基于图书馆借书信息的学生成绩挖掘模型研究

基于图书馆信息管理系统上的学生书籍借阅信息,分析学生的借书行为习惯与学生的专业成绩之间的关系,通过对学生借书信息进行分类处理,最后运用关联规则的挖掘算法,提出并构建了一个学生专业成绩挖掘模型.利用该模型,可以通过学生的书籍借阅情况来分析和预测学生的专业成绩.     

关联规则在教学信息中的应用研究

为了提高教学管理预知性，提高人才培养质量，以收集整理的学生基本信息、历史成绩数据及各项素质测评成绩为数据源，运用经典的关联规则挖掘技术进行挖掘，分析对学生成绩产生影响的因素等。通过分析算法和系统的实现结果表明，采用关联规则挖掘技术分析学生成绩的影响因素，可靠且可行。     

基于.net的学生成绩管理和分析系统

随着信息技术的不断发展,学生的成绩也越来越多的采用计算机进行管理.本系统的开发能够实现对学生成绩信息进行系统化、规范化的管理,学生能随时、随地查询自己的成绩,同时能帮助老师对学生成绩情况进行分析,从而在一定程度上反映出教师教学质量的情况.     

基于数据挖掘的高校学生学习成绩分析应用研究

高校的学生成绩管理是各高校教务管理工作的核心和基础。大多数高校的学生成绩是以多种形式保存,一般只限于对成绩的查询及简单的统计上面,没有对这些积累的海量数据背后的有用信息进行挖掘分析。针对这些海量数据构建数据仓库,利用数据挖掘技术的分类预测算法对学生成绩进行挖掘分析,表明学生成绩的高低是与学生本身的特质、生源地、教师学历等多因素有联系的。通过分析得出的这些联系可以为学校的决策和管理部门提供分析和管理的依据。反过来也可以指导和促进教学,以提高整体的教学质量。     

基于大数据的成绩可视化分析与研究

从海量的大数据中挖掘出潜在的有价值的信息并进行可视化分析已成为研究的热点.文章根据成绩大数据,从班级、课程等多维度进行成绩可视化分析,为教学管理者提供学生学习情况分析服务.经研究发现,成绩的可视化分析不仅能为管理者提供精准的教学支持,还能使学生及时发现学业问题.     

基于多策略的学生成绩挖掘与分析

通过对数据挖掘技术的相关分析与比较,提出了多策略的设计思路,将数据挖掘与统计分析相结合,从海量成绩数据中提取隐藏于其中的有用信息,从而科学指导教学,提高教学管理水平。多策略是指:采用基于决策树的分类方法,对学生成绩库中数据进行挖掘,生成学生成绩决策树,能直观显示出某一成绩在不同等级计算方式所处的位置,为教学部门提供评价信息;同时采用基于总结规则的统计分析方法,完成不同情况下的成绩查询及对比分析,实现学生成绩分析报告、试卷质量评价报告及质量分析表的自动生成。应用该系统后将改进工作效率,提高教学质量。     

基于SQL Server的学生成绩管理系统设计

为使学生成绩管理更加规范化、标准化,同时为学生成绩管理系统提供基础数据支持,研究设计了学生成绩管理系统。学生成绩管理系统提供了强大的成绩管理功能,使用户对成绩相关信息的添加、修改、查询、打印等操作更为简便,亦为教师提供更全面、直观的成绩分析。本文从需求分析、系统详细设计、功能实现几方面设计了基于SQL Server的学生成绩管理系统。     

数据挖掘技术在学生成绩分析中的应用研究

数据挖掘作为一种数据处理技术,可以通过从大量数据中提取有效信息,从而为人们的决策提供指导。根据当前学生成绩分析中存在的不足,提出利用数据挖掘Apriori算法对其进行分析研究,通过对教务管理系统中大量的学生成绩进行分析,找出所开设课程之间的内在联系,为专业人才培养方案的制订提供参考,为教务管理人员教学工作更科学地安排提供依据。     

基于多策略的学生成绩挖掘与分析

通过对数据挖掘技术的相关分析与比较，提出了多策略的设计思路，将数据挖掘与统计分析相结合，从海量成绩数据中提取隐藏于其中的有用信息，从而科学指导教学，提高教学管理水平。多策略是指：采用基于决策树的分类方法，对学生成绩库中数据进行挖掘，生成学生成绩决策树，能直观显示出某一成绩在不同等级计算方式所处的位置，为教学部门提供评价信息；同时采用基于总结规则的统计分析方法，完成不同情况下的成绩查询及对比分析，实现学生成绩分析报告、试卷质量评价报告及质量分析表的自动生成。应用该系统后将改进工作效率，提高教学质量。     

基于聚类和关联算法的学生成绩挖掘与分析

针对某高校信息工程学院学生的学习状况和培养方案的改进需求,以2008-2014级信息工程学院本科生课程成绩为研究对象,提出一种基于改进K-means和引入兴趣度的Apriori的学生课程成绩分析方法。采用改进的K-means算法对成绩信息进行离散化处理,采用引入兴趣度的Apriori算法进行挖掘并根据得到的课程之间的关联规则绘制课程关系网络图,对课程间的关联关系、衔接关系以及课程的重要程度进行分析。应用所述方法进行挖掘能够减少大量没有意义的规则,提高了挖掘结果的准确性,挖掘所得到的结果不仅能够为教学方案的设计和改进提供一定的参考信息,还有助于提高学校的教学质量和学生的学习质量。     

基于SSH2学生成绩管理系统的设计

随着在校学生数量的不断增多,学生成绩管理需要一个高效且能够随需应变的学生成绩管理平台。如何能有效的实现信息化管理学生成绩信息,建立一套适合该校学生成绩管理系统,已经是各学校数字信息建设所需解决的重要问题。该文基于SSH2技术框架,构建了学生成绩管理系统,系统可以实现了对学生信息、成绩的分析、统计、审核等的数字化、网络化管理,不受时间和空间限制。     

基于VC的学生教务信息管理系统的设计

随着科学技术的不断提高,计算机科学日渐成熟。作为计算机应用的一部分,使用计算机对学生成绩信息进行管理,有着手工管理所无法比拟的优点。例如：检索迅速,查找方便,可靠性高,存储量大,保密性好,寿命长,成本低等。学生成绩管理系统提供了强大的学生成绩管理管理功能,方便系统管理员对学生成绩等信息的添加,修改,删除,查询,等操作,同时方便学生对自己各科成绩查询,进行学习交流。     

基于SQL Server BI决策树的学生成绩分析

随着数字化校园的普及,教学管理部门存储了大量的学生成绩数据,通过对学生成绩源数据进行数据的清理和转换,利用SQL Server BI决策树挖掘学生成绩之间潜在的、有效的信息,为教师提高教学质量和效率提供有用的参考。     

PSO-BP神经网络预测模型在智慧课堂中的应用研究

大学生的学习成绩与其学习状态和习惯有正相关性.教师工作手册中记录的考勤、答问与作业信息反映了学生的学习状态,智慧课堂中的随堂提问、课后作业、座位偏好等信息进一步反应出学生的行为习惯.充分利用上述数据进行期末成绩预测并向学生反馈学业警示和鼓励信息,将对教学起到积极作用.设计了PSO-BP神经网络预测模型来进行学生行为数据挖掘,筛选了具有代表性的数据作为神经网络的输入,选择课程成绩作为神经网络的输出,成绩预测误差为12％,为提高教学质量提供了新的思路.     

关联规则在高校学生成绩管理中的应用

本文将关联规则应用于学生成绩数据中,对学生成绩数据进行深入分析,以期得出相关趋势,并结合数据挖掘结果,对成绩进行分析和预测,为教学管理和学生管理工作中提供相应的决策依据。     

计算机成绩统计系统

计算机成绩统计系统程序包括录入学生信息、统计学生的总成绩、按照学生总成绩清单进行排序打印、修改某个学生的平时成绩或考试成绩,为从事相关工作提供了良好的使用环境。     

基于数据挖掘关联规则在成绩分析中的应用探究

在信息化和数字化大环境下,针对学校大量学生信息和学生成绩数据的管理和应用,基于数据挖掘技术中关联规则的算法做了陈述,通过对Apriori算法和FP-growth算法进行分析对比,阐述了FP-growth算法的优势,采用FP-growth算法对不及格学生成绩数据进行预处理和关联挖掘,得出了数学科目的关联拓扑图,以拓扑图分析了数学与其他科目的关联,对于学校的教务管理有一定的预警作用.     

改进的关联规则算法在学生成绩预警中的应用

针对现阶段高校教学数据库中积累的成绩数据量大,而教育者从中获取的信息少的现状。为此,结合关联规则算法挖掘频繁项目集的特点,利用改进的Apriori算法对学生成绩数据进行分析处理,找出数据中隐藏的课程关联规则,将这些规则用于学生成绩预警,及时找出可能出现不及格的课程,对部分学生给出警告,加强学习监督。实验结果表明,改进的Apriori算法的效率明显优于改进前,得出的关联规则可以作为学生成绩的预警因子。     

大学计算机课程目标达成情况调查分析

对"第二届全国高等院校计算机核心技能与信息素养"成绩进行统计分析,对照教育部高等学校计算机基础课程教学指导委员会提出的大学计算机课程目标,分析大学生对计算机基本操作的掌握情况;结合竞赛案例的设计,对比台湾学生完成情况,分析大陆学生计算机应用能力,为进一步改革大学计算机课程提供参考和依据。     

基于JSP的在线考试系统的设计与实现

本系统为基于java的在线考试系统。用户由学生、教师和系统管理员组成。学生登录系统可以进行在线测试和成绩查询。后台管理员可以对考题,考试设置信息,用户信息进行维护。学生,教师,管理员都可以对个人信息进行维护。将传统形式的考试电子化,基本上实现了传统意义上考试的所有功能流程。