基于改进Apriori算法的线性代数试卷分析

试卷分析是教学工作的重要内容，通过试卷分析可以及时了解学生理解和掌握知识的情况，找到教学改革中存在的问题。本文以线性代数试卷分析问题为导向，提出一种基于改进Apriori算法的试卷分析方法。通过改进规则筛选机制和优化项集生成步骤，提出一种兼顾挖掘规则有效性和算法效率的改进Apriori算法，并将其用于线性代数试卷分析。通过实例验证该算法可以挖掘出试卷中隐含的知识关联规则，对试卷进行总体评价，帮助教师了解考生知识掌握情况。同时，根据关联规则进一步挖掘课程的核心知识点以及学生的弱项知识点，为下一轮教学改革提供参考意见。这个方法也同样适用于其他学科的试卷分析，具有可推广性和适用性。