数据挖掘在成绩分析中的应用研究

将数据挖掘中的决策树算法和关联规则算法应用于成绩分析中，对两种算法得出的挖掘结果进行对比分析，得出两种算法各自的优势与不足，发现两种算法可以互补，将两种算法相结合应用于成绩分析中，可以得出比使用单一算法更全面的分析结果。     

基于K-means算法的学生综合测评成绩分析

在学生管理中,常以学生的思想品德、学习、文体活动创新等成绩的加权和作为衡量学生综合素质的标准,但具体的分数难以准确地反映学生素质的真实情况。通过运用K-means算法对学生的综合测评成绩进行聚类分析,挖掘出学生与学生之间具有的共性,并以共性为标准对学生分类,使学生管理者对不同类别学生实施针对性教育管理。     

数据挖掘技术在高校学生综合素质测评及分析中的应用研究

介绍了数据挖掘有关知识,并选取关联规则挖掘算法应用到学生综合素质测评及分析中,找出影响学生综合素质提升的关联因素,为教育工作者提供决策支持信息,从而促使科学地开展干预工作,提高教育教学质量,推进高校学生工作的科学化水平.     

数据挖掘技术在高校学生成绩分析中的应用

本文首先介绍了数据挖掘技术对高校学生成绩分析的意义与目标,在此基础上对目前常用的挖掘算法进行了分析与研究,最后以粗糙集算法为例实际介绍了学生成绩数据挖掘实例。     

基于K—means算法的学生综合测评成绩分析

在学生管理中．常以学生的思想品德、学习、文体活动创新等成绩的加权和作为衡量学生综合素质的标准．但具体的分数难以准确地反映学生素质的真实情况。通过运用K-means算法对学生的综合测评成绩进行聚类分析,挖掘出学生与学生之间具有的共性,并以共性为标准对学生分类．使学生管理者对不同类别学生实施针对性教育管理。     

模糊聚类分析算法在学生成绩综合评估中的应用

学生成绩综合评估是一个典型的多层次、多角度、多指标的综合评估问题。该文利用数据挖掘中的模糊聚类分析算法,以Microsoft SQL Server 2012 Analysis Services为工具,对该校2011级学生成绩数据集进行深入的研究分析,以获取学生成绩数据中所隐含的规律,挖掘各科成绩背后所表达出来的学生的个性能力差异,从而科学、准确、公平、公正地评定学生成绩。     

基于WEKA的高校学生综合测评数据挖掘

该文利用开源软件WEKA作为数据挖掘平台,对某高校的学生综合测评数据进行了数据挖掘实验,发现了很多关联规则和数据背后的隐含信息,为高校发现学生群体、行为间的关联和规律,进一步完善测评体系和素质教育提供了支持。     

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。     

数据挖掘技术在学校管理中的应用

数据挖掘技术是一门多学科相互交叉融合而形成的新兴学科。目前,该技术已在商业、金融业、农业、互联网、医药业等多个领域中得到广泛应用。而将数据挖掘技术与学校管理相结合,可以从大量事务管理数据中提取出了隐藏在其中的有用信息,因此可以帮助教学人员合理安排教学工作,协助辅导员对学生的管理,从而促进教育体制的进一步完善与发展。本文由数据挖掘技术概述入手,论述了数据挖掘技术在学校管理中的作用,最后,将数据挖掘技术应用在学生成绩管理中,可以实现透过现象看本质,提炼有价值的信息。     

数据挖掘技术在高校学生管理中的应用

数据挖掘技术是一种新的信息处理技术.其目的是从海量数据中抽取潜在的,有价值的数据规律或数据模型.通过数据挖掘技术对高校教学数据的分析处理,能够形成真正有价值的知识,向决策者提供信息支持,有利于推动学校教学改革和建设的全面发展.本文提出了现代高校学生管理工作的新模式,并就一个管理决策的应用模式进行了实例分析.     

数据挖掘技术在大学生心理问题分析中的应用

心理问题是大学生成长过程中存在的普遍性问题,现代机器学习理论和技术的发展为这一问题的解决提供了支撑。基于此,首先以大学生心理问题分析中常用的数据挖掘技术作为切入点。然后重点讨论了决策技术、随机森林算法和逼近技术、K近邻算法在此领域中的应用,给出了实现方法和步骤。最后通过定量分析法和定性分析法,总结了上述技术算法的结果,希望为大学生心理问题分析工作提供参考。     

数据挖掘技术在高校数字化图书馆中的应用

高校图书馆的数字化系统中,积累了大量的读者对资源的历史访问数据。这些数据背后隐藏着许多重要的信息,通过对其进行更高层次的分析,便能更好地利用这些数据为读者服务。文章在描述数据挖掘技术与方法的基础上,结合目前高校的实际情况,探讨了数据挖掘在数字图书馆中的应用空间以及其所具有的应用价值,就如何应用数据挖掘技术进行了研究,并给出了利用数据挖掘技术在高校图书馆中优化馆藏资源和提供读者个性化服务的实现过程及方法。     

数据挖掘技术在高校数字化图书馆中的应用

高校图书馆的数字化系统中,积累了大量的读者对资源的历史访问数据。这些数据背后隐藏着许多重要的信息,通过对其进行更高层次的分析,便能更好地利用这些数据为读者服务。文章在描述数据挖掘技术与方法的基础上,结合目前高校的实际情况,探讨了数据挖掘在数字图书馆中的应用空间以及其所具有的应用价值,就如何应用数据挖掘技术进行了研究,并给出了利用数据挖掘技术在高校图书馆中优化馆藏资源和提供读者个性化服务的实现过程及方法。     

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。     

数据挖掘技术在教学评价系统中的应用

本文主要通过对数据挖掘工具的探讨,将教学评价结果的数据样本运用聚类、分类等技术进行数据分析,从分析的结果中发现有价值的数据模式,让领导者能够从中发现教师教学活动中的主要问题,以便及时改进,进而辅助领导决策做好学校管理.     

数据挖掘技术在高校教学中的应用

高等学校多年来在教学和管理工作中积累了大量的数据,利用数据挖掘技术对这些数据进行分析和挖掘,发现对教学管理有用的信息,这些信息不但可以辅助管理者决策,同时也利于学校合理设置课程、优化教学资源,从而推动学校的全面发展.     

群决策方法在评教数据挖掘分析中的应用

利用群决策方法中的奇异值分解法和聚类分析,对青年教师的评教数据,利用Mathb和SAS软件,实现数据的降秩,然后分别对评为与参赛教师进行聚类分析,不仅对参评教师给出科学合理的分类.而且对评委库的建设有重要的参考价值.     

数据挖掘在学生心理健康培养中的应用研究

随着数据挖掘技术的成熟及应用领域的不断扩展,很多学校将数据挖掘技术应用于教学与管理领域。结合学生入校后填写的大学生心理健康量表,对学生的心里测评数据库进行数据挖掘,以期找出影响学生心理健康的关键因素,为学校开展心理健康教育的规划、决策和进一步探索我院学生心理障碍的早期预防、干预的新方法提供依据。