数据挖掘技术在教学中的应用

在对数据挖掘技术的概念、挖掘过程和常用方法等知识进行简单介绍的基础上．就如何在日常的教学中应用数据挖掘，从中得到教学上需要的信息等内容进行了探讨．从而为我们的教育事业添砖加瓦：     

数据挖掘技术在教学中的应用

在对数据挖掘技术的概念、挖掘过程和常用方法等知识进行简单介绍的基础上,就如何在日常的教学中应用数据挖掘,从中得到教学上需要的信息等内容进行了探讨,从而为我们的教育事业添砖加瓦。     

关联规则在教学评价数据分析中的应用

教学评价在教育教学的各个环节作用重要，不断提高教学评价数据的客观性、可靠性是提高教学评价质量的重要途径和手段。本文在教学评价数据分析中引入关联规则数据挖掘技术，通过发现和运用关联规则来提高教学评价数据的客观性和可靠性，实践证明这是一种比较科学有效的方法。     

数据挖掘技术在煤矿隐患管理中的应用

针对目前煤矿隐患管理缺乏对隐患数据深入分析的问题,介绍了适合隐患关联规则发现的数据挖掘算法,提出用支持度-置信度-Kulczynski度量模式表达隐患因素间的关联关系。对隐患数据预处理、转换后构建隐患数据仓库,并在隐患责任部门、隐患种类、隐患等级和隐患发生地点4个维度上进行挖掘分析,发现多维度间存在的较强关联规则,给出针对性的辅助决策。现场实际应用表明,通过使用数据挖掘算法,减少了隐患的发生次数,为煤矿隐患治理提供了可靠支持。     

数据挖掘在学生成绩分析中的应用

学校里每年都存放着大量的学生信息,这些信息的大部分是用于今后查对,如果这些成千上万的信息只用于核对和备案,可以说这是一种信息浪费。为了充分利用这些信息资源,该文使用数据挖掘技术,对历年存储下来的大量学生成绩的相关数据进行挖掘,挖掘出一些现实中感兴趣的、有用的知识,通过这些知识,学校可以对教学内容进行调整和教学方法进行改进以适应学生的学习和教学质量的提高。     

关联规则在教学评价数据挖掘中的应用

以往的教学评价系统缺乏综合分析、辅助决策的能力,无法充分利用海量信息中隐藏的知识。本文对教学评价产生的数据进行关联规则方面的深入研究,从而发掘出若干有趣规则,为教学管理提供决策性的支持：     

数据挖掘技术在生源质量分析中的应用

通过对各届毕业生生源等特征资料、高考的成绩数据、以及大学各门课的成绩挖掘,提供了一个在教育领域进行合理挖掘的模式。研究了如何把关系数据库的关联规则问题转化为单维、布尔关联规则问题,把关联规则挖掘中的经典算法Apriori算法在实例中进行了具体应用。     

基于数据挖掘的教学评价应用

随着教育信息化的推进,产生并积累了大量的、复杂的数据,为了更充分、更有效地利用这些数据,本文就数据挖掘技术中的关联规则挖掘运用于教学评价中,找出了关联规则为决策者提供信息支持,有利于推动学校教学改革和建设的全面发展.     

关联规则技术在教学评价中的应用

主要研究了基于知识发现的教学评价系统的开发过程,介绍了系统开发工具及关联规则挖掘等主要功能子模块的设计和实现.论文应用关联规则Apriori算法,对教学评价数据样本进行数据分析,使用数据库中用户交互数据记录,利用最小支持度和最小置信度,挖掘出频繁项集,从分析的结果中发现有价值的数据模式,寻找其中存在的关系和规则,为教育教学活动发挥指导作用,为教学管理提供合理、科学的决策支持,并且提出了对系统进一步的改进建议.     

数据挖掘中关联规则的研究与应用

数据挖掘被称为数据库中的知识发现,是一个跨学科的研究领域。关联规则分析是数据挖掘中一个重要的课题,用于发现存在于数据库中的项或属性间的关联联系,这些联系是事先未知且隐藏的。关联规则的研究主要集中在生成频繁项集的挖掘算法,通过对几种主要关联规则的算法分析,利用Apriori算法研究再生资源系统中关联规则的确定,从而实现物资的二次销售。     

使用关联规则挖掘高校教学评价数据

以高校教学评价数据为基础,采用数据挖掘中的关联规则,寻找教学评价数据背后隐含的有价值的信息。从教学评价表中挖掘出教师特征因素（学历、职称、教龄）与教学评价质量等级的关联,从而为教学管理部门和授课教师提供决策参考。     

数据挖掘在教学中的应用

描述数据挖掘的概念和特点,并着重讨论数据挖掘的方法、任务,从教学的实际情况出发,阐述利用数据挖掘技术在教学中带来的指导作用。     

数据挖掘在青海大学教学评估中的应用

数据挖掘技术是从海量数据中得到有价值的信息,关联规则挖掘是应用最广泛的数据挖掘方法之一。本文介绍了在高校现代化的管理中,如何积累大量的数据和信息,以便应用数据挖掘技术得到相关管理决策的信息和参考。     

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.     

数据挖掘技术在教学评价系统中的应用

本文主要通过对数据挖掘工具的探讨,将教学评价结果的数据样本运用聚类、分类等技术进行数据分析,从分析的结果中发现有价值的数据模式,让领导者能够从中发现教师教学活动中的主要问题,以便及时改进,进而辅助领导决策做好学校管理.     

数据挖掘在教育教学中的应用综述

随着教育信息化的不断发展,基于数据库技术的数据挖掘与教育教学的联系也越来越紧密。通过对国内外数据挖掘在教育教学领域中的应用研究相关文献进行分析,从数据挖掘相关技术的角度出发,总结并归纳了各自在该领域中的应用和研究现状。最后提出了数据挖掘在该领域研究中存在的一些问题与难题以及发展前景。     

分布式系统下挖掘关联规则的两种方案

对关联规则的分布式挖掘问题进行了探讨,给出了两种实现方案。一是采用局部－局部的通信模式,各个站点的通信负载比较均衡;二是采用局部－全局的通信模式,减少了各局部站点的通信负荷,实现了各局部站点的完全异步,但对全局站点的性能要求较高。