摘 要：随着人工智能的飞速发展，教育信息化 2.0 成为教育模式变更与生态构建的基础，“智慧教育”也首次出现在国家教育规划中。然而，目前大多数高校并不能有效地建立在线学习平台，更不能有针对性地对学情进行准确分析。文章通过Pearson 相关系数与 Apriori 关联规则算法研究智慧教学在线学习平台的预测模型，优化在线学习平台的结构，并根据学习者的需求目标进行推荐，制定“有梯度”“个性化”的高校在线学习平台策略，以此提高智慧教学推荐服务水平。
关键词：Pearson 相关系数；Apriori 关联规则；智慧教学；推荐服务
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.18.028
基金项目：2021 年河南省本科高等学校智慧教学研究实验室建设项目（教高〔2021〕489 号）
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2022）18-0114-04
Research on Intelligent Teaching Prediction Model Based on Correlation and Association Rule
LI Lingbo1, XING Dandan2
(1.Department of Information Engineering of Zhengzhou Tourism College, Zhengzhou 450000, China; 2.Department of Information Engineering of Zhengzhou Institute of Finance and Economics, Zhengzhou 450000, China)
Abstract: With the rapid development of artificial intelligence, education informatization 2.0 has become the basis for the change of education mode and ecological construction, and “smart education” has also appeared in the national education plan for the first time. However, at present, most colleges and universities cannot effectively establish online learning platforms, let alone carry out targeted and accurate analysis of learning situation. Through Pearson correlation coefficient and Apriori association rule algorithm, this paper studies the prediction model of intelligent teaching online learning platform, optimizes the structure of online learning platform, makes recommendation according to the needs and goals of learners, and formulates a “gradient” and “personalized” university online learning platform strategy, so as to improve the intelligent teaching recommendation service level.
Key words: Pearson correlation coefficient; Apriori association rule; smart teaching; recommendation service
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作者简介：李凌波（1994—），女，汉族，河南郑州人，助教，硕士，研究方向：人工智能与机器学习、数据量化与分析。