畢業(yè)設(shè)計開題報告--數(shù)據(jù)挖掘在教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用-文庫吧資料
2025-04-17 22:52本頁面
【正文】 狀和前景展望(1)、發(fā)展現(xiàn)狀如今各高校大都在師資隊伍建設(shè)，學(xué)生學(xué)籍、成績管理等方面積極采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對之前收集的數(shù)據(jù)進行管理，解決教育領(lǐng)域中存在的諸多決策問題。利用這一技術(shù)，我們可以通過客觀統(tǒng)計和分析．從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律，找出隱含的模式，準(zhǔn)確掌握未來的動態(tài)。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對高校教學(xué)數(shù)據(jù)的分析處理，能夠形成真正有價值的知識，向決策者提供信息支持，有利于推動學(xué)校教學(xué)改革和建設(shè)的全面發(fā)展。參考文獻：1．MehmedKantardzic數(shù)據(jù)挖掘一一概念、模型、方擊和算法清華大學(xué)出版社2．奏亮峨．史忠植關(guān)聯(lián)規(guī)則研究綜述廣西大學(xué)學(xué)報Vol 3O．No．4：3103173．Jiawei Hart Micheline Kamber數(shù)據(jù)挖掘一一概念毒技術(shù)機械工業(yè)出版社4．張敏，陸向艷數(shù)據(jù)挖掘在智能題庫中的應(yīng)用廣西大學(xué)學(xué)報vol 30．增刊5．魏萍萍，王翠茹等，教據(jù)挖掘技術(shù)及其在高校教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用計算機工程2003 29(11)：87896．Aglow ai R．Imielin ski T ．Swam i A Mining associauon rules betweenseB of items in large database 【A 】．P roc．1993 ACM 2S IGMOD Int l Conf．Management of Data (s IGMOD 93) 【C 1．Washington DC：1993．207221 6．7．邱文教．潘曉卉數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教務(wù)管理中的應(yīng)用－－安徽工業(yè)大學(xué)學(xué)2005 Voi．22．No． 8．陳安等，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用－－科學(xué)出版社 9. 毛國軍等，數(shù)據(jù)挖掘原理及算法（第二版）－－清華大學(xué)出版社 10. 梁循，數(shù)據(jù)挖掘算法與應(yīng)用－－北京大學(xué)出版社 11. 鄧納姆，數(shù)據(jù)挖掘教程－－清華大學(xué)出版社 12. Jiawei Han,Micheline [M].加拿大。4．小結(jié)盡管對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用探索有了3到4年的時間。提高教學(xué)質(zhì)量，具有非常重要的意義。兩學(xué)科學(xué)習(xí)成績之間的關(guān)系等等。通過這種方法來檢驗評價數(shù)據(jù)的可靠性。通過研究以往的評價指標(biāo)體系．我們會發(fā)現(xiàn)各個指標(biāo)雖然具有相對獨立性．但由于指標(biāo)是根據(jù)同一目標(biāo)派生而來的，各個指標(biāo)之間必然蘊藏著某種內(nèi)在聯(lián)系．這恰恰也導(dǎo)致不同評價指標(biāo)的各項評價數(shù)據(jù)之間存在某種關(guān)聯(lián)性。其中評價數(shù)據(jù)的可靠性，是保證評價結(jié)果科學(xué)、客觀、公正的關(guān)鍵因素。教學(xué)質(zhì)量的評價，既是一個理論問題．也是一個實踐問題。通過對權(quán)值的計算給出得分。針對第一個問題我們可采用決策樹算法為每個問題的答案構(gòu)造一棵二叉樹，其中，二叉樹的每個內(nèi)部節(jié)點表示為對某個特征的邏輯判斷：邊表示邏輯判斷的結(jié)果；樹的葉節(jié)點就是每個類別的標(biāo)記：從根出發(fā)到每個葉節(jié)點所經(jīng)過的邊就是該葉節(jié)點的特征序列。難以評判主觀題)；(2)考察的范圍只是局限在理論考試，無法全面地考察學(xué)生的實踐能力等。3．2 分類規(guī)則挖掘在智能題庫系統(tǒng)中的應(yīng)用目前許多院校采用的題庫考試系統(tǒng)．雖然在考試的客觀性與公正性、減輕教師負擔(dān)等方面具有一定的優(yōu)勢，但面臨眾多計算機實踐課程的考核需要，出現(xiàn)了許多亟待解決的問題：例如：(1)雖能題庫考試系統(tǒng)可以較好地組卷。原因主要為靠傳統(tǒng)手工操作，勞動強度大、效率低。教學(xué)部門對考試成績進行統(tǒng)計分析和總結(jié)是非常必要的。考試是對教和學(xué)效果的檢驗，成績是考試的結(jié)果，它除了激勵學(xué)生學(xué)習(xí)及教師工作此外還能為教育科研者提供研究資料為充分發(fā)揮考試的功效。挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的總體性能由第一步?jīng)Q定。這兩步中，第二步是在第一步的基礎(chǔ)上進行。尋找在同一個事件中出現(xiàn)的不同項的相關(guān)性，如在一次購買括動中所買不同商品的相關(guān)性。2 ．常用數(shù)據(jù)挖掘功能、算法及其典型應(yīng)用領(lǐng)域(1)數(shù)據(jù)挖掘功能: 關(guān)聯(lián)規(guī)則； 算法：統(tǒng)計學(xué)、集合理論； 典型應(yīng)用領(lǐng)域：市場分析(2)數(shù)據(jù)挖掘功能: 分類； 算法：決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粗集； 典型應(yīng)用領(lǐng)域：產(chǎn)品營銷、定量控制、危險評估(3)數(shù)據(jù)挖掘功能: 聚類； 算法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計學(xué)； 典型應(yīng)用領(lǐng)域：市場分析(4)數(shù)據(jù)挖掘功能: 時問序列預(yù)測； 算法：統(tǒng)計學(xué)、ARMA模型； 典型應(yīng)用領(lǐng)域：銷售預(yù)測、利潤預(yù)測3．?dāng)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用3．1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和聚類規(guī)則挖掘在成績分析方面的運用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是尋找?guī)熘兄档南嚓P(guān)性。(6)演變分析。(5)孤立點分析。聚類分析數(shù)據(jù)對象．對象根據(jù)最大化類內(nèi)的相似性、最小化類問的相似性的原則進行聚類或分組．即使得在一個簇中的對象具有很高的相似性。預(yù)測是利用歷史數(shù)據(jù)找出變化規(guī)律，建立模型，并用此模型來預(yù)測未來數(shù)據(jù)的種類、特征等。(3)分類和預(yù)測。它是從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識的一種重
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