面向学生发展信息的大数据处理框架研究

随着信息技术的快速发展,大数据技术在各行各业都得到了广泛应用。在学生发展领域,大数据技术可以帮助学校和教师更好地了解学生的需求、优势和弱点。文章提出了一个面向学生发展信息的大数据处理框架,并针对学生发展信息的特征,进行了分类优化,有效的提高了框架执行效率与精度。框架包括数据收集、数据存储、数据预处理、数据分析和数据应用五个模块。它可以帮助学校和教师更好地利用学生的数据,并在学生发展方面提供有针对性的支持。     

信息技术在教师档案管理系统中的应用

构建教师档案管理系统是高校数字化校园的重要组成部分,其目的是促进学院管理层人员对本学院教师进行管理,整个系统包括教师基本信息录入、教师本人所编著教材信息录入、参加各类培训信息、科研培训信息、科研项目信息、精品课程信息、课程改革课程建设信息、师德考核信息、论文发表信息等。高校教师档案管理系统,是用来加强高校人才的科学管理,促进信息网络的完整性和保存的信息规范,基本满足学校的老师管理部门的人员通过网络平台共享数据,完成基本的信息管理系统,为促进数字化校园的建设奠定基础。     

基于SPSS的高职数字技术运用相关性因素分析的数据可视化探究

<正>随着教育数字化转型发展的需求，高职教师数字技术运用相关信息数据可以直接反映教师数字化转型的能力提升情况，对建设职教高水平数字素养师资队伍有着较好的参考意义。本文重点调研了高职教师数字技术的实际运用程度，从教师的个人基本信息、数字化运用情况以及技术水平影响因素开展数据分析，并爬取教师技术运用行为偏好数据，使用ECharts进行数据可视化展示，最终通过SPSS皮尔逊系数分析技术及Python数据处理技术，分析探究数字化应用水平与影响因素的密切性关系，得出相关结论，并据此提出相应的改进策略。     

数据挖掘及其在高校管理中的应用

伴随日常教学管理的向前发展,各高校网络系统积累了大量的关于学生、教师、教学活动等方面的数据,这些数据存在很大的利用价值,可为高校进一步发展提供决策依据。然而,各高校网络系统当中的数据多用于进行简单的信息查询或是报表统计,而未对数据的深层信息进行挖掘,导致数据利用不充分,未发挥系统数据应有的作用。文章简单阐述了数据挖掘的基本概念及其方法,并就数据挖掘在高校管理中的应用展开了讨论。     

高校教学评教系统中关联规则的应用与实现

高校教师教学质量的好差关系着学校的发展及教师自身的发展。本文结合学校学生评教系统数据特点及教师本身存在的特征,提出利用关联规则技术对学生评教系统中产生的相关数据及人事档案系统中的教师信息进行深层次的统计、分析的挖掘方法。在学生评教系统中对教师教学质量的评价与教师的年龄、职称、学历、进修情况等方面进行了探索。     

ID3算法在成绩分析中的应用研究

利用决策树分类算法对课程信息、教师信息、成绩信息等教学信息库中的数据进行分析,从而生成决策树并从决策树中挖掘出影响成绩高低的主要因素以及各因素对成绩影响的强弱程度。将数据挖掘技术应用到数据的多维分析中,可以更好地为教学管理人员提供决策支持。     

基于Python的教师研修数据采集与可视化研究

随着新一周期的"全国职业院校教师素质提升计划"实施,高职双师型教师职业成长信息数据可以直接反映教师双师素质的提升,也对高职院校开展职业教育提质培优行动具有重要参考价值.因此,教师个人职业成长数据变得十分重要,文章从学科分类、研修活动类别以及性别年龄来分类分析.首先爬取教师研修数据,借助Python功能完备的标准库、强大...     

基于.NET平台的交互式电子技术计算机辅助教学系统

设计基于.NET平台的交互式电子技术计算机辅助教学系统,系统硬件结构由用户界面层、业务选择层以及数据管理层三层结构体系构成。教师、学生等用户在用户界面层输入自己身份信息登录系统进入业务选择层后,按照自己的应用需求点击相应的程序,业务选择层将用户选择指令传输至数据管理层,数据管理层按照用户需求选择相应的资源反馈给用户。系统的交互式主要体现在交互性授课、信息交互两方面,交互性授课体现在教师与学生的在线教学;信息交互体现在系统信息交互模型的信息传输。经测试,所设计系统抗压能力强,能够实时响应大量用户的应用指令,且交互式教学效果较好,提升了学生的自我效能感量。     

数据挖掘技术在教学信息当中的应用

大数据时代下信息的产生、传输及应用将更加便捷和高效。数据挖掘技术是大数据时代下的新型信息应用技术,且在计算机科学研究领域比较活跃。数据挖掘技术在教学信息管理中的应用,有助于教学方式的创新,有利于学生信息、教师信息和选课信息等方面的管理。文章对数据挖掘技术在教学信息当中的应用展开深入探究,以期总结数据挖掘对教学管理的作用,提炼适应现阶段教学管理工作的新方法。     

ID3算法在学生评教数据分析中的应用研究

传统的高校学生评教数据通常被教学管理部门作为教师绩效考核和评职的参考数据,对于教学管理部门并没有对评教结果数据进行深入研究探讨.基于此文中使用真实的评教样本,利用决策树分类算法对学生评教数据及教师的基本信息进行综合分析,从而生成决策树并从决策树中挖掘出影响教学质量的主要因素以及各因素对教学质量影响的强弱程度,以期为教师今后教学和教学管理部门制定教学改革措施提供参考依据.