最近在分析我大学的课程元素时，我发现了简单的免费软件——古生物学统计 (PAST) ——结果证明它非常适合我努力的核心。令我惊讶的是——尽管该软件显然是用于化石分析的——作为一名教育工作者，我能够成功地“搭上它的尾巴”！ 背景 最近在分析我大学的课程元素时，我发现了简单的免费软件——古生物学统计 (PAST) ——结果证明它非常适合我努力的核心。令我惊讶的是——尽管该软件显然是用于化石分析的——作为一名教育工作者，我能够成功地“搭上它的尾巴”！ 背景 更多阅读 商业智能的分层导航 分层导航改进商业智能策略的 5 种方式 使用预测分析在亚马逊上获得最佳交易 在线交易者需要认真对待数据泄露的威胁 谷歌报告显示 Android 用户需要 VPN 来保护数据隐私 使用 AI 延长笔记本电脑电池寿命的好处（和局限性） 我的整体方法论源自建筑师、理论家、作家和教师员、老师和我的一个熟人，现在在伊利诺伊州退休）。我花了几个小时才完成我的工作；这包括使用 Adobe Photoshop 对“屏幕截图”进行一些图像处理，以及在“关闭”阶段进行一些密集写作的一页。 前言 我学院的一个委员会产生了一些“高阶”学习能力，我们在创业研究项目中针对本科生。
数字 在对结果能力
进行编号后，我将它们设置为一个对称的交互矩阵。我将配对元素的每个单元格评分为强相关（值为 2）、轻微相关(1) 或看似无关(0)： 数字 统计分析 早在 20 世纪 70 年代，教授和 教授各自开发了自己对设计“问题元素”的聚类分析的使用；从设计“系统”的角度来看，他们的努力在当时是开创性的，因为它们可以应用于非常大的问题空间。（我自己的元素数量很少，甚至不能描述为问题，相反，正如我之 最新邮件数据库 前指出的，它们是“学术能力”；但基本挑战似乎是相同的。）我在 中找到适当的菜单选项并运行我的矩阵通过其层次聚类例程。可以事先选择合适的算法——我选择了的最小方差法但是有关于这个主题的教科书，所以我将在这里放弃细节。我确实认为亚历山大和欧文更喜欢这种方法，部分原因是他们的最终结果可以有效地可视化为如下所示的半格图： 数字 上面的数据图并不漂亮，但它很紧凑，其结构很容易被学生、同事和客户理解。（它来自维基百科，出于教育目的，它似乎来自“虚拟数据”。
我自己的半格图使用
从我的矩阵计算然后截屏的真实半格图——在这里： 数字 在我的研究生统计学课程中，我记得学习过层次聚类是多元分析、因子分析和数据挖掘的一种“维恩”，所以我的下一步是识别元素的“尚未标记”的因子被判断为数字链接和/或空间连续。的读者会知道，分析师追求的“因素”不能“提前”命名，所以一旦 BM 列表 图表显示结果，我就给它们贴上标签。我的目标是为我们的委员会建立一种更好地理解课程元素作为模式的方法（使用“教育说话”，我的元素是“学习成果”）供我们项目中的当前和未来学生和教师使用。在他们的鼎盛时期，亚历山大和欧文会生产几十种，有时甚至更多；亚历山大教授想出了一个封面术语——模式语言——并出版了一本关于这个主题的书，一本圣经般的畅销书。也就是说，对于我的模式，我只想出了五个，每个都用彩色圆圈包围，并尽我所能命名它们： 数字 关闭 接下来，确定在此模式图上放置另一组元素的位置是有意义的，即我们教授的当前课程（和其他关键课程组成部分。
