关联规则在教学评价数据分析中的应用

教学评价在教育教学的各个环节作用重要，不断提高教学评价数据的客观性、可靠性是提高教学评价质量的重要途径和手段。本文在教学评价数据分析中引入关联规则数据挖掘技术，通过发现和运用关联规则来提高教学评价数据的客观性和可靠性，实践证明这是一种比较科学有效的方法。     

计算机教学评价中数据挖掘的有效应用

数据挖掘技术能在很大程度上去除冗余的信息和数据,提高计算机教学评价的有效性,具体包括关联规则、决策树挖掘等数据挖掘技术,剔除了无效的数据,提高了教学评价的有效性和客观性,为计算机教学效率的提高提供了评价的技术支撑.     

基于关联规则的教学质量评价数据挖掘

课堂教学质量评价是教学质量评估的重要内容,是提高教学质量的重要途径和手段.讨论利用数据挖掘方法中的Apriori算法对教学质量评价数据进行关联规则挖掘,挖掘教学质量与考核对象,考核指标之间的内在关系,为教学管理提供决策支持.     

数据挖掘在成人教学质量评价过程中的应用研究

数据挖掘是一种新的认识数据、理解数据的智能手段,关联规则是数据挖掘中最重要的技术之一。根据我院成人高等教育目前发展的状况将关联规则应用于教学评价过程,以期挖掘出教师信息与教学效果之间的关系,为教学评价方法提供决策依据,促使更好地开展教学工作,提高教学质量。     

使用关联规则挖掘高校教学评价数据

以高校教学评价数据为基础,采用数据挖掘中的关联规则,寻找教学评价数据背后隐含的有价值的信息。从教学评价表中挖掘出教师特征因素（学历、职称、教龄）与教学评价质量等级的关联,从而为教学管理部门和授课教师提供决策参考。     

关联规则挖掘在高校教学评价中的应用

将数据挖掘中关联规则应用到高校教学评价中,寻找教学评价数据背后隐含的有价值的信息.利用改进的Apriori算法挖掘评教数据,从大量的评教数据中发现数据间的关联.通过实例分析,结果发现了评价等级与教师的学历、职称、教龄、科研能力之间的关联.分析并利用这些关联规则,既可以提高授课教师的教学水平,又可以为教学管理部门的提供决策参考,从而提高教育教学质量.     

数据挖掘技术在高校课堂教学评价中的应用

数据挖掘技术目前在商业、金融业等方面都得到了广泛的应用,而在教育领域应用较少。数据挖掘中的关联规则挖掘能够发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,特别是随着大量数据不停地收集和存储,从数据库中挖掘关联规则就越来越有其必要性。文中从滁州学院教师档案数据库提取相关教师的记录,并结合课堂教学质量评估中的实际数据,利用改进的Apriori算法找出教师本身的素质与学生评价结果之间的内在关系。     

数据挖掘技术在高校课堂教学评价中的应用

数据挖掘技术目前在商业、金融业等方面都得到了广泛的应用,而在教育领域应用较少.数据挖掘中的关联规则挖掘能够发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,特别是随着大量数据不停地收集和存储,从数据库中挖掘关联规则就越来越有其必要性.文中从滁州学院教师档案数据库提取相关教师的记录,并结合课堂教学质量评估中的实际数据,利用改进的Apriori算法找出教师本身的素质与学生评价结果之间的内在关系.     

基于数据挖掘技术的教学质量评价系统的研究

该文通过构建一个基于数据挖掘的教学评价质量系统,利用现有的评价数据,经过数据预处理构建数据仓库,用关联规则算法对其进行分析,找到有用的模式或规律,并对这些模式或规律进行分析找出影响教学质量的原因,从而找到提高教学质量的有效方法。     

课程评价中考虑误导抑制的关联规则高效提取

针对高校课程评价,研究数据驱动的教学管理与决策问题.由某校的课程评价指标体系,确定涵盖学生、教师、同行专家和教学督导等多维度评价数据的数据结构.对采集的调查问卷数据进行清洗和转换等预处理后,构造完成供数据挖掘的数据集.考虑误导性规则抑制,使用基于差异兴趣度的改进Apriori关联规则挖掘算法,提取评价指标间的关联规则.将发现的关系模式与使用传统Apriori关联规则挖掘算法所得结果进行比较,显示本文所用改进Apriori方法能够提高知识发现的效率和准确性,对课程建设具有更强的指导作用.     

基于模糊支持向量机的高校教学质量评价研究

高校如何能够客观准确地进行教学质量评价,一直是一个主要的研究课题。由于教学质量评价是一个多指标、多目标的评价系统,传统的计算方法存在繁琐、客观性差的情况,提出一种改进的模糊支持向量机的评价模型对教学质量进行评价。建立的模糊隶属度函数,在减小了训练集中异常样本点对建立分类超平面的干扰同时,并没有减小对训练集中每类样本中边缘样本点对分类超平面的影响。实验表明,改进模糊支持向量机提高了教学质量评价的准确率,同时模糊支持向量机的泛化能力也得到了提高。     

题库管理系统

题库管理系统是信息管理系统的一种,其主要的功能是由计算机管理题库档案,并通过其强大高效的查询系统迅速地索检出所需数据,同时提高办事效率。极大地方便了平常的学生测评,同时也提高了测评的科学性和客观性;甚至对教师而言,也极大地提高了教学的积极性。     

遗传算法与BP神经网络在教学管理中的应用

该文讨论了应用遗传算法改进的BP神经网络对教师教学体系进行评价,在学校教学工作是一切工作的核心,教学评价指标是整个学校管理的重要指标,但由于评价体系本身就是一个复杂的非线性系统,同时又受多种复杂因素影响,很难把握客观性,改进的BP神经网络提供了一个很好的解决方案。     

基于熵权法和组合隶属函数的雷达质量评估方法研究

为较好地评价雷达质量状况,针对雷达系统的功能特性和评估需求,区分监测数据、履历数据和环境数据,构建了雷达质量评估的三层指标体系。为反映监测数据因素的客观性,采用熵权法确定测试数据指标权重。为避免单一隶属函数可能会出现隶属度突变的问题,运用组合隶属函数的方法进行评价。该方法首先计算各指标在不同隶属函数条件下的评价信息,而后对每种隶属函数的评判情况进行组合优化,以增加评估结果的可信度。通过定性分析和定量计算,对某型雷达的质量状态进行了模糊综合评判,验证了该评估算法的有效性,对雷达系统操作应用和维修保障具有一定的参考价值。     

基于数据挖掘的AHP算法在职业教育教学评价系统中的应用

以当前的职业学校教育教学为平台,就如何将数据挖掘与教学质量评价指标相结合的问题进行研究,通过借鉴国内外职业教师教学质量评价指标体系的有效挖掘,解决目前教学质量评价指标分数比例的不合理性,提出运用AHP算法来确定教学质量评价指标比例,使教学质量评价公平、公正、合理、高效。     

基于置信度的软件质量模糊评价模型研究

通过软件质量模糊综合评价实践和对模糊综合评价模型算法的分析,重点研究了在模糊综合评价算法的基础上进行改进并引入置信度进行置信分析的新方法,建立了适合系统化应用的软件质量评价模型,并使用该模型实施软件质量结果评价.由于应用模糊综合模型会产生大量有效信息丢失,从而导致评价结果过于简单化、绝对化,该模型解决了这一不足,并提高了软件质量评价的客观性和准确性.     

灰色关联分析法的高校公共英语教学质量评价研究

为了有效评价高校公共英语教学质量,提出基于灰色关联分析法的高校公共英语教学质量评价方法。根据最优数据聚类准则,获取高校公共英语教学质量评价指标,建立高校公共英语教学质量评价指标体系,然后使用灰色关联分析按照关联度与评价级别间关系,判断高校公共英语教学质量优劣级别,实现高校公共英语教学质量评价。结果表明,灰色关联方法的高校公共英语教学质量关联度均大于0.90,教学质量非常好,评价指标的选取与评价结果的重测信度均大于0.700,评价结果有效。     

分类技术在高职教学质量评价分析中的应用

传统方法对教学质量评价结果的利用太过单一,只停留在以评价结果来恒量教师的教学能力,没有对评价指标与评价结果之间的内在联系进行深入研究.在重庆某职业技术学院的教学质量评价结果数据基础之上,采用数据挖掘技术挖掘教学质量评价结果中隐藏的大量信息,分析了C4.5算法中信息增益率求法,结合评价结果数据,通过构造决策树挖掘教师的职称、学位、年龄与教学质量评价结果之间的潜在联系,运用于学校管理者对教师的安排及岗位的确定,并取得一定的效果.     

基于应用型人才培养的高校教学质量评价分析研究

高校教学质量评价是教学单位教学质量管理的重要组成部分。随着"互联网+高等教育"的飞速发展需求,区块链、大数据、云计算、人工智能、物联网等新一代信息技术在教育教学方面得到了广泛应用,传统的教学模式已不能满足快速增长的信息化教学需求,教学质量评价改革已成为高校面临的重要课题。高校教学质量评价构建势在必行。本文从教学实际需要出发,提出一种基于应用型人才培养的高校教学质量评价分析平台,通过构建高校教学质量评价分析管理服务体系,对教学质量评价分析平台研究与设计,多元化、多层次满足师生对新时代个性化的教学需求,推进了新时代教学改革的创新发展,有效提升了教学质量和效率。