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.     

数据挖掘在学生成绩分析预警中的应用

近些年，各大高校一直扩大招生规模为教务管理带来巨大冲击，文中以数据挖掘技术为研究视角，通过数据挖掘对学生成绩进行分析和预警，找到学生不及格课程之间的潜在联系，根据具体因素提出合理的解决办法，提升学校的教学质量。     

数据挖掘技术在独立学院教务管理中的应用

现行高等院校教务管理系统中收集了大量的教学信息,但大多数管理信息系统对这些教学数据中所隐含的有价值的数据并没有进行充分的提取或深层次的分析。因此如何能将这些数据更高效的应用于教学管理当中已经成为人们广泛关注的焦点。特别是独立学院,对于教务管理系统中收集的教学信息有必要进行进一步的分析,并结合独立学院自身和学生的特点来培养学生,给学生以正确的定位。通过介绍数据挖掘的基本概念和基本功能,以及分析高校管理信息系统的现状和不足,提出了数据挖掘技术在独立学院教务管理信息系统中的应用方向。     

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。     

基于FP_growth算法的课程相关性的关联规则研究

文章探讨了高校专业课程间的相关性问题,通过对数据挖掘中的关联规则挖掘进行研究,将关联规则挖掘应用于高校教务管理数据库,针对学生的成绩数据进行预处理,并利用FP_growth算法较快地挖掘出隐藏在成绩数据之后课程关联性规则,从而得到了一些合理、可靠的课程相关性规则,为高校的专业课程设置和学生选课提供决策依据。     

基于数据仓库的大学生成绩分析与应用

本文通过数据仓库和数据挖掘技术，对高校教务系统的教学信息进行分析、整理，从而找出各类数据间存在的隐藏数据关系，找到影响学生成绩的各种因素，从而达到改善教学方法，提高教学质量的目的。     

数据挖掘的Apriori算法在高校学生成绩分析中的应用

该文基于数据挖掘中的关联规则理论,以某高职院校教务学生成绩系统数据为依据,应用Apriori算法,探寻某专业的专业课程之间的内在关联关系,为教学提供相应的指导。     

关联规则在基于学分制的选课系统中的应用

高校选课系统中存储了大量的数据,利用数据挖掘技术的关联规则挖掘,可以从大量的数据中发现有价值的规则.以高校选课系统为应用背景,对学生成绩进行分析,得出部分合理、可靠的课程相关性规则,为学分制体系下学生选课提供指导.     

关联规则在高校学生成绩管理中的应用

本文将关联规则应用于学生成绩数据中,对学生成绩数据进行深入分析,以期得出相关趋势,并结合数据挖掘结果,对成绩进行分析和预测,为教学管理和学生管理工作中提供相应的决策依据。     

基于数据挖掘技术的高校教学质量监控研究

教学质量监控是学校进行教学质量管理的重要手段,对提高教学质量具有重要意义。随着校园信息化的发展,高校教务系统里积存了大量有价值的数据,但却没有被很好的挖掘利用。鉴此提出将数据挖掘技术应用到高校教学质量监控中,使用因子分析法对计算机专业的学生成绩进行综合评价分析,并提出一种决策树改良方法对学生成绩进行预测,最后针对文中所提出的方法与其他方法进行了对比分析。结果表明,因子分析法相对于平均分排名法,蕴含了更多的信息量可以提供更加全面的评价,另外其突出重要因素,可以对各方面情况进行合理量化;决策树改良方法相对于其他成绩预测方法稳定性好、准确性高,且过拟合情况少。经验证,这个方法可以在高校教学质量监控中发挥一定作用。     

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。     

Apriori算法在学生成绩分析中的应用研究

高等学校积累了大量的学生成绩信息,而从成绩中得到的信息量相对较小,造成资源的极大浪费.利用关联规则挖掘算法Apriori,以学生成绩数据库作为研究对象,挖掘课程之间的相关关系,为教务部门设置安排课程提供理论指导.     

基于本体的高校教务课程关联模型

该文利用学校教务部门存放的学生考试成绩,结合基于教务课程本体的数据集成方法和数据挖掘的关联规则算法,建立基于本体的高校课程关联模型,从这些大量数据中挖掘出数据隐藏的规律或数据间的关系,辅助分析课程之间的相关性,从而指导学校课程编制和学生选课。     

基于数据挖掘中随机森林的高中生数学成绩预测模型

利用大数据中数据挖掘技术,结合和成绩相关的一些因素构建预测高中生的数学学习成绩的模型。通过研究结果可以提升高中生的数学学习质量,对家长及教师对于孩子学习成绩的关注提供便利和决策。本文利用数据挖掘中随机森林算法构建数学模型,通过采集大量学生学习、生活中的数据,利用随机森林算法对数据进行读取和分析,从而得出一定规律验证模型的正确性。     

数据挖掘在教学系统中的应用

教务管理系统作为数字化校园重要组成部分之一,是涉及教务管理各环节、面向学校各部门以及各层次用户的多模块综合管理信息系统。在使用中会产生大量的有用的和无用的数据,可以通过数据挖掘技术来对这些数据进行分析,从而达到高效、人性化的管理。     

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。     

高校混合教学管理系统的设计与实现

笔者设计实现了一种高校混合教学管理系统,使得教学活动线上线下有机结合。在系统的设计实现过程中,用Fiddler工具进行http协议分析;用Python的Request包模拟请求教务系统和Beautiful Soup包处理HTML数据,封装实现了教务系统的RESTful接口;用PHP实现了系统业务逻辑,通过请求Python实现的RESTful接口从教务系统获取相关信息。该系统对教学活动的课前、课中、课后三个环节进行管理服务,解决了高校对教学活动的多方位管理需求。通过教学数据积累和数据挖掘,为高校在教学管理、优化服务、构建教学大数据平台方面提供数据支持;为教师提供授课反馈用以教学调优;为学生提供各类统计数据和个性化教学推荐服务。     

基于关联规则挖掘的高校成绩分析研究

本文通过对本校某年级学生成绩进行分析,主要应用数据挖掘中的关联规则和Apriori算法,挖掘出一些合理的课程关联规则,将这些规则运用到教学管理中,可指导学生选课和合理的设置课程,为高校的教学管理提供参考。     

数据挖掘在高校教学管理中的应用研究

将数据挖掘技术应用到教学管理,基于CR ISP-DM数据挖掘模型,使用SPSS数据挖掘工具,从海量的学生成绩数据中发现有用的信息,并将这些信息有效地组织、整理、提取,以便及时了解教学活动状况、分析课程之间的相互关系、了解学生的学习特征、把握教学方面的异常现象等。该方法能增强教学与教学管理改革的针对性,能为管理者提供教务管理的经验和进行总结的方法,并能提高其工作效率,实现合理的教学安排。