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.     

关联规则在课程相关性模式中的研究与应用

学分制已成为高等学校教学管理制度发展趋势.在学分制体系下,如何进行教学管理和学生培养成为高校建设的主要问题.本文将Apriori算法应用于高校教务管理信息系统,对学生成绩数据进行分析,探讨了高等学校专业课程间相关性问题,得到了一些合理、可靠的课程关联规则.解释和验证了关联规则结果,针对产生的大量规则引入兴趣度分析,别除了用户不感兴趣的关联规则,从而为学分制体系下的学生选课提供指导.     

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。     

序列模式挖掘在教学管理上的应用

序列模式挖掘是指从序列数据库中寻找频繁子序列作为模式的知识发现过程。本文将序列模式挖掘应用于教学管理,对学生成绩样本数据按照序列数据库模式进行建模和数据挖掘,得出置信度大于65%的时序关联规则3条。实验结果表明,将序列模式挖掘应用于教学管理,对相关课程成绩进行数据挖掘是可行的,发现的时序关联规则对学校的教学管理和学生学业促进有一定的实际指导意义。     

Apriori算法在学生成绩管理中的应用

介绍了关联规则的基本概念及Apriori算法,提出了成绩预警模型,并利用Apriori算法进行了求解。所得到不及格课程之间的关联规则,可以为教师的教学管理及学生学习提供一定的指导和参考。     

数据挖掘在医学高校课程关联和成绩预测上的应用

医学高校学生的成绩水平反映了当地及周边的卫生医疗水平。为了有效指导医学高校学生的课程学习,利用数据挖掘寻找学生学习特征与课程之间的关联性至关重要。笔者应用数据挖掘技术中的关联规则方法和决策树方法,借助WEKA平台中的Apriori算法和C4.5算法,探索临床专业学生两年内在基础医学院所学的医学基础学科之间的关联性,为教学管理部门提供科学、合理的课程建设决策,指引实现学生个性化学习,为学习临床专业知识打下牢固的理论基础。     

一种改进的动态遗传Apriori挖掘算法

在经典关联规则算法Apriori的基础上,提出了一种改进的动态遗传Apriori挖掘算法。通过动态遗传Apriori挖掘算法对学生成绩管理数据库中的课程进行分析,找出各课程之间的隐藏关系,得到一些合理、可靠的课程关联规则,从而根据这些规则进行课程的合理设置。实验结果表明,该算法能高效地解决数据挖掘问题。     

课程评价中考虑误导抑制的关联规则高效提取

针对高校课程评价,研究数据驱动的教学管理与决策问题.由某校的课程评价指标体系,确定涵盖学生、教师、同行专家和教学督导等多维度评价数据的数据结构.对采集的调查问卷数据进行清洗和转换等预处理后,构造完成供数据挖掘的数据集.考虑误导性规则抑制,使用基于差异兴趣度的改进Apriori关联规则挖掘算法,提取评价指标间的关联规则.将发现的关系模式与使用传统Apriori关联规则挖掘算法所得结果进行比较,显示本文所用改进Apriori方法能够提高知识发现的效率和准确性,对课程建设具有更强的指导作用.     

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。     

关联规则在应用型本科院校教学管理中的应用研究

应用型本科院校的教学管理工作涉及到教师、学生、教学过程、教学质量等多方面的大量的数据信息,充分运用关联规则技术,可以及时了解教学活动状况、分析课程相互间的依承关系,了解学生的学习特征、把握教与学方面的异常现象等,从而有利于增强教学与教学管理改革的针对性,以提高管理工作的效率和质量。     

Apriori算法研究及其在学生成绩分析中的应用

本文在研究关联规则挖掘技术的基础上，以我校计算机专业专业课程成绩为关系数据库，将关联规则中的Apfiofi算法运用到学生成绩分析中，挖掘课程问的相关性，为学生选课和学校合理的安排教学计划提供指导。     

教育信息化中课程考试成绩数据关联模式的发现

面对海量的教育信息化数据,如何发现和分析隐藏在这些数据中潜在的、有价值的知识和教育模式,更好地为教育教学决策提供科学依据,成了亟待解决的问题。本文提出一种新的课程成绩数据关联模式发现算法。该算法针对课程成绩数据的特点,给出课程数据模型,采用矩阵加权模式发现技术对课程成绩数据进行模式挖掘,发现课程成绩数据中隐藏的数据关联规则。通过模式分析得出课程教学中的教学规律和问题,为教学管理、教学改革与决策提供科学依据。实验表明,与现有关联模式发现算法比较,本文提出的算法更有效、合理。     

基于改进Apriori算法的高校课程预警规则库构建

在如何构建完善的课程预警规则库是高校成绩预警研究中的一个重点问题, 本文对高校学生成绩进行清洗、离散化后, 利用Apriori算法挖掘不及格课程之间的相关关联, 构建基础预警规则库, 在此基础上进一步挖掘"及格", "良好"等级课程对其他课程的影响, 从而进一步扩充预警规则库. 针对大量冗余规则的情况, 在传统的支持度-置信度框架下利用提升度、兴趣度等方法筛选出强关联规则, 提高规则库的准确度, 并对挖掘出的规则进行了针对性的分析, 研究方法和结论可为教学管理提供决策支持.     

基于兴趣度-相关性规则挖掘的研究及在推荐选课系统的应用

通过分析和比较现有的关联规则挖掘算法,针对本研究的问题,采用一种改进的基于兴趣度的增量挖掘算法,该算法既适用于动态数据库的更新挖掘,又适用于最小支持度和最小置信度变化的更新挖掘.然后将其运用于推荐选课系统中,通过对学生已有成绩数据库信息和己选课信息进行深层次的数据挖掘,获取合理、可靠的课程结构关联规则.本系统既考虑课程之间关联规则的相关性,又考虑学生的学习能力和学习兴趣,为选课推荐服务提供更好的支持.     

基于关联规则的排课系统

排课是学校教学管理中一项重要而复杂的基本工作,其实质就是为学校所设置的课程安排一组适当的教学时间与空间,从而使整个教学活动有计划有秩序地进行。本文对排课系统进行了研究,引入关联规则算法,对排课冲突进行数据挖掘,最后得到一份合理而均衡的课表。     

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.     

关联规则算法在教学质量评估中的应用

通过探讨和研究如何将数据挖掘中的关联规则算法应用到教学质量评估中,列举了当前许多教学质量评价系统存在的一些不足,探讨运用关联规则算法来解决这些存在的问题,根据挖掘的结果提出了把关联规则算法应用到教学质量评估中,使整个教学质量评价过程更加全面客观。从而为教学管理人员提供可靠的决策依据。该文以海南软件职业技术学院学生评教的数据为依据,详细介绍了关联规则算法的应用。     

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。     

关联规则在教学信息中的应用研究

为了提高教学管理预知性，提高人才培养质量，以收集整理的学生基本信息、历史成绩数据及各项素质测评成绩为数据源，运用经典的关联规则挖掘技术进行挖掘，分析对学生成绩产生影响的因素等。通过分析算法和系统的实现结果表明，采用关联规则挖掘技术分析学生成绩的影响因素，可靠且可行。     

关联规则在课程相关性中研究与应用

关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要课题，本文介绍了在数据挖掘中关联规则的基本概念和与理论，进一步讨论了关联规则在课程相关性挖掘中的应用。学生成绩库在经过一定的预处理后，用Apriori算法挖掘出隐藏在数据背后的有用规则，以指导学生的选课。