1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及，教育领域正在经历着一场深刻的变革，在线教育模式以其灵活、便捷、资源丰富等优势，日益受到广大师生的青睐。
精品课程作为在线教育的重要组成部分，旨在整合优质教学资源，打造高质量的教学平台，为学生提供个性化、自主化的学习体验。
在“大数据”时代背景下，海量的教育数据蕴藏着巨大的价值，如何利用大数据技术提升精品课程建设水平，已成为当前教育信息化研究的热点和难点。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着大数据技术的快速发展及其在教育领域的广泛应用，国内外学者对大数据技术支持下的精品课程建设进行了大量的研究和探索。
##国内研究现状
国内学者在精品课程建设方面取得了丰硕的成果，主要集中在以下几个方面：
1.精品课程建设标准与评价体系研究:许多学者对精品课程的内涵、特征、建设标准等进行了深入研究，并构建了相应的评价指标体系，为精品课程建设提供了理论指导。
2.精品课程资源建设与共享机制研究:学者们探索了多种精品课程资源建设模式，例如，基于网络平台的资源整合模式、基于MOOC的资源共享模式等，并研究了相应的资源共享机制和管理办法。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
#本选题研究的主要内容
本研究将围绕《大数据挖掘》精品课程网站的设计与实现展开，主要内容包括：
1.需求分析:对《大数据挖掘》课程教学需求、学生学习需求以及网站功能需求进行全面分析，明确网站建设目标、功能模块和技术路线。
2.系统设计:基于需求分析结果，设计网站的系统架构、数据库模型、功能模块以及界面布局，确保网站的稳定性、安全性和易用性。
3.系统实现:选择合适的开发语言、框架和工具，对网站进行编码实现，并进行严格的测试和优化，确保网站功能的完整性和稳定性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用多种研究方法，包括：
1.文献研究法:通过查阅国内外相关文献，了解大数据挖掘、精品课程建设、网站设计与实现等方面的理论基础、研究现状和发展趋势，为本研究提供理论支撑。
2.需求分析法:采用问卷调查、访谈等方法，对《大数据挖掘》课程教学需求、学生学习需求以及网站功能需求进行全面分析，为网站的设计和实现提供依据。
3.系统设计法:采用结构化系统分析与设计方法，对网站的系统架构、数据库模型、功能模块以及界面布局进行设计，确保网站的稳定性、安全性和易用性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将大数据技术应用于《大数据挖掘》精品课程网站建设，探索大数据技术支持下的个性化学习路径推荐，为学生提供更精准的学习资源和服务。
2.结合《大数据挖掘》课程特点，设计并实现了一套基于学习行为分析的教学效果评价体系，为教师教学改进提供数据支撑。
3.构建了一个安全可靠的在线学习平台，保障学生学习数据的安全和隐私。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.赵卫东,董亮,罗雄麟.基于MOOC的混合式教学模式探索与实践——以“数据挖掘”课程为例[J].教育教学论坛,2023(01):85-88.
2.李玉玲,黄磊.高校精品在线开放课程建设的困境、挑战与创新路径[J].中国教育信息化,2022(22):32-37.
3.周妍,王晓敏,黄厚宽,王宇.新工科背景下《数据挖掘》课程教学改革探索[J].电脑知识与技术,2022,18(35):122-124.
