探讨数据挖掘技术在教学评估系统中的应用

随着信息技术的快速发展,数据挖掘技术已逐渐成为信息技术领域的重要研究课题。作为数据挖掘技术的重要组成部分之一的关联规则技术,通过寻获,并分析海量的数据中各个类别数据的各种关联,从而挖掘出有价值的信息。对需要进行教学评估的高校来说,为了得到公正客观的评估信息,数据挖掘技术可发挥重要的作用。在对数据挖掘技术的了解以及关联规则的认识基础上,通过其在高校教学评估中的应用研究,为高校教学评估以及教学工作提供相关的指导以及信息参考。     

高校数字图书馆构建中的数据挖掘应用研究

本文介绍了数据挖掘及其相关技术,探讨了数据挖掘技术在高校数字图书馆构建中的应用,给出了一个基于数据挖掘的数字图书馆个性化信息服务模型,指出了在高校数字图书馆构建中应用数据挖掘技术所要解决的几个难题。     

高校数字图书馆构建中的数据挖掘应用研究

本文介绍了数据挖掘及其相关技术,探讨了数据挖掘技术在高校数字图书馆构建中的应用,给出了一个基于数据挖掘的数字图书馆个性化信息服务模型．指出了在高校数字图书馆构建中应用数据挖掘技术所要解决的几个难题。     

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。     

基于数据挖掘的高校教学决策支持系统设计

为了充分有效利用高校教学管理工作多年来积累的大量数据,采用数据挖掘技术从中挖掘出有价值的信息,为学校教学管理提供决策支持,设计了一个专门的高校教学决策支持系统.该系统基于数据挖掘及数据仓库技术,采用C/S/S和B/S/S模式的三层体系结构,使用关联规则、决策树、聚类等方法对高校数据进行分析.通过基于预处理的改进Apriori算法在教学评价中的应用为例,说明数据挖掘过程,分析挖掘结果.     

智能化时代学科评价的工具探索

学科评价是高等教育评价的重要内容,是高校学科建设的重要组成部分。在智能化时代,利用人工智能、大数据技术对学科数据进行深度挖掘和科学分析,可以将学科评价从基于小样本或不完整信息的评价转化为基于整体信息的多元化科学化评价。本文通过应用聚类、神经网络分析、关联规则分析等数据挖掘方法对学科数据进行建模分析的思考,对智能化时代高校学科评价进行探索。     

数据挖掘技术在高校贫困生评定中的应用

主要对数据挖掘技术进行了分析。对它在数据挖掘方面的应用进行了描述,最后采用决策树分类方法对高校贫困学生的信息进行分类分析,得到了一些有用的可供参考的信息。     

数据挖掘技术在高校图书馆中的应用

数据挖掘是近年来发展起来的一门新兴技术,它的作用在于从海量数据中提取有价值的信息和知识。本文简要介绍了数据挖掘的基本概念、过程和功能,分析了将数据挖掘技术应用于高校图书馆管理的必要性和可行性并提出了高校图书馆数据挖掘系统的设计方法。     

关联规则在高校实验室备件采购中的应用

近年来,随着数据挖掘技术的日益成热,开创了基于数据仓库的决策支持系统(DSS)研究的新方向,如何从数据仓库中挖掘出有用的信息成为倍受关注的热点问题。文章研究了关联规则数据挖掘技术在高校计算机实验室的备件类相关性分析方面的应用,并对挖掘结果进行简要分析和应用研究,验证了其可行性和正确性。     

运用数据挖掘技术建立教学决策支持系统

就运用数据挖掘技术在教务信息管理系统等高校MIS基础上建立教学决策支持系统进行了研究分析。从而说明这一方法对于为高校教育教学改革提供决策参考信息是一种行之有效的途径。首先简单介绍了数据挖掘的概念,并说明运用数据挖掘技术建立教学决策支持系统是切实可行的。然后对开发的教学决策支持系统达到的目标进行了介绍,系统开发的流程及结构模块。最后对教学决策支持系统未来的发展进行展望。     

教学管理中的数据挖掘

本文主要介绍了数据挖掘技术在高校教学管理中的应用和意义,利用数据挖掘技术对高校教学管理中产生的大量数据进行分析挖掘,如成绩挖掘、选课挖掘以及评价信息挖掘等来发现对教学管理有用的信息,以便为教学管理者提供决策支持.     

基于Spark的云计算平台在实验室的应用与实现

随着数据挖掘逐渐被应用到金融、娱乐、商业和医疗等多个行业,近年来涌现出各种用于处理海量数据的数据处理引擎,如MapReduce、Spark等。为了使高校实验室更深入地进行数据挖掘领域的理论研究,简要阐述分析了Spark技术及HDFS的概念与基本原理,详细介绍了基于Spark的云计算平台配置方法和实现过程,并对平台搭建过程中遇到的问题进行总结。实验结果证明,该平台能够有效完成分布式数据处理任务。     

数据挖掘技术在高校贫困生管理中应用研究

阐述了数据挖掘技术的实施过程和分析方法,并采用决策树分类方法对高校贫困学生的信息进行分类分析,得到四个具有最高信息增益率报表,从而为贫困生的评选及管理方案的制定提供依据,进而提出了数据挖掘技术在贵州省高校贫困生评定管理中应用设想。     

数据挖掘在高校学生学习成绩分析中的应用

在高校教务管理工作中,对学生的成绩进行管理分析是基础与核心。通过对学生成绩的分析,得出学生实际学习状况与教师的教学情况,反映高校的教学质量。近年来,教育事业不断改革与发展,学生人数逐年增多,每年高校都将学生的信息进行存放,而这些信息一般只用于核对与备案,造成严重的信息浪费。利用数据挖掘技术,对学生的成绩进行挖掘分析,进而得到潜在影响学生成绩的因素,并以其指导高校管理工作,指导教师教学工作,意义重大。本文针对数据挖掘在高校学生学习成绩分析中的应用进行了探究,旨在提高高校教学质量。     

数据挖掘技术在民办高校招生工作中的应用研究

数据挖掘技术是当前信息处理领域的新兴技术,大大加强了决策分析的功能和灵活性,有助于在大量数据挖掘中挖掘多层次的知识.随着生源数量日益减少,民办高校生源竞争日趋竞争,生源数量及质量直接关系到民办高校生存和发展,对历年大量招生数据及新生信息进行有效挖掘和分析,为民办高校招生管理和决策提供支持,将对民办高校在快速变化的生源竞争中把握发展方向起到重要作用.本文分别从关联规则等技术上探讨数据挖掘技术在民办高校招生工作中的应用.     

基于Lucene的图书全文检索应用研究

基于当前数字图书馆建设所需,根据Lucene主流开源全文检索引擎技术分析,应用双向最大匹配(BBM)分词算法及通用反向索引机制,在优化向量空间模型(VSM)基础上,实现数字图书全文内容的检索.该方法提高了数据的查询速度与查准率,为如何提升高校图书馆信息服务水平作出了有益的探索.     

数据挖掘在高校图书馆个性化服务中的应用

本文介绍了高校图书馆个性化服务的概念、数据挖掘的定义及方法,分析了数据挖掘技术在高校图书馆个性化信息服务中的重要性及应用领域,阐述了关联规则对借阅数据分析在图书导读工作中的作用。     

数据挖掘技术在高校教学管理中的应用

数据挖掘是发现海量数据背后隐藏知识的重要手段。本文以成绩聚类分析为例，讨论如何利用数据挖掘技术对高校教学管理数据库中的数据进行分析，从中提取有价值的信息，从而优化教学管理过程．提高教学管理工作效率。     

基于规则引擎的大规模网页信息抽取平台设计与实现

信息抽取是数据挖掘和知识发掘的重要方法,基于规则自动化或半自动化地从互联网中提取准确有效的数据是知识挖掘的关键.本文构建了一个通用文本信息抽取平台,采用多种信息匹配技术从网络数据源中抽取数据和信息,并采用规则处理方式对网页信息进行智能化抽取.该平台采用Eclipse RCP开发,对其功能可进行插件式扩充,在业务逻辑上采用规则引擎.该平台具有界面友好、易于扩展、使用方便等特点,并能够从大规模网页中自动地获取有效的数据和信息.     

数据挖掘在学习管理系统中应用的研究进展综述

数据挖掘和远程教育是当前两大热点领域,基于前者的学习管理系统是远程教育领域研究的热点和方向。文章首先剖析了近年来高等教育面临的形势和发生的变革,在此基础上引出了学习管理系统和数据挖掘的价值和必要性。随后重点分析了学习管理系统在高校中的使用情况,揭示了在线学习模式对教育领域的新启示,并介绍了数据挖掘在学习管理系统中的成功案例,从中可以看出学习管理系统的发展历程、现状和趋势。通过调研,研究者认为高等教育机构更多地采用学习管理系统进行在线教学的方式是未来的趋势,同时数据挖掘技术的采用是成功的关键。