大学生综合素质的灰色模糊聚类评价模型

学生综合素质评价是高校学生管理人员承担的一项重要而复杂的工作.针对高校教育中大学生综合素质评价相对薄弱的问题,建立大学生综合素质评价指标体系,依据灰色系统理论,确定不同灰数,通过白化函数生成灰色聚类矩阵获取对象所属灰类的信息,最后结合模糊聚类方法,以聚类行向量作为原始数据构造了模糊相似矩阵,通过聚类分析得到了对象间的关联信息.数据分析表明,评价结果客观,合理地反映出学生综合素质的优劣,方法切实可行     

关联规则在学员信息管理中的应用

随着部队信息化建设的不断深入开展,对军事院校学员素质的综合发展提出了更高要求。传统方法对学员综合素质测评比较单一[1],管理者常以测评分值来衡量学生的素质,而未对影响因子进行深入研究。在某军校学员成绩基础上,利用Apriori算法对学员各方面成绩数据进行关联规则挖掘,预设一定的支持度的条件下,由数据库找出具有一定内在联系和不同可信度的训练成绩和课程成绩作为关联规则,为军队院校的军事训练工作统筹安排和科学管理提供信息分析方法和决策依据。     

基于属性相悖集的有明确语义的关联规则挖掘方法APSM

发现关联规则是知识发现的有效方法之一,现有的关联规则挖掘算法,对于存在数据属性相悖时,往往会挖掘出一些无法理解的关联规则。该文针对学生素质综合评估,提出一种基于属性相悖集的过程和优先序列方法,成功地判定和消除了相悖属性,从而使所挖掘出的关联规则成为有明确语义的知识。     

数据挖掘在高中生综合素质评价中的应用

自普通高中学生综合素质评价工作开展以来,在高等院校选拔人才时起到了辅助作用。文中引入数据挖掘技术,使其与综合素质评价工作有机地结合起来,符合时代潮流的发展趋势,具有一定的研究价值。文中把改进的基于0-1矩阵向量内积法运用到普通高中学生综合素质评价工作中,这种方法与经典Apriori算法相比,由于只需要对事物数据库进行一次扫描,所以效率比经典Apriori算法提高很多。实验结果证明用这种算法来处理学生综合素质评价数据较为合理。     

基于因特网的大学生学分制综合素质培养方案研究

学生的课外技能培养与综合素质培养密切相关，为此我院以因特网为载体，结合学分制的办法研究了一种培养大学生综合素质的方案，有利于改进学生的综合素质教育工作。本文介绍了我院的研究成果。     

JSP＋SQLServer2000实现学生综合素质管理系统

由于现今各大中院校学生综合素质评价方法的多面性，评价学生的工作中记录过程也日趋繁琐、复杂，作者利用JSP＋SQLServer2000开发了这套学生综合素质管理系统，大大地减轻了学生管理工作者、特别是班主任的工作量，同时使学生管理工作的过程更加透明（学生可以随时查看自己的综合素质情况），取得了很好的效果。     

基于UML的学生综合素质测评系统建模

学生综合素质测评系统是高校学生管理信息系统的重要组成部分,适合高校促进学生全面发展,培养创新人才的需要,能够切实提高学生综合素质测评工作的效率和质量.本文结合软件工程原理和面向对象技术,对学生综合素质测评系统进行分析和设计,利用UML对系统进行建模,给出其用例模型、静态模型、动态模型,并通过UML中的用例图、类图、时序图来描述.     

关联规则挖掘算法及其在学生素质测评中的应用

介绍了数据挖掘中关联规则挖掘的基本概念和基本算法,并简要介绍了素质测评的概念和方法,展望了关联规则挖掘在学生素质测评中的应用,达到能合理利用测评数据,提高测评的科学性。     

基于高校学生综合素质测评数据预测职业发展方向的案例研究

在高校学生就业指导问题的研究中,利用教学管理过程中积累的大量数据,采用数据挖掘方法为指导工作提供客观依据已经成为一种广泛认可的方式。本文针对目前数据维度单一、数据分析方法简单、数据应用不够深入的问题开展案例研究,基于近5年教育部某直属师范院校学生综合素质测评数据,使用分类规则、关联规则等方法,通过灰色预测算法建模对学生的职业发展方向进行预测,为高校学生管理工作者的工作施行提供客观依据。结果表明该方法的预测精度最高可达81.82%。     

“递进式”教学法在flash教学中的应用

职业学校的学生个性化特点显著,在教学工作中尝试"递进式"教学法,效果显著,既能提高学生技能又能培养学生的综合素质。     

模糊聚类技术在高职毕业生综合素质分析中的应用

利用数据挖掘中的模糊聚类分析方法,从高职毕业生综合素质分析数据集中提取学生的分类知识,得到具有不同综合素质特征的毕业生群组,有利于高职院校针对各群组作深入分析并制定更为有效的教学和管理决策.     

高职计算机教学的心得体会

根据职业教育发展的需要,提高职学生的计算机素养,促进高职学生综合素质已是刻不容缓之事。但是,高职学生基础差,学习兴趣冷淡。本文先分析学情,然后给出了应对之策。用以激发学生的学习兴趣,提高教学效果。     

“以赛促学、以赛促教”——计算机网络技术 专业教学改革探索

高职院校的技能竞赛对教学有极大的促进作用,作者阐述了“以赛促学、以赛促教”的内涵和实施过程,对专业 教学的多个环节进行改革。实践结果表明,“以赛促学、以赛促教”明显提高了学生综合素质和就业竞争力。     

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。     

论计算机教学中大学生非智力因素的培养

非智力因素是保证一个人成功地进行种种活动的心理条件。在高校计算机教学过程中,教师应该注重培养大学生非智力因素,让非智力因素和智力因素相互促进。这样不仅可以提高教学效果,还能够提高大学生的综合能力。     

The evaluation for perceived quality of products based on text mining and fuzzy comprehensive evaluation

With the growth of the Internet and electronic commerce, more and more customers browse online reviews to understand products and service reputation. Online reviews can provide decision support for customers to purchase a product that is to their satisfaction. Manufacturers can also mine and analyze valuable information in favor of design and production from online reviews. Customer satisfaction is mainly determined by perceived quality of products. Hence, this study establishes a new method to evaluate the perceived quality by combining text mining with a fuzzy comprehensive evaluation method. The new evaluation method offers ideas and methods for future work to combine text mining technology with traditional evaluation methods. Customers can also make better purchase decisions and manufacturers design and manufacture better products by using this evaluation method.     

Web挖掘在个性化远程教育中的应用

基于Web挖掘,提出了一种新的个性化远程教育模型。它能充分利用用户Web访问记录,同时结合用户与站点的交互数据进行挖掘,以此来发现学习者的浏览(学习)兴趣,从而改进页面的设计,优化站点结构,更好地满足学习者的个性化需求,提升个性化远程教育的质量。     

数据挖掘在变电站设备运维中的应用

为解决变电运维工作中所获得的大量设备数据未能得到充分利用的问题,本文在搭建变电站云平台已成为可能的条件下,主要结合数据挖掘技术对运行人员从现场获得的数据进行分析处理。这些数据包括设备压力、泄漏电流、动作次数、以及设备台账等,可以用来提高工作效率和质量、进行业务决策,避免形成数据孤岛,提高变电运维的智能化水平。一是利用了趋势外推法进行数据拟合来指导设备巡视维护工作,二是采用多元线性回归法分析设备状态的影响因素并进行缺陷预测和故障诊断,三是通过人工神经网络深度学习进行电网停电承载力分析。合理利用大数据技术将推动变电站向集约化管控、专业化运维方向转变,通过数据挖掘技术可以极大地提升变电运维工作的智能化水平,从而优化人力配置,使工作更精准高效。     

基于SPO C 的数据挖掘课程混合式教学模式研究

According to the characteristics of data mining course, this paper proposes to apply hybrid teaching mode to the teaching of this course based on SPOC. The use of SPOC platform can improve the teaching quality of teachers through online and offline teaching, fully mobilize students' interest in learning, and improve the learning effect.     

论多媒体教学的课堂互动

多媒体教学在改革传统教学模式,培养学生综合能力中起着重要作用。文章论述了如何发挥多媒体教学优势,充分调动学生主体性,积极构建互动的课堂氛围,大力提高课堂教学效率。