基于缩放共注册情况的本科课程网络枢纽课程识别：扩展版

理解课程注册模式对于预测未来课程的需求，以及为具有当前背景的学生提供切合实际的进修课程颇具价值。本研究利用本科学生注册数据构建课程网络，其中连接基于学生的共注册情况。本文生成的课程网络基于某大型都市大学八年的本科课程注册数据。对这些网络进行分析以识别常与许多其他课程一同修读的“枢纽”课程。考虑了两类枢纽概念：一类关注所有学生中的绝对热门程度，另一类关注与其他课程共注册的比例似然。计算了多种网络度量以评估课程网络。研究了学术院系与高层次学科类别（如人文学科 vs STEM）对课程分组的影響。枢纽课程的识别具有实际应用价值，因其有助于更好地预测课程开设与课程热度变动的影响，且在跨学科枢纽课程的情况下，可用于增加或降低特定学术院系与领域的兴趣与注册人数。