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。     

数据挖掘技术在教学管理中的应用

教学质量是高等教育的核心,教学质量与教学管理手段直接相关。如何在教学过程中实施科学合理的教学管理方法,对于提高教学效果十分关键,而科学合理的教学管理手段必须建立在教与学过程的客观现象之上。利用教学过程中产生的数据,通过数据挖掘技术发现隐藏在其中的教学规律,根据规律建立合理的考核方法和手段,从而达到保障教学效果、提高教学质量之目的。     

数据挖掘在学分制教学管理中的应用

学分制已经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。数据挖掘技术，将针对已有海量信息进行有效地知识发现．为管理者提供有益的帮助。     

数据挖掘在学分制教学管理中的应用

学分制已经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。数据挖掘技术,将针对已有海量信息进行有效地知识发现,为管理者提供有益的帮助。     

数据挖掘在高职院校教学管理中的应用

高职院校的教学管理工作常常需要处理大量重要数据,可以将数据挖掘中的关联分析、分类与预测、类聚、决策树等技术应用于其中,帮助处理学生综合素质测评,教师测评,课程合理设置和教学方法选择,试卷评阅和试题质量的评价等大数据量工作,从而提高教学与管理工作的质量和效率.     

商业智能技术在高校教学管理中的应用研究

商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业作出明智的业务经营决策的工具。本文作者提出了将商务智能技术应用于高校教学管理中,并给出了基本思路．同时在成绩管理模块中尝试具体运用．旨在通过建立统一的教学管理数据视图,为相关的应用人员提供准确、快捷、高效的教学业务数据查询平台．尤其是为广大师生提供教与学的方向指示。     

数据挖掘技术在高职院校教学管理中的应用

职业教育是我国教育改革与发展的重点之一,教学管理是提升高职院校教学质量的关键环节。为了提高高职院校教学质量和教学水平,应用大数据挖掘技术对教学数据进行分析。首先采用Apriori算法对学生成绩表、课堂考勤表进行数据处理,然后挖掘隐藏在学习成绩和考勤数据中的规律,分析各学期不及格科目、出勤情况与毕业状态之间的关联规则。通过结果分析与评估,为任课教师和教学管理部门提供指导,帮助科学规划各学期教学管理重点,进一步改进教学管理水平,提高教学质量。     

应用数据挖掘技术优化高职院校教学管理

高职院校教学管理数据库中的数据日益增多,可以将数据挖掘中的关联分析、分类与预测、类聚、决策树等技术应用于其中,帮助处理学生综合素质测评,教师测评,课程合理设置和教学方法选择,试卷评阅和试题质量的评价等大数据量工作,从而提高教学与管理工作的质量和效率。     

数据挖掘在教学管理中的运用

随着科技的日新月异,如今多数高校采用了教学管理系统协助完成日常教学管理工作,使得大量教学过程中的数据得以有效累积。但是教学管理系统通常只会对数据作简单的统计分析,无法获取数据背后隐藏的内容。自上世纪80年代中期以来,数据挖掘成为一个相对发展较快的产业。该技术从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中提取出隐含在其中,且不为人知、但又是潜在有用的信息和知识。将数据挖掘技术运用于教学管理工作中,可为教学管理者提供更为全面的分析。     

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.     

数据挖掘在高校教学管理系统进化中的应用

随着计算机教学管理在全国高校内的普及,这种自动化管理方式在现今的高校教学管理中扮演看越来越重要的角色。但相关的软件管理系统尚停留在基本的管理和服务上,没有将自动化管理和机器辅助管理评价、管理决策的功能发挥出来。针对高校教学管理软件系统未来的发展方向,引入数据挖掘的基本思想,提出了一套借助计算机和相关软件根据已有的数据建立数据仓库,依据合理的评价与预测方法应用仓库数据处理,从而得到对教学管理各个子方面的评价和预测结果的方法,以拓展教学管理系统的功能,并提出了未来的研究难点与发展方向。     

数据挖掘在现代高校教务管理中的应用

为适应现代教务管理的需要,高校已经普遍实行教务工作的信息化管理,即教务管理系统。这些基于分散数据的教务管理系统产生的大量计算和存储资源,这就为分析和挖掘这些广域分布的数据,以获取新的教学知识、规律和决策支持提供了基础。为改进教学管理工作,需要管理者充分利用数据挖掘（DM）获取大量有价值的教务管理和教学评价信息。     

数据挖掘在教学评估中的应用

引入数据挖掘对高校教学进行客观、公平的评估,并使用相关数据进行关联规则算法的实验,实现了对结果的初步分析。所得出的结论对高校教学评估和教学工作都具有一定的指导意义。     

数据挖掘在教学测评系统中的应用与研究

教学测评是教学管理过程中的重要环节。将数据挖掘运用于教学测评之中，可以提高教学评价技术水平。利用数据挖掘方法中的聚类分析和Apfiofi算法相结合，从而对测评系统数据进行关联规则挖掘。     

数据挖掘技术在高校图书馆中的应用

随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统在图书馆的广泛应用,图书馆积累了大量的读者对资源的历史访问数据。本文介绍并利用数据挖掘技术获取读者信息、流通信息,提出了个性化服务的相关策略。     

数据挖掘技术在高职院校教学中的应用

文章以SQL Server 2005为平台建立＂成绩管理数据库＂,包括表、视图的设计。并且利用数据挖掘技术中聚类分析模型研究各专业选修课之间是否存在关联关系。研究结果认为：不同专业学生选修课程有一定的关联。     

数据挖掘技术在高校教学评估中的应用

本文讨论了数据挖掘技术在高校教学评估中的应用，分别利用聚类和关联规则挖掘方法获取了具有不同成绩特征的学生群体和分析出影响学生成绩的主要教师因素，所得出的结论对高校教学评估和教学工作都具有一定的指导意义。     

教学决策系统中的数据挖掘模型研究

针对高校教学管理中积累的海量数据,创新的提出并实现了一套完整的基于Web教学决策支持系统中的数据挖掘模型.从而使教学决策支持系统能更加科学地指导教务教学管理,提高教学质量.     

数据挖掘技术在公路交通管理系统中的应用研究

介绍了用于预测决策的回归分析方法,进行预测决策数据挖掘模型设计,并用公路交通管理系统中违章数据进行验证,得出较优的用于公路交通管理预测决策的数据挖掘模型。     

试析计算机数据挖掘技术在档案信息管理系统中的运用

随着社会科技的快速发展,计算机网络技术得到迅速推广与普及。不仅推动了社会的进步,还在很大程度上改善了人们的生活状况。计算机技术被应用到各个领域,给社会各界带来了极大的便利。我国的档案信息管理工作也受到计算机技术的影响。本文通过介绍计算机数据挖掘技术,分析了数据挖掘技术的形式和在档案管理系统中的运用及其意义。