决策树技术在高职院校学生成绩分析中的应用研究

该文通过介绍数据挖掘的概念和决策树分类方法,论述了ID3算法的基本思想和实现方法,并用该算法对高职院校学生成绩进行分析,建立基于决策树技术的学生成绩分析应用研究模型。通过该模型分析,找出了影响学生成绩的潜在因素,为提高教学质量提供参考依据。     

基于决策树算法的学生成绩的预测分析

针对学生成绩问题,用决策树算法建立分类规则和分析预测模型,描述如何根据分析预测结果发现影响学生成绩的因素,进而有益于教师改进教学方法,提高学生的学习效果.通过实例验证,建立决策树,得出分类规则,结果表明该算法能够对学生数据进行正确分类,得到有价值的结论.     

基于数据挖掘的成绩管理系统的研究与设计

本文通过分析现有成绩管理系统中的不足,提出采用类字段来进行成绩管理,以便大大减少数据库中表的数量和记录的数量。通过对成绩分析的相关研究,提出应用数据挖掘技术来进行学生成绩的分析,提高成绩分析水平。通过对决策树中SLIQ算法研究,将SLIQ算法应用到学生成绩分析中,让教师和学校教育决策者洞悉教学中存在的问题。     

C4.5算法在成绩分析中的应用

对如何将数据挖掘技术应用于成绩分析的问题进行了研究。通过调查淮北职业技术学院08级学生学习《数据结构》的学习情况,与现有的成绩分析方法完全不同的角度,通过采用数据挖掘中的C4.5算法,建立了学生成绩分析决策树模型,并提取了分类规则,可以对今后的教学工作发挥积极的指导作用,实验结果及分析表明了该方法的有效性。     

福建省计算机学会简介

为了从教务管理系统中的英语等级考试成绩中提取影响学生成绩的潜在因素，提出了智能模糊决策树算法。该算法使用粒子群优化算法智能设定模糊决策数算法中的主要参数的值，解决了人工经验设定的盲目性和低效性。实验表明，该算法可以有效预测学生平时成绩与英语等级成绩的关联，为调节教学环节，指导教学提供了有用的参考。     

决策树C4.5算法在学生成绩管理系统中的分析及其应用

本文详细论述了C4.5算法的原理及计算过程,并运用C4.5算法对某高校2011级电子信息工程专业的学生成绩数据进行分析。首先确定数据挖掘对象,进行样本采集,选择影响成绩的重要属性;然后运用C4.5算法对成绩数据进行分析挖掘从而生成决策树,为今后的教学工作提供指导,以此提高学生的成绩。     

决策树C5算法在教学实践中的应用

决策树C5分类算法是一种广泛应用的分类方法，本文根据泉州初中某届学生3年数学成绩建立c5决策树，并对生成的决策树进行合理的分析。从而指导教师在恰当的时期有针对性对学生进行辅导以提高中考及格率和优秀率．并为以后更详细的教学成果数据分析奠定了基础。     

悲观剪枝算法在学生成绩决策树中的应用

利用数据挖掘技术中的决策树ID3算法分析影响学生成绩的因素并生成决策树,可以从中挖掘出隐含的、未知的、影响学生成绩的潜在因素,然而,生成的决策树通常庞大而且复杂,有必要对它进行剪枝,在有效简化决策树的基础上,保证挖掘质量,得出影响学生成绩的重要因素。     

C4.5分类算法在高职就业预测中的应用

将C4.5决策树分类算法用于高职就业预测,并提取挖掘规则。对学生基本信息、各科考试成绩,以及就业信息进行处理,选取决策属性,构造决策树,由提取的规则,获得就业和学生成绩之间的关系,挖掘结果显示,该算法能将学习成绩属性和是否是学生干部属性进行正确分类,做出一定的就业预测,对辅助决策具有一定的帮助。     

基于决策树分类算法在大学生成绩分析中的应用

针对大学生计算机二级成绩影响因素的问题,运用决策树方法C4.5算法对湖北工程学院新技术学院2012级学生计算机二级成绩进行分析挖掘并生成决策树模型。通过模型分析找出分类规则总结出成绩影响因子,为今后计算机等级考试的教学工作提供指导性意见并提高考试的通过率,达到提高教学质量和促进教育教学改革的目的。     

基于决策树算法的高职学生英语四级通过情况的预测研究

该文采用分类决策树算法对高职学生在校英语平均成绩进行分析挖掘,找出有效的分类规则预测高职学生在英语四级考试中通过情况。     

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。     

基于考试过程和知识结构的数据挖掘算法研究

为了研究学生在不同阶段对知识点的掌握情况,基于对数据挖掘的理论研究,把知识结构与考试成绩相结合来进行数据研究。以教育测量学为基础,结合数据挖掘的决策树算法,针对原有的C4.5算法提出改进算法,应用试卷中涉及到的知识点的难易程度与知识点种类进行知识结构细化,以便确定单个学生或群体学生对知识点的掌握程度和试卷中各知识点之间的关系。结果显示,改进后算法的计算公式比原计算公式简单实用;根据决策树模型,使用剩余数据对计算公式进行验证,能够更快地得出对程序设计这个知识点的掌握是 影响成绩相对重要的因素。使用测试数据对已创建的决策树进行验证,准确率为90%。最后对决策树进行可视化展示,为学生的学习安排、教师的教学方案及安排等提供有效的参考。     

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。     

数据仓库和数据挖掘在高校决策支持中的应用研究

运用高校学生成绩、学籍等相关数据,创建高校学生成绩分析的数据仓库,运用ID3算法实现基于学生成绩等级的决策树挖掘模型的构建,由决策树提取分类规则,并利用Analysis Services工具进行挖掘验证.     

基于机器学习的在线教学学生成绩预测研究

通过使用逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯算法、反向传播、随机森林5种典型的机器学习算法对教育大数据进行分析和解读,从中提取隐含的潜在信息,经过数据分析、清洗、建模等步骤,构建多个模型,对比选取最优模型对在线教学学生学习成绩进行全面客观的预测.最终验证,逻辑回归算法是准确率最高的学生成绩预测算法,并且得到了相应的模型拟合表达式,将其运用到在线教学过程中学生成绩预测上,帮助教师提前干预,以提高教学效果,对教育科学决策有一定的参考价值.     

决策树算法在高职院校成绩分析中的应用研究

高职院校的学生的成绩是一项重要的数据,它不仅是对学生学习情况的评价,也是对教师教学质量的检查。本文研究了使用决策树算法对学生的成绩进行挖掘分析,分析学生的毕业设计成绩与基础类课程、专业类课程以及专项实践类课程之间隐藏的内在联系,指导教师在今后的教学中加强学生实践操作能力的训练,进而提高教学质量。     

基于C4.5算法的学生成绩的研究与分析

该文探索研究应用C4.5决策树算法来分析高等职业院校的学生成绩的新方法,同时建立起一个学生成绩分析决策树模型,完整地展现了学生成绩分类挖掘的全过程;并以广州工程技术职业学院的学生成绩管理系统的学生成绩数据为实例,运用Java编程语言开发了一个基于C4.5算法的学生成绩分析系统,以合理调整教学服务过程中出现的问题,提高管理效率与教学质量,全面促进学生的素质发展,提高高等职业院校的综合办学能力和核心竞争力。     

基于CART决策树的计算机网络课程学生成绩分析

针对大数据背景下教育数据挖掘已成为改善教育质量重要手段的现状,提出使用CART决策树算法对计算机网络课程的数据进行分析和研究,生成基于CART树的学生成绩分类模型,最后分析结果并提出有针对性的合理教学建议。     

外科护理学实践教学的微课资源设计及应用

为探讨基于微课的线上线下教学在外科护理学总论实验教学中的应用效果,本文将2017级护理学本科8个班的239名学生以班为单位随机分为试验组(122名)与对照组(117名)。试验组应用基于微课的线上线下教学模式,对照组采用传统的实验室教学。比较两组的操作成绩、课程总评成绩、学生对教学的评价。结果显示,试验组学生的操作平均成绩、课程总评成绩好于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);试验组学生对教学的评价高于对照组(P=0.000,0.021)。因此,基于微课的线上线下混合式教学能提高学生的学习兴趣,提高学习成绩,培养评判性思维能力。