关联规则在学分制成绩管理中的应用

现在大部分高校都实行学分制制度,学生根据选课系统选择必修和选修的课程,针对学分制选课系统的利弊,利用数据挖掘技术的关联规则算法中Apriori的基本原理对历届学生的成绩进行分析,使用SQL 2005 DMX创建挖掘模型,对模型进行训练,利用关联规则查看器对各门课程成绩进行分析预测。为教师排课及学生选课提供一定的指导与参考。     

学生成绩管理对高校教学质量管理的反馈功能

教学质量管理是高校教学工作的核心。学生成绩管理是教学质量管理的重要内容,是评价高校教学质量水平的重要依据。学生成绩数据蕴含大量的教学工作信息,这些信息可以帮助学校有针对性地改进问题,提升教学质量管理水平。尝试在高校教学质量管理视野下就学生成绩管理对高校教学质量管理的正向反馈问题进行研究,提出可以采用横向比较和纵向跟踪相结合的方法对学生成绩数据进行科学分析,大力挖掘出尽可能多的有益信息,以提升高校教学质量水平。     

高校成绩管理工作中的问题与对策

学习成绩是学生在校学习期间对所学知识理解掌握情况和教师教学质量评价的原始记录,是对学校的教育教学管理和教学改革措施极具参考价值的数据信息。成绩管理是高校教学管理的重要组成部分,具有评价教育教学质量,反馈教育教学效果、反馈教学信息等方面的重要作用。做好成绩管理工作对于稳定学校的教学秩序,培养优良的教风、学风、考风,促进课程建设和教学改革,提高高校的教学质量与教学管理水平具有极为重要的意义。 目前我院的成绩管理工作采用院、系结合的管理模式,依托教务信息系统及院办公网络,教务处负责全院的教学管理工作,对成绩管理…     

基于数据仓库的数据挖掘技术在高校学生成绩分析中的应用

随着高校招生规模的扩展,在校生人数越来越多,学生成绩分布越来越复杂,除了传统的学生成绩分析得到的一些结论外,还有一些不易察觉的信息隐含其中,故而把基于数据仓库的数据挖掘技术引入到学生成绩分析中,以找到影响学生成绩的真实原因,有利于有针对性地提高教学质量.     

基于数据挖掘技术的高校教学管理信息化探索

数据挖掘技术有较强的信息处置能力,即便面对海量数据,仍可在较短时间内完成数据整理分析,数据采集迅捷,在数据分析方面精准度较高,可判断数据信息发生轨迹,成为数据信息内容把控的重要手段。在教育深化改革的背景下,高校重视教学信息化管理工作,引入教学信息化管理系统后,选择分类式方法进行教学管理。基于高校对教学工作的定位,利用教学信息化管理系统整理活动数据,配合数据挖掘技术进行课程设置、学生成绩分析、特征判断和高校领导决策信息提供等工作,为高校教学管理工作赋能,可使教学管理高质量运行。     

基于关联规则的数据挖掘技术在高校教学评价中的应用

目前很多高校对教师教学质量的评价主要是给出一个结论,而对影响教学质量的因素没有进行分析。本文将基于关联规则的数据挖掘技术应用在教学评价中,对挖掘结果进行分析,并提出了指导意见。     

数据挖掘技术在数字化校园共享数据中心的应用

以数字化校园应用为背景,充分利用数据中心存在的大量教学数据,采用数据挖掘技术中的分类技术和关联规则挖掘算法对教学质量评价数据和学生成绩数据进行了挖掘。通过构造决策树挖掘了教师的职称、学位、年龄与教学质量评价结果之间的潜在联系,通过关联分析理论,对学生课程成绩数据库挖掘了专业课程之间的相关性,得到了一些合理、可靠的课程关联规则。实验结果表明,所得出的结论对高校教学和人才培养有一定的指导意义。     

基于数据挖掘技术的本科教学管理

围绕高校本科教务管理中面临的大数据处理难题,介绍了数据挖掘技术用于本科成绩和教学数据分析的可行性。从学生成绩、学生选课、学生评教以及教师信息等方面,探讨了数据挖掘技术提取教学管理信息的方法,可望为高等学校教学管理和教务管理提供决策支持。     

基于数据挖掘技术的高校成绩信息管理的应用与研究

目前高校普遍采用学生成绩管理系统,系统更多的是对学生成绩进行简单存储满足查询和统计的需求。实行学分制以及学生选课的自由度放开,对高校的成绩管理提出了更多的需求和更高的要求。一直以来受各方面因素影响的学习成绩,它为提高教学质量研究提供可靠依据。通过建立数据仓库,利用数据挖掘工具,挖掘分析课程成绩之间的潜在关系和影响成绩的主要因素,对做出相适应的教学管理决策提供重要依据,对管理决策的合理性和科学性具有一定的推进作用,同时还能更好的为学生、教师、教学服务,最终提高高校的整体竞争力。     

浅谈学分制下的学生成绩管理——以某高校为例

成绩是学生对知识、技能掌握与运用程度的直接体现。近年来,高校规模不断扩增,高校学生人数不断增加,加上课程多元化的发展,使得学生的成绩管理具有极大的灵活性与复杂性。在我国高校教育体制改革的教育教学背景下,实行学分制管理已成为了必然的趋势,如何在学分制下进行有效的学生成绩管理,提升高校的学生成绩管理水平是摆在广大教师面前的重要课题。本文对学分制进行概述,对学分制下学生成绩管理工作的内容进行分析,并提出有效的管理策略,旨在为提高高校成绩管理工作的水平贡献绵薄之力。     

以学生成绩为权重的教师评分体系

学生评教是高校教学管理中的一项重要工作,它对教学质量的发展有积极的促进作用.但由于部分学生的主观性及随意性经常导致评教数据无法客观地反映教师的教学水平.将学生成绩作为权重系数引入到教师评分中,并结合数据挖掘技术进行统计,能在一定程度上弥补这一不足.     

基于ASP的高校学生成绩分析系统设计与实现

在高校教务管理中,学生成绩具有信息量大、实时、准确性要求高的特点,同时既涉及每一名学生的切身利益,又是教师教学效果的最直接反馈。建立成绩分析系统在评价教学质量、反馈教育效果、收集学生信息等方面起着重要的作用,在促进教育改革、提高高校的教学质量和教学管理水平方面具有极为重要的意义。     

决策树挖掘算法在教评体系中的应用研究

对高校教学质量评估体系中学生的大量评教数据和教师的档案数据进行数据挖掘,重点研究决策树方法中的ID3算法在教学质量评估体系中的应用。利用决策树挖掘算法挖掘影响教学质量的关键因素,找出数据的内在规律,并对挖掘结果进行分析,从中提取有用信息,才能更好地为管理决策分析提供科学依据。     

基于数据挖掘的课程管理信息系统研究

本文设计了一个基于数据挖掘的课程管理系统,采用了关联规则、分类、聚类等几种主要的数据挖掘方法,对学生学习过程中各类数据进行分析,挖掘学生成绩与教学过程中各类课堂数据之间隐藏的关系,为教师教学及学生日后的学习提供指导。     

数据挖掘在计算机教学中的应用

利用数据挖掘技术对在线答题系统中的错题信息进行数据挖掘,从中发现有用的关联规则,进而指导教师查找教学漏洞,提高教学质量。实验证明提出的方法能有效找到各错题之间的关联信息。     

决策树在高职学生成绩影响因素分析中的应用

利用数据挖掘技术研究高职院校学生成绩的影响因素,对高职学生成绩管理具有重要意义。决策树法是数据挖掘的主要技术和方法,利用决策树C4.5算法系统研究了我校信息工程学院二年级学生成绩影响因素,建立了影响学生成绩的决策树模型,使学校有针对性的开展学生管理工作。     

决策树挖掘算法在教评体系中的应用研究

对高校教学质量评估体系中学生的大量评教数据和教师的档案数据进行数据挖掘,重点研究决策树方法中的ID3算法在教学质量评估体系中的应用。利用决策树挖掘算法挖掘影响教学质量的关键因素,找出数据的内在规律,并对挖掘结果进行分析,从中提取有用信息,才能更好地为管理决策分析提供科学依据。     

在线测试分析与数据挖掘系统的设计

本文阐述了一个在线测试分析与数据挖掘系统的设计与实现,该系统建立在经典测量理论的基础上,由数据接口、数据预处理、数据挖掘等八部分组成,系统通过对考试和作业过程中成绩数据进行科学统计分析,能够从学生的得分中提取大量的有关教学和学习的过程信息,从而为教师和学生改进教学和学习提供明确的方向和指导.同时,本系统在利用知识图分析学生的知识点掌握情况并结合对学习效果的分析,最终得出学生学习路径方面的建议.     

高校成绩管理工作中的问题与对策

学习成绩是学生在校学习期间对所学知识理解掌握情况和教师教学质量评价的原始记录，是对学校的教育教学管理和教学改革措施极具参考价值的数据信息。成绩管理是高校教学管理的重要组成部分，具有评价教育教学质量，反馈教育教学效果、反馈教学信息等方面的重要作用。做好成绩管理工作对于稳定学校的教学秩序，培养优良的教风、学风、考风，促进课程建设和教学改革，提高高校的教学质量与教学管理水平具有极为重要的意义。     

数据挖掘技术在高等院校学业预警中的应用

数据挖掘技术是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,是一种新的数据处理技术,它能自动分析数据仓库的海量数据,挖掘出丰富和客观的预警知识,并运用于危机预警。将数据挖掘技术运用于高等院校学生的学业预警领域,具有重要的理论意义与应用价值。以某高校教务管理系统中学生成绩数据信息为蓝本,进行课程相关性分析及初步的课程关联规则挖掘,为学生的学业预警和学习效果评价做理论和实践的指导。