学生编程数据的大数据分析与挖掘-张倩.pdf

简介：
《学生编程数据的大数据分析与挖掘》是张倩撰写的研究报告，通过分析学生的编程行为数据，揭示学习模式和成果之间的关联，旨在优化教学方法和提高教育质量。 在在线教育平台上使用大数据进行学生编程数据的挖掘与分析能够显著提高学生的编程学习效果。通过对大量历史编程记录的数据挖掘，可以识别出学生最容易犯的各种程序错误类型，并深入探究导致这些错误的根本原因。这不仅有助于指导学生更有效地解决他们遇到的问题，同时也为教师调整教学方法提供了宝贵的依据。 首先，运用数据挖掘技术于学生编程教育中能够揭示学生的常见问题所在以及这些问题产生的根源。通过这种方式，可以促进学习效率的提升和个性化教学方案的设计。 其次，在基于大数据的学生编程数据分析框架下，可以通过分析大量历史记录来确定哪些程序错误类型对学生来说最为频繁且难以克服，并深入探究这些现象背后的原因。 此外，识别出具体的编程错误类型对于改善学生的学习体验至关重要。常见的错误包括语法、运行时及逻辑问题等不同类别，每一种都要求不同的解决策略和教学方法。 在实际应用中，在线教育平台能够收集并分析学生的编程数据，以提供个性化的学习支持，并帮助教师更好地理解哪些知识点需要更多的关注与讲解。 对于教师而言，利用数据分析的结果可以有针对性地增强课程内容中的薄弱环节，确保学生掌握必要的技能来避免常见的错误。同时，大数据的应用也使跟踪每位学生的学习进度和成果变得更加简单高效。 此外，在编程语言的选择上，Python因其简洁易学的特点以及强大的社区支持而成为很多初学者的首选工具之一。通过学习Python可以帮助学生们快速克服一些基础性的问题，并进一步提高他们的技术能力。 最后，关于相关研究方面的工作还探讨了C程序中编译和运行时错误的不同类型及其特征——包括初级、衍生及伪误等分类方法，为理解和解决编程中的复杂问题提供了理论支持与实践指导。