关联规则在教务管理中的应用

运用数据挖掘技术中的关联规则,对历届学生成绩数据进行分析,找出各课程之间的隐藏关系,对数据进行了标准化、离散化处理,并采用经典Apriori算法进行数据挖掘,得到了一些合理、可靠的课程关联规则.这些规则应用到教学管理中,可以为学生选课提供有效的指导以及合理设置课程.     

基于Android技术教学管理考核软件中的数据挖掘

将数据挖掘技术应用于黑龙江农业工程职业学院教学管理,分析了数据挖掘技术应用在高校学生和教师管理中的重要作用,找到它们的契合点,研究了数据挖掘技术与高校和教师的管理相结合,达到更好的效果.根据数据分析结果,设计并实现了基于Android技术教学管理考核软件,作为黑龙江农业工程职业学院教务管理平台的一部分,软件的设计及实现能更好地帮助教师教学,辅助学生学习.     

利用Clementine进行试卷质量分析

借助SPSS Clementine数据挖掘软件,以决策树为数据挖掘方法,对某学校九百余名考生进行分析.通过实例演示.重点介绍了Clementine在试卷分析及教学管理中的应用,包括数据文件的读取、整理.以及相关指标的统计分析及成绩分布图的绘制等,使教师能够借助Clementine对日常的考试试卷进行必要的分析.帮助广大教师掌握试卷的定量分析技术.提高教师独立分析试卷的水平,从而更好地服务于教学管理.     

数据挖掘在教学业绩考核中的应用研究

数据挖掘是致力于数据分析和理解、揭示数据内部潜在联系的技术,关联规则是数据挖掘中最活跃的研究方法之一。高校教学管理者从诸多方面对教师教学业绩进行考核,该文针对某高校教师教学业绩考核数据集,采用关联规则中的Apriori算法,挖出数据集中某些数据项之间的关联规则,通过对关联规则的分析找出它们之间隐藏的信息,为高校教学管理者提供决策支持,同时指导教师的教学。     

基于关联规则的教学能力因素的探讨分析

随着信息化在学校教学管理中的普及,越来越多的学校施行在网上对教师的教学进行评价。学生对教师的评价得分在很大程度上体现了学生对任课教师的认可与否,也在一定程度上体现了教师的教学能力水平。为了进一步探究教学能力与教师个体属性之间某种内在的关联规则,本文利用数据挖掘技术的关联规则对评价信息、教师个人信息进行挖掘,找出教师个体属性与教学评价得分之间的内在关系,可为学校领导在制定人才引进策略方面提供一定的参考依据。     

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.     

基于数据挖掘的英语四级成绩分析与预测

阐述了数据挖掘的概念和算法,重点介绍了线性回归算法,基于多元线性回归算法分析了影响大学英语四级的诸多因素。根据数据挖掘思想,收集历史数据并适当加以变换,使用统计分析技术对影响大学英语四级的诸多因素进行分析,得出了大学英语四级成绩与其影响因素之间的线性回归关系,拟合程度较高,可用于四级成绩预测,对学生学习和学校教学管理有很大的指导作用和使用价值。     

基于数据挖掘的英语四级成绩分析与预测

阐述了数据挖掘的概念和算法,重点介绍了线性回归算法,基于多元线性回归算法分析了影响大学英语四级的诸多因素。根据数据挖掘思想,收集历史数据并适当加以变换,使用统计分析技术对影响大学英语四级的诸多因素进行分析,得出了大学英语四级成绩与其影响因素之间的线性回归关系,拟合程度较高,可用于四级成绩预测,对学生学习和学校教学管理有很大的指导作用和使用价值。     

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.     

聚类数据挖掘在商场顾客分析中的应用

数据挖掘用于从大量数据中发现知识,提供决策支持.本文对聚类数据挖掘应用于商场顾客分析的实现问题进行了研究.基于重庆两百商场OLTP数据库,构建了数据仓库,针对商场顾客群特征,以及顾客特征与购买商品类别之间的关系问题,建立了两个聚类数据挖掘模型,并对数据挖掘结果进行了分析.     

数据挖掘在高校教学管理中的应用

高校管理系统中的教学数据逐年增多,但对数据的分析处理多停留于简单的查询与统计阶段.要想合理开发利用这些数据找到其内在关联,为教育教学管理及决策提供指导,使用数据挖掘技术对其进行知识发现是一条重要途径.本文将依次对数据挖掘的概念、过程、相关技术及其在教学管理中应用进行归纳与总结.     

关联规则在学生成绩管理系统中的应用

关联规则是数据挖掘的重要的组成部分之一。利用关联规则的Apriori算法,以学生成绩数据库为研究对象,挖掘课程之间的良好关系,为教学管理部门设置安排课程提供理论指导。     

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.     

山区电大智能远程教学平台构建方案初探

主要运用数据挖掘技术中的决策树算法,分析远程教学平台、教师导学方式与学生个性化自主学习类型三者之间关系,重点挖掘上述三者之间的规则,对学生学习能力进行分类,从而构建一个符合山区电大特色的智能远程教学平台。     

数据挖掘在证券业务分析系统中的应用

对数据挖掘在证券业务分析系统中的应用相关理论进行了探讨,重点阐述了通过数据挖掘技术挖掘股票之间的关联规则,使投资者了解各种股票的走势及股票之间的关系,从而作出正确的投资决策。     

浅谈数据挖掘技术在院校教育信息化中的应用

作为一种新兴的数据处理技术,数据挖掘在许多领域得到广泛应用。文章从数据挖掘的概念出发,概述了数据挖掘的主要功能和数据挖掘的过程,并从教学管理,教学评价,课程设置,教学方法选择等方面对数据挖掘在院校教育信息化中的应用进行了论述。     

内嵌式数据挖掘系统及其实现方法

首先剖析数据挖掘系统与数据库及数据仓库之间的关系,然后提出了内嵌式数据挖掘系统的思想、实现方法及其关键技术,描述了使用决策树算法对内嵌式数据挖掘系统的实现方法,并展望了内嵌式数据挖掘系统的未来.     

高校教学管理及信息化工作的有关思考

教学管理及信息化工作是学校教学工作中的重要工作之一,本文研究和探讨了提高教学管理及信息化工作的高效性、科学性和管理人员的素质的方法和手段,介绍了数据挖掘等技术在教学管理及信息化工作中的应用.     

数据挖掘在高校成绩管理中的研究和应用

文章阐述了数据仓库相关的理论知识,介绍了数据挖掘技术的相关理论研究;研究了数据挖掘技术中决策树算法,完成成绩分析决策树模型的建立,将数据挖掘技术应用在成绩管理中。这些分析将对教学管理工作的改进和提高有着非常重要的指导意义。     

数据挖掘相关系统关系分析

数据挖掘是一项具有广阔应用前景的技术。然而初接触数据挖掘的人往往会被数据挖掘中牵涉到的各种相关系统复杂的关系所困绕,本文用较通俗的语言分析了数据挖掘中常用到的几个系统之间的关系。