Earticle

현재 위치 Home

Data Mining Algorithm and the Effectiveness of Mathematics Classroom Teaching based on Support Vector Machine

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJDTA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Database Theory and Application SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.11 (2016.11)바로가기
  • 페이지
    pp.163-174
  • 저자
    Tang Qiang
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A291097

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
With the rapid development of big data, cloud computing, the size of the computer processing data is huge. Data mining is the process of revealing a new relationship, trend and pattern by a careful analysis of a large number of data. In this paper, the author analyzes data mining algorithm and the effectiveness of mathematics classroom teaching based on support vector machine. Through data analysis, the results show that teachers are more inclined to teach and ask questions, while students prefer to explore cooperative learning methods. In the process of classroom teaching, teachers should arouse students' enthusiasm and initiative, and further improve the efficiency of classroom teaching.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Data Mining Algorithmand Support Vector Machine
  2.1. Data Mining
  2.2. Support Vector Machine
 3. Research Design
  3.1. Questionnaire
  3.2. Data analysis
  3.3. Result Analysis
 4. Influencing Factors and Improving Strategies of Mathematics Teaching Effectiveness
  4.1. Factors Affecting the Effectiveness of Mathematics Teaching
  4.2. Strategies for Effective Classroom Teaching
 5. Conclusions
 References

키워드

Data mining algorithm Mathematics teaching Support vector machine Teaching effectiveness

저자

  • Tang Qiang [ China west normal university, Nanchong, Sichuan, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Database Theory and Application
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4270
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Database Theory and Application Vol.9 No.11

    피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      페이지 저장