物理学科个性化教学论文提纲

论文题目：高中物理学科考试成绩与其它学科考试成绩的相关性分析及其初步应用

摘要：近年来,在信息化浪潮的推动下,互联网技术不断发展,云计算、移动互联网、大数据和人工智能等新兴技术崭露头角。2020年新冠肺炎疫情爆发,莘莘学子不能进入校园学习,为了实现停课不停学的教学目标,线上教学成为有益探索。这在一定程度上推动了信息技术与教育的深度融合,有力地推进了数字校园和智慧教育的进一步发展,这既是教育信息化发展的新机遇,也是新挑战。使用数据挖掘相关技术对中学教学活动中产生的数据进行收集与处理,获取有利于教学的相关信息,也是推进智慧教育的措举之一。在教学过程中,学科考试成绩能够在一定程度反映学生的认知发展水平,对教学有重要的参考价值;故教育工作者越来越重视利用数据挖掘技术对学科考试成绩进行处理,挖掘出蕴藏在大数据背后的相关信息。同时,由于现如今教学资源极其丰富,老师和学生都能够轻而易举地从线上与线下获取各类学习资源,但对如何选择合适的教学资源问题,却不知如何解决,因此,教学资源推荐技术也得到教育者的广泛关注。本学位论文收集了西南地区的四川省、重庆市和贵州省7所学校的往届部分学生学科考试成绩与考试试卷等相关信息。在对考试成绩进行预处理的基础上,基于SPSS软件、Jupyter notebook开发工具和Python编程语言,分别使用三种相关性研究方法,即皮尔森相关系数分析方法、灰色关联度分析方法和多重分形去趋势互相关分析方法,将高中物理学科考试成绩与高中语文、数学、英语、化学和生物学科考试成绩两两之间进行相关性分析,得出了相关系数。通过分析与讨论,找到物理学科与其它学科的部分联系,并提出了相对合理地物理教学建议。由此可知物理学科并不是孤立存在的一个学科,在物理教学中,应适当挖掘发现学科之间的关联,并加以利用以提高学科考试成绩。根据学科考试成绩的相关性分析可知,数学学科与物理学科的关联性相对其它学科与物理学科的关联性较大。以此将高中物理学科考试成绩、高中数学学科考试成绩以及相应的高中物理考试试卷等信息,构建数据集。基于项目的协同过滤推荐算法,在Jupyter notebook开发工具中使用Python编程语言,构建个性化习题推荐模型。找到学生物理学习中的薄弱知识点,个性化为学生推荐高中物理习题,提高学生学习效率。本学位论文进行的相关性研究以及作为初步应用研究的高中物理习题推荐,望能在一定程度上为西南地区部分中学提高物理教学效率提供参考与借鉴。

关键词：高中物理学科考试成绩;相关性分析;协同过滤;习题推荐

学科专业：学科教学（物理）（专业学位）

摘要

Abstract

1 引言

1.1 研究背景

1.2 研究意义

1.3 研究现状

1.4 研究内容与章节安排

2 相关性分析和习题推荐的相关技术介绍

2.1 相关性分析

2.2 相关性分析方法

2.2.1 皮尔森相关系数分析方法

2.2.2 灰色关联度分析方法

2.2.3 多重分形去趋势互相关分析方法

2.3 协同过滤推荐算法

2.3.1 基于用户的协同过滤推荐算法

2.3.2 基于项目的协同过滤推荐算法

2.4 相关性分析方法运行环境介绍

2.5 本章小结

3 数据的采集与预处理

3.1 高中各学科考试成绩的收集

3.2 高中各学科考试成绩的预处理

3.3 高中物理学科考试习题的收集

3.4 高中物理知识点呈现

3.5 本章小结

4 高中物理学科考试成绩与其它学科考试成绩的相关性分析

4.1 使用皮尔森相关系数分析方法进行相关性分析

4.1.1 操作步骤

4.1.2 结果与讨论

4.1.3 结论

4.2 使用灰色关联度分析方法进行相关性分析

4.2.1 操作步骤

4.2.2 结果与讨论

4.2.3 结论

4.3 使用多重分形去趋势互相关分析方法进行相关性分析

4.3.1 操作步骤

4.3.2 结果与讨论

4.3.3 结论

4.4 本章小结

5 基于协同过滤推荐算法的高中物理习题推荐

5.1 高中物理习题推荐过程

5.1.1 数据准备

5.1.2 创建习题推荐同现矩阵

5.1.3 创建习题推荐模型

5.1.4 训练习题推荐模型

5.2 高中物理习题推荐结果

5.3 高中物理习题推荐讨论及建议

5.4 本章小结

6 相关性分析与高中物理习题推荐教学实践初探

6.1 实践步骤

6.2 实践结果

6.3 本章小结

7 总结与展望

7.1 研究总结

7.2 研究不足与展望

参考文献

致谢

在校期间的科研成果