کتاب صوتی داده‌کاوی در آموزش الکترونیکی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره داده‌کاوی در آموزش الکترونیکی

موضوع کلی: مدیریت و توسعه آموزش‌های الکترونیکی

موضوع میانی: داده‌کاوی و تحلیل یادگیری (Learning Analytics)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه داده‌کاوی
• 2. معرفی آموزش الکترونیکی و داده‌های آن
• 3. انواع داده‌ها در آموزش الکترونیکی
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و تبدیل
• 5. انتخاب ویژگی‌های مهم در داده‌های آموزشی
• 6. روش‌های خوشه‌بندی در داده‌کاوی
• 7. خوشه‌بندی K-Means در آموزش الکترونیکی
• 8. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
• 9. ارزیابی خوشه‌بندی
• 10. درخت تصمیم در داده‌کاوی آموزشی
• 11. الگوریتم ID3
• 12. الگوریتم C4.5
• 13. الگوریتم CART
• 14. قوانین وابستگی و استخراج آن‌ها
• 15. الگوریتم Apriori
• 16. الگوریتم FP-Growth
• 17. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مقدمه‌ای
• 18. شبکه‌های عصبی پیش‌خور
• 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 20. کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی عملکرد دانشجویان
• 21. یادگیری ماشین نظارت شده
• 22. رگرسیون خطی در آموزش الکترونیکی
• 23. رگرسیون لجستیک
• 24. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 25. اعتبارسنجی مدل‌های داده‌کاوی
• 26. ارزیابی عملکرد مدل‌ها: دقت، صحت، فراخوانی
• 27. روش‌های نمونه‌برداری برای داده‌های نامتعادل
• 28. داده‌کاوی متن در آموزش الکترونیکی
• 29. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 30. تحلیل احساسات در نظرات دانشجویان
• 31. استخراج دانش از محتوای آموزشی
• 32. تجسم داده‌ها و الگوهای کشف شده
• 33. ابزارهای داده‌کاوی: WEKA
• 34. ابزارهای داده‌کاوی: RapidMiner
• 35. ابزارهای داده‌کاوی: Python و کتابخانه‌های آن
• 36. کاربرد داده‌کاوی در شخصی‌سازی آموزش
• 37. پیش‌بینی ترک تحصیل دانشجویان
• 38. شناسایی دانشجویان در معرض خطر
• 39. بهبود طراحی دوره‌های آموزشی با داده‌کاوی
• 40. تحلیل مسیر یادگیری دانشجویان
• 41. داده‌کاوی برای ارزیابی اثربخشی آموزش
• 42. اخلاق و ملاحظات حریم خصوصی در داده‌کاوی آموزشی
• 43. آینده داده‌کاوی در آموزش الکترونیکی