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文章运用数据挖掘的关联分析理论,对学生成绩数据库进行了挖掘,得到了一些合理、可靠的课程关联规则.从而为学分制体系下的学生选课提供指导以及为今后的教学课程设置提供参考。 相似文献
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《实验室研究与探索》2013,(11):232-236
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。 相似文献
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关联规则挖掘在学分制教学管理中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
利用数据挖掘技术的关联规则挖掘,可以从大量数据中发现有价值的规则。本文将Apri-ori算法应用于高校教学管理系统,探讨了高等学校专业课程间的相关性问题,并对学生成绩数据进行分析,得出了部分合理、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。 相似文献
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近年来,数据挖掘已经引起了信息产业界的极大关注,这是快速增长的数据量和日益贫乏的信息量之间矛盾运动的必然结果。在介绍关联规则基本概念的基础上,对关联规则的Apriori算法进行了详细的分析和研究,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。 相似文献
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翁锦琳 《宁德师专学报(自然科学版)》2012,24(2):201-205
研究数据挖掘领域中的关联规则及其在学生成绩分析中的应用.设计并实现学生成绩关联规则分析系统,利用该系统对学生成绩进行分析,得出学生不同课程之间的联系及不同课程对总成绩的影响,从而为教学工作提供指导作用. 相似文献
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学生成绩数据挖掘系统的设计与应用 总被引:1,自引:0,他引:1
朱燕燕 《淮北职业技术学院学报》2011,10(5):127-128
针对淮北广播电视大学的学生成绩数据,应用Apriori算法,设计开发了一个简单的数据挖掘系统。该系统包括获取数据、数据预处理、关联规则挖掘和规则结果分析四个模块。通过对学生成绩数据的挖掘,可以发现隐藏其中的关联规则,确定先行课程和后续课程的关系,从而为教学管理人员优化课程设置提供决策支持。 相似文献
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关联规则在学生成绩中的数据挖掘 总被引:1,自引:0,他引:1
董萍 《三门峡职业技术学院学报》2009,8(4)
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。采用关联规则的Apriori算法和改进后的Apriori算法对三门峡职业技术学院学生各门课程成绩进行分析,从而发现课程之间的联系和基础课程对专业课程的影响,为教务管理部门安排课程提供参考。 相似文献
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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。 相似文献
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介绍数据挖掘和关联规则的概念,引入一个关联规则新的度量值--兴趣度,并使用Visual FoxPro开发了一个关联规则挖掘系统。在设定最小支持度、最小置信度和兴趣度的条件下,使用挖掘系统对计算机专业学生的专业课成绩进行关联分析,通过分析找出它们间的内在联系,为课程设置提供依据。 相似文献
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关联与渐进是教学计划应遵循的原则。相关课程设置合理,学生能将所学知识关联,有利于综合应用。教学进度安排得当,有利于学生知识的渐近、能力的提高。考虑关联与渐进原则合理设置课程与教学进度有利于数据库技术的教学。 相似文献
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朱俊峰 《安徽广播电视大学学报》2009,(3):122-124,128
介绍了数据挖掘和关联规则,并运用关联规则的Apriori算法对参加“基于网络的课程考核改革试点”学生的成绩数据进行挖掘,得出了形成性考核成绩和期末考试成绩有明显的相关关系的结论。 相似文献
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将关联规则挖掘应用于计算机类课程的相关性分析,并利用STL中的排序算法对挖掘结果进行排序,这样能快速高效的挖掘出当中的规则。这样能发现计算机专业课程间的深层次内在关联,从而便于更科学合理的对计算机专业的课程进行设置,改善课程体系结构,使得培养出来的学生更能适应社会的瞬息变化,满足社会的需求。 相似文献
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为了分析计算机专业课开设的学期是否合理,在深入研究Apriori关联规则算法的基础上,采用Apriori算法对大学四年的计算机专业课成绩进行了关联分析实验,实验结果表明该方法能够验证各门课程开设的顺序是否合理,取得了良好的应用效果。 相似文献
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柯红香 《长江工程职业技术学院学报》2023,(2):69-73
以漳州科技职业学院市场营销专业152名学生47门课程的成绩信息作为研究数据,根据课程成绩分布规律,利用标准差划分等级进行成绩离散化处理,针对传统关联规则Apriori算法单一的最小支持度的局限性,提出了一种自适应多最小支持度关联规则算法,采用统计拟合方法实现最小支持度和最小置信度的自适应取值,并将置信度和提升度相结合的模式筛选出有价值的规则,从而得到市场营销专业不同课程的关联性,为创新人才培养改革提供参考。 相似文献
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数据挖掘在提高学生成绩中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
该文针对部分大学生对低年级课程不够重视这一现象,采用数据挖掘中的关联规则算法找出大学课程之间的内在联系,而后建立成绩预警模型,对相关的学生提出警告并指明努力的方向,从而能尽早使学生对相关的课程引起足够的重视. 相似文献
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基于关联规则挖掘理论,在原有AApfiori算法的基础上引入了兴趣度的概念。针对高校历届学生专业修读课程及考试成绩的海量数据库中挖掘出来的相关课程数据、规律和模式进行了相应的兴趣度分析,进而获取了满足高校教学管理与改革需要的课程相关先修相关规则,以在一定程度上避免学生选课的盲目性。此规则对高校教育体制的改革、学分制的推广及学生个性化学业修读计划的制订与实施等具有积极指导作用。 相似文献
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孙晓梅 《中国远程教育(综合版)》2004,(7):67-69
关联规则的挖掘是数据挖掘中的一个重要问题,在最近几年里被广泛研究.本文将目前广受关注的粗糙集理论及方法引入网络课程评价中,构建了基于粗集的关联规则挖掘模型,并实例探讨了网络课程评价中的关联规则挖掘方法.希望为我们开展网络课程评价的实践提供新的思路与方法. 相似文献