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。     

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。     

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。     

基于决策树算法的学生成绩的预测分析

针对学生成绩问题,用决策树算法建立分类规则和分析预测模型,描述如何根据分析预测结果发现影响学生成绩的因素,进而有益于教师改进教学方法,提高学生的学习效果.通过实例验证,建立决策树,得出分类规则,结果表明该算法能够对学生数据进行正确分类,得到有价值的结论.     

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。     

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CART决策树的计算机网络课程学生成绩分析

针对大数据背景下教育数据挖掘已成为改善教育质量重要手段的现状,提出使用CART决策树算法对计算机网络课程的数据进行分析和研究,生成基于CART树的学生成绩分类模型,最后分析结果并提出有针对性的合理教学建议。     

基于决策树ID3算法的高职生就业预测分析

以提高高职生就业质量要求为背景,基于数据挖掘和机器学习中的分类分析算法,以高职院校招生数据、学籍管理及就业数据作为样本,通过学习决策树分类器,分析学生就业因素,得到由学生入学成绩、综合素质评价成绩、就业单位地域及性质等信息,对是否顺利就业及就业单位类型的预测模型,旨在为高职院校就业指导及人才培养方案制定提供科学的依据,具有一定的实用价值.     

基于决策树的全日制本科生英语四级考试通过分析

我国大学生为通过大学英语四级考试需要付出很大的时间代价,分析影响大学英语四级考试通过的原因,对于采取针对性措施通过英语四级考试意义重大。以某特色地方工科高校教学管理系统为研究对象,从中提取了四个学院的学生成绩数据,采用决策树方法进行了分析。数据分析结果表明:大学英语课程成绩对大学英语四级考试通过影响最大,毕业设计成绩、高等数学课成绩、专业基础必修课成绩也会影响大学英语四级考试的通过,基础必修课成绩对大学英语四级考试通过的影响不大。     

基于ID3算法的五年制高职学生成绩因素分析

近年来,五年制高职教育飞速发展,各学校在不断探索五年制高职教育方式方法的同时,也形成了一定的培养评价机制,这些评价机制在培养方法与手段的评价方面,大都停留在经验判断和感性基础上,缺乏科学计算支撑。文章在梳理相关培养环节基础上,引进数据挖掘算法,将五年制育人各个环节要素作为输入,通过算法,将培养环节各数据要素隐含的信息量化到学生成绩这一个"基点"上,并且通过构造五年制高职教育中学生成绩因素的决策树实现数据可视化,从而指导我们优化教育资源和培养结构,增强下一步教育方法改进的精准性与高效性。     

基于数据挖掘技术的成绩分析系统研究

成绩分析系统只进行简单的统计分析,已经无法满足教学需要.使用Delphi编程工具以SQL Server教据库技术构建一个基于数据挖掘技术的学生成绩信息管理系统.并对中学大量成绩数据库进行挖掘,得到了成绩分布图、找到了某些科目成绩和性别的潜在联系,完善现有的成绩分析管理,进一步指导教学.     

悲观剪枝算法在学生成绩决策树中的应用

利用数据挖掘技术中的决策树ID3算法分析影响学生成绩的因素并生成决策树,可以从中挖掘出隐含的、未知的、影响学生成绩的潜在因素,然而,生成的决策树通常庞大而且复杂,有必要对它进行剪枝,在有效简化决策树的基础上,保证挖掘质量,得出影响学生成绩的重要因素。     

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。     

决策树算法在中职学校学生成绩分析中的应用研究

使用数据挖掘技术,建立基于决策树技术的中职学校学生成绩分析模型,从中找到潜在的、影响学生成绩的因素,为提高教学质量或教学改革提供参考依据。     

决策树算法在学生成绩预测分析中的应用

在教学管理工作中,学生成绩是评估教学质量的重要依据,多种因素可能对学生成绩造成影响。利用数据挖掘工具,对学生的学习成绩进行预测分析,利用预测分析结果,及时指正学生出现的不良学习行为,检查老师的教学效果。应用决策树C4.5算法建立学生成绩预测分析模型及分类规则,找出影响学生成绩的因素,有效的辅助教学管理工作。     

探索数据挖掘分类技术在高校教学中的应用

数据挖掘是致力于数据分析和理解、揭示数据内部蕴藏知识的技术。由于数据库中存在着大量数据,因此从数据库中发现有用的信息显得十分重要。对数据挖掘技术的研究,国内外己经取得了许多令人瞩日的成就,并成功地应用到了许多领域,但在教育领域中的应用并不广泛。探索在高校教学中数据挖掘分类技术的应用,提出数据挖掘技术在高校教学应用中的实施方案,并以高校教学中学生成绩的分析为例介绍方案的实施过程。     

数据挖掘在高校学生学习成绩分析中的应用

随着高校的扩招,学生的数量越来越大,传统的对学生成绩的统计分析方法已不适应深入分析的需要。针对学生情况数据库应用数据挖掘中的ID3算法进行了情况分类,并对得到的结果进行了分析,得出了影响学生成绩的内部原因以及其它一些结论。     

基于决策树分类算法在大学生成绩分析中的应用

针对大学生计算机二级成绩影响因素的问题,运用决策树方法C4.5算法对湖北工程学院新技术学院2012级学生计算机二级成绩进行分析挖掘并生成决策树模型。通过模型分析找出分类规则总结出成绩影响因子,为今后计算机等级考试的教学工作提供指导性意见并提高考试的通过率,达到提高教学质量和促进教育教学改革的目的。     

用数据挖掘方法分析学生成绩的影响因素

随着我国高等院校招生规模的扩大,师范专科学校学生的生源质量在逐年下降,虽然老师对学生学习上的要求一降再降,但是学生的学习成绩还是令人堪忧,每学年都有很多学生要参加补考,到底是学生的入校成绩决定了学生的在校学习成绩,还是其他因素影响了学生的在校学习成绩呢?拟从学生入学成绩入手,用统计分析的方法,来剖析影响学生在校学习成绩的因素。