智慧教育背景下基于大数据的学生成绩预测模型

针对教师对学生升学成绩预测难度较大的问题,笔者提出智慧教育背景下基于大数据的学生成绩预测模型。该模型以数据关联原则为理论依据,以对学生成绩有直接关联的数据为预测数据,用牛顿插值法扩充数据,并利用Aprior算法对预处理后的数据进行特征提取,形成与数据特征相关的数据项,最后运用神经网络算法预测学生成绩。经实验证明,本模型能准确预测学生的升学成绩。     

基于SQL Server BI决策树的学生成绩分析

随着数字化校园的普及,教学管理部门存储了大量的学生成绩数据,通过对学生成绩源数据进行数据的清理和转换,利用SQL Server BI决策树挖掘学生成绩之间潜在的、有效的信息,为教师提高教学质量和效率提供有用的参考。     

基于logistic回归的学生成绩预测模型研究

本文提出了一种基于logistic回归的学生成绩预测模型,目的在于预测学生的成绩,寻找出影响学生成绩的关键因素,从而帮助管理者更好地管理学生。作者首先对学生历史数据中的特征进行了可视化分析,以了解数据的分布、相关性等信息;接着将数据集划分为训练集和测试集两部分,以便建立和评估预测模型,并在此基础上建立了一个logistic回归模型来预测学生成绩,同时对预测结果的准确率进行了评分;最后剔除了无关特征再次建模,对预测模型进行再次评估。结果表明,优化后的成绩预测模型的预测准确率有所提升,能够有效地预测学生成绩。     

基于数据挖掘关联规则在成绩分析中的应用探究

在信息化和数字化大环境下,针对学校大量学生信息和学生成绩数据的管理和应用,基于数据挖掘技术中关联规则的算法做了陈述,通过对Apriori算法和FP-growth算法进行分析对比,阐述了FP-growth算法的优势,采用FP-growth算法对不及格学生成绩数据进行预处理和关联挖掘,得出了数学科目的关联拓扑图,以拓扑图分析了数学与其他科目的关联,对于学校的教务管理有一定的预警作用.     

改进的关联规则算法在学生成绩预警中的应用

针对现阶段高校教学数据库中积累的成绩数据量大,而教育者从中获取的信息少的现状。为此,结合关联规则算法挖掘频繁项目集的特点,利用改进的Apriori算法对学生成绩数据进行分析处理,找出数据中隐藏的课程关联规则,将这些规则用于学生成绩预警,及时找出可能出现不及格的课程,对部分学生给出警告,加强学习监督。实验结果表明,改进的Apriori算法的效率明显优于改进前,得出的关联规则可以作为学生成绩的预警因子。     

数据挖掘技术在程序设计课程教学中的应用

本文介绍了在程序设计课程教学中教师如何对学生程序作业进行数据挖掘的一种方法。这种方法即将学生源程序文件分解为语法元素数据,对语法元素数据和成绩进行分析和统计,帮助教师发现导致学生程序错误的主要因素,从而调整教学内容和方式。     

中学英语成绩管理系统设计

学生成绩管理在教育和教学管理方面扮演着重要角色,其信息化程度已然成为学校教学和教育管理水平的衡量标准。本文系统主要针对中学英语成绩管理设计开发,能随时对学生听、说、读、写等方面进行监控,并对英语成绩数据进行综合分析挖掘处理,生成的报表是学校英语教学管理科学决策的数据支撑。     

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。     

应用Excel函数实现中职学生成绩统计智能化

中职学校对学生的成绩进行统计、分析非常重要,也十分繁琐。Excel具有强大的数据统计、分析、处理功能,如果在学生成绩管理中充分利用Excel强大的函数处理功能,就能将复杂的工作简单化、程序化,也会使原本繁琐的传统的数据统计工作变得快捷、方便、智能化,对工作将会起到事半功倍的作用。对利用Excel函数实现中职学校学生成绩的几个典型的统计应用进行了具体描述。     

高校慕课教学效果的统计分析

针对慕课教学成绩进行统计分析,并以某高校程序设计慕课课程的学生成绩为例,对慕课成绩、机考成绩与学生综合成绩的相关性进行实证研究,将数据变化规律可视化,提供相关慕课教学改革的建议。     

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。     

数据挖掘在高校学生综合测评成绩分析中的应用

学生综合测评成绩作为衡量学生全面发展的重要指标,对学生的成长具有重要影响。利用数据挖掘的方法,对学生综合测评成绩数据进行分析,得到一些有用的结果,对学生的科学管理和评价有一定的指导意义。     

PSO-BP神经网络预测模型在智慧课堂中的应用研究

大学生的学习成绩与其学习状态和习惯有正相关性.教师工作手册中记录的考勤、答问与作业信息反映了学生的学习状态,智慧课堂中的随堂提问、课后作业、座位偏好等信息进一步反应出学生的行为习惯.充分利用上述数据进行期末成绩预测并向学生反馈学业警示和鼓励信息,将对教学起到积极作用.设计了PSO-BP神经网络预测模型来进行学生行为数据挖掘,筛选了具有代表性的数据作为神经网络的输入,选择课程成绩作为神经网络的输出,成绩预测误差为12％,为提高教学质量提供了新的思路.     

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。     

基于异构信息网络的学生成绩预测与预警模型研究

推荐系统是数据挖掘中强有力的技术,异构信息网络是推荐系统起步晚却发展迅猛的主流推荐方法。提出了基于异构信息网络的学生成绩预测与预警模型,该方法通过元路径计算得到学生间相似度矩阵,利用相似度矩阵构造成绩变化趋势矩阵和幅度矩阵,投票得到学生成绩预警与预测结果;最后,在公开数据集上验证所提模型的有效性,结果表明,该模型能够对学生成绩进行预警,并能在一定阈值下预测学生成绩具体分值。     

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B/S的通用教务成绩管理系统的设计与实现

本文介绍基于B/S成绩管理系统的设计与实现。系统采用ASP.net技术和SQLServer2000数据库,对学生具体成绩的管理采用定字段,不定字段名的设计方法来实现成绩数据的集中管理,采用该方式来进行成绩管理,可以大减少数据库中表的数量和记录的数量。     

数据挖掘在大学英语成绩预测中的应用研究

"数据驱动学校,分析变革教育"[1]的大数据时代已经来临,数据挖掘这一技术在教育行业随之诞生。随着社会对英语的应用日益增加,英语学习日益重要,大数据及数据挖掘技术在英语教学与学习中的应用与研究将成为新的发展趋势。本研究是基于大学英语技能训练系统产生的教学数据进行的挖掘分析,选取和学生成绩相关的数据作为特征,以学生考试成绩为目标,运用GBDT模型进行模型训练,实现了学生成绩的预测,经过评估、分析发现用数据挖掘技术可以比较准确的预估学生成绩,验证了数据挖掘技术在大学英语学习中的应用,以及GBDT模型对结果预测的影响,对学生学习和教师教学有很大的指导作用和使用价值。     

应用EXCEL函数实现中职学生成绩统计智能化

中职学校对学生的成绩进行统计、分析非常重要,也十分繁琐。EXCEL具有强大的数据统计、分析、处理功能,如果在学生成绩管理中充分利用EXCEL强大的函数处理功能,就能将复杂的工作简单化、程序化,也会使原本繁琐的传统的数据统计工作变得快捷、方便、智能化,对我们的工作将会起到事半功倍的作用。本文就如何利用Excel函数实现中职学校学生成绩的几个典型的统计应用进行了具体描述。     

关联规则在高校学生成绩分析中的应用

文章通过对本校某年级计算机专业学生成绩进行分析,主要应用数据挖掘中的关联规则和Apriori算法,使用SQL2005为后台数据库,VC++6.0为开发平台,对现有的成绩进行挖掘分析,从而得到隐藏在这些成绩数据信息之间的有价值信息,这对提高学生的成绩以及教学工作的开展均具有一定的指导意义。