1、“.....则认为和之间存在种关联关系，此时，我们认为项目集为关联规则中的支持度，校学生万，这种形势下给学校教育教学管理工作带来严峻考验，传统的教学管理手段已逐渐不能适应社会的发展，但是，原有这些教学教务信息会成为高职院校丰富的信息资源，随着大数据时代的到来，学校面對这些大量的数据信息时并未完全进行隐含信息的挖掘和分析，而依然采用传统的甚至还采基于大数据在高职院校教学中的应用研究论文原稿程，主要包括分类聚类模式挖掘和规则提取等环节，之后技术领域专家逐渐地形成了整套的理论基础。经实践研究发现数据挖掘技术可以独立的身份存在于处理大数据的整个系统之中，与其他模块之间相辅相成协调发展......”。

2、“.....论述了关联规则时序模式稿。目前大数据环境下数据挖掘技术日渐成熟，高职院校已开始将数据挖掘的相关技术应用于教育教学管理之中，即对教学中产生的数据库或数据仓库中的数据信息进行提取分析建模等工作，从分析结果中找出教育教学的日常规律，并指导教学，甚至也可以为学生今后的就业提供有力的指导和帮助为后续的专业课学习预测提供技术上的支持。数据的采集与处理过程大数据是面向过程多种类型的数据集合，其中网络资源类数据和学生行为数据占主要部分，只有采集到常态化海量的学生每次学习过程中数据，才能为此建立模型，进而客观理性的学情分析和学业水平评估。而数据采集可以使用电子关联规则的具体应用以创新学院为例......”。

3、“.....学生在被动的接受知识和技能，其过程中以学生点名册，学生平时成绩表为辅助，对学生进行监督和较粗略的评分，而没有就过程中产生的问题进行后续个性化的智能分析与精准反馈服务。在创新学院每学期近万学时，每个班级，每节课的学生课堂，帮助教师精准诊断每个学生的精准学习需求和知识空缺，并提供针对性的指导，营造支持性的学习环境，引导并帮助学生自适应的学习智能交互学习，让学生不断从中认知自己。例如如既能正确回答课堂提问又能及时有效的做好课堂笔记的学生占全班学生的百分比，这种学生通常学习成绩都较优秀资源的时间以及电子版作业和实验完成率和正确率等，同时还可以通过监控确认学生课堂玩手机听耳机现象的时间和瞌睡时长......”。

4、“.....如图所示。基于大数据在高职院校教学中的应用研究论文原稿。例如如既能正确回答课堂提问又能及时有效的做好课堂笔记的学生术的数据依据是通过记录学生点名表，平时成绩表进行分析，通过监测打开网络资源的时间点停顿资源上的时间长度，回答问题正确率等判断学生处于学习状态的认真程度和对知识的掌握程序，进而可以定制个人学习行为报告，为后续的专业课学习预测提供技术上的支持。数据的采集与处理过程大数掘的整个过程，主要包括分类聚类模式挖掘和规则提取等环节，之后技术领域专家逐渐地形成了整套的理论基础。经实践研究发现数据挖掘技术可以独立的身份存在于处理大数据的整个系统之中，与其他模块之间相辅相成协调发展。关联规则的具体应用以创新学院为例......”。

5、“.....学生在被动的接基于大数据在高职院校教学中的应用研究论文原稿时序模式方法时序模式是主要与时间有密切关联的方法，强调时间前后的影响，通过时间序列找出重复发生概率较高的数据项的模式方法。即按时间先后顺序查看时间数据项数据库，从中找出另个或多个相似的时序数据项。基于大数据在高职院校教学中的应用研究论文原稿。教学形式的多样化随着大数据智能化时代的到来，类似资源不断为学生推送个性的学习资源，从这些资源中可以完成听课练习实验等众多环节，而无需只依赖于课堂教学。这样为学习创造更高效的学习和自由的学习环境。同时，充分利用上述提供的大数据平台，学生的表现优势和劣势在数据平台中展显然已经落伍。目前大数据环境下数据挖掘技术日渐成熟......”。

6、“.....即对教学中产生的数据库或数据仓库中的数据信息进行提取分析建模等工作，从分析结果中找出教育教学的日常规律，并指导教学，甚至也可以为学生今后的就业提供有力的指全班学生的百分比，这种学生通常学习成绩都较优秀。时序模式方法时序模式是主要与时间有密切关联的方法，强调时间前后的影响，通过时间序列找出重复发生概率较高的数据项的模式方法。即按时间先后顺序查看时间数据项数据库，从中找出另个或多个相似的时序数据项。大数据使进教学改革和据是面向过程多种类型的数据集合，其中网络资源类数据和学生行为数据占主要部分，只有采集到常态化海量的学生每次学习过程中数据，才能为此建立模型......”。

7、“.....而数据采集可以使用电子数据和纸质数据相结合的办法，电子数据可以是点击网络资源的时间停留知识和技能，其过程中以学生点名册，学生平时成绩表为辅助，对学生进行监督和较粗略的评分，而没有就过程中产生的问题进行后续个性化的智能分析与精准反馈服务。在创新学院每学期近万学时，每个班级，每节课的学生课堂信息反馈都会所变化，从中找出学校在过程中反应的客观规律，而挖掘和帮助。大数据与挖掘技术的现状大数据时代缺少不了数据挖掘技术，它是汇聚了多个学科的交叉性学科，即从庞大的数据库或数据仓库中，将未知隐含或具备潜在价值的信息进行提取和分析的过程。年，加拿大蒙特利尔市召开的第届知识发现和数据挖掘国际学术会议上提到数据挖掘技术......”。

8、“.....原有这些教学教务信息会成为高职院校丰富的信息资源，随着大数据时代的到来，学校面對这些大量的数据信息时并未完全进行隐含信息的挖掘和分析，而依然采用传统的甚至还采用纸质的管理方法，这在当前的大数据时代，在当前尤其需要大量高级职业技术人才的时代背景下，这种教学管理模项目集为关联规则中的信任度。关联规则算法就是从交互数据库中找出满足用户需求和的关联方法。摘要本文介绍了当前情况的数据挖掘技术和研究现状，论述了关联规则时序模式等相关算法，分析了数据挖掘技术在高职教育教学中的相关应用及未来的发展趋势，探讨了在大数据时代数据挖掘技纸质的管理方法，这在当前的大数据时代......”。

9、“.....这种教学管理模式显然已经落伍。课堂教学中主要的挖掘技术数据挖掘所牵涉的领域方向比较广，下面主要介绍挖掘技术中的关联方法和时序模式方法。关联方法关联方法是从数据库中提取知识的类重要等相关算法，分析了数据挖掘技术在高职教育教学中的相关应用及未来的发展趋势，探讨了在大数据时代数据挖掘技术面临的挑战。关键词大数据高职教学关联规则时序模式中图分类号文献标识码文章编号随着国内高等职业院校招生人数和院校数量的增加，目前全国高职院校近所，今年又扩招职业大数据与挖掘技术的现状大数据时代缺少不了数据挖掘技术，它是汇聚了多个学科的交叉性学科，即从庞大的数据库或数据仓库中......”。