摘要：民办高校是高等教育的重要组成部分,民办高校学生是否具备终身学习能力是衡量其毕业后能否保持岗位胜任力的重要指标。文章以广州市从化区民办高校学生为例,分析大学生终身学习能力的定义和内涵,并结合国内外相关文献、研究报告和专家咨询,探讨终身学习能力的构成要素,确定了民办高校学生终身学习能力的评价指标。文中应用了决策树技术c4.5算法选择评价指标和设计指标权重,构建了民办高校学生终身学习能力的多级指标评价体系,为找出民办高校学生终身学习能力的重要影响因素,科学评价民办高校学生终身学习能力提供参考。

摘要：针对目前课堂教学实践中,过程性评价方法存在主观性较多和维度单一的问题,文章构建“以学生为中心”的过程性评价体系和多级评价指标,基于大数据驱动采集过程评价大数据,利用学习进步评价模型进行分析,从评价维度、评价方式、评价比例上探究过程性评价方法的优化策略并应用于课堂教学。结果表明,优化的过程性评价方法可以提升学习成绩和教学满意度。

摘要：不确定大数据流具有动态性和不平衡性特点,导致分类结果不精准,为此提出基于随机平衡采样的不确定大数据流在线分类算法。根据Spark框架大数据筛选结构,过滤筛选不确定大数据,释放不满足条件的大数据。应用Hoeffding算法计算实际值与观测值之差,判断差值与属性差值之间的关系,确定最佳分类属性。随机设定最小类别与最大类别数目,对非平衡样本抽样,避免因样本规模过大而造成的样本损失。建立在线分类器,逐级筛选不确定大数据。通过计算不确定信息增益,获取归类最大可能性类别,实现大数据流的在线分类。由实验结果可知,该算法对数据集W1、W2、W3分类的准确率最低值分别达到90%、94%、83%,具有精准分类效果。