本文關(guān)鍵詞： 教育數(shù)據(jù)挖掘 教學(xué)評(píng)價(jià) 離群點(diǎn)檢測 關(guān)聯(lián)規(guī)則　出處：《河北師范大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)學(xué)校,分析變革教育”的大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來臨,利用教育數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和學(xué)習(xí)分析技術(shù),構(gòu)建教育領(lǐng)域相關(guān)模型,探索教育變量之間的相關(guān)關(guān)系,為教育教學(xué)決策提供有效支持,將成為未來教育的發(fā)展趨勢。課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)是教學(xué)質(zhì)量評(píng)估的重要內(nèi)容,教學(xué)評(píng)價(jià)是教學(xué)活動(dòng)中不可缺少的環(huán)節(jié)�，F(xiàn)有的教學(xué)評(píng)價(jià)結(jié)果大多采用一種定量評(píng)價(jià)方法,該方法通過量化計(jì)算分析,部分的反映了教學(xué)狀況,但很難直接看出這些數(shù)據(jù)之間是否還隱含著更有價(jià)值的規(guī)律,也就很難為教學(xué)管理者的決策提供更有效的支持。本文結(jié)合教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù),研究相應(yīng)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法,從教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的知識(shí),給教學(xué)管理工作者管理教學(xué)和教師授課提供意見。主要的工作內(nèi)容有:(1)教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析和預(yù)處理。完成了教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)梳理工作,分析了教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),構(gòu)建了教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)相關(guān)表的關(guān)系結(jié)構(gòu)圖;完成了數(shù)據(jù)的的初步統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)預(yù)處理工作,完成了對教學(xué)相關(guān)表的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工作,根據(jù)確定的挖掘目標(biāo)選取實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)并完成了數(shù)據(jù)的清洗、集成、變換和規(guī)范化,通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,將數(shù)據(jù)處理成挖掘所需的數(shù)據(jù)格式。(2)教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的離群點(diǎn)檢測算法研究。本文分析了現(xiàn)有的分類型屬性離群點(diǎn)檢測算法的優(yōu)缺點(diǎn),及其應(yīng)用于教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)上的不適應(yīng)性,提出了一種教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的離群點(diǎn)檢測算法,并將此算法應(yīng)用于真實(shí)教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù),檢測教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)中的噪聲數(shù)據(jù)將其分離至單獨(dú)的數(shù)據(jù)表中。實(shí)驗(yàn)表明算法具有較高的效率和準(zhǔn)確率。(3)教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究。研究了一種高效的教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,以發(fā)現(xiàn)教學(xué)因素間有哪些聯(lián)系,從而給教師的教學(xué),和教學(xué)管理者的教學(xué)管理工作提供建議。本文分析了經(jīng)典Apriori算法的不足,并分析了現(xiàn)有的基于壓縮矩陣的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法用于多值分類型數(shù)據(jù)時(shí)的不適用性,提出了一個(gè)新的多值分類型屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。實(shí)驗(yàn)表明,算法可以有效的避免無效候選項(xiàng)集的產(chǎn)生,減少了不必要的連接操作,提高了挖掘效率。
[Abstract]:The big data era of "data-driven school, analysis of education for change" has come. Using the technology of educational data mining and learning analysis, the relevant models in the field of education are constructed, and the correlation between educational variables is explored. Providing effective support for educational decision-making will become the development trend of education in the future. Classroom teaching quality evaluation is an important content of teaching quality evaluation. Teaching evaluation is an indispensable link in teaching activities. Most of the existing teaching evaluation results adopt a quantitative evaluation method, which partly reflects the teaching situation through quantitative calculation and analysis. However, it is difficult to directly see whether there is a more valuable rule between these data, and it is difficult to provide more effective support for the decision-making of teaching managers. The corresponding knowledge discovery method is studied, and the hidden knowledge is mined from the teaching evaluation data. The main contents of this paper are: 1) data analysis and preprocessing of teaching evaluation data. The data combing of teaching evaluation data has been completed. The data structure of teaching evaluation data is analyzed, and the relation structure diagram of the related table of teaching evaluation data is constructed. Completed the preliminary statistical analysis of the data and data preprocessing, completed the data statistics of the teaching related tables, selected the experimental data according to the determined mining targets, and completed the data cleaning and integration. Transform and normalize, by preprocessing the data. This paper analyzes the advantages and disadvantages of the existing outlier detection algorithms based on the analysis of the characteristics of the existing outlier detection algorithms. This paper presents an outlier detection algorithm for teaching evaluation data, and applies the algorithm to the real teaching evaluation data. The noise data in the teaching evaluation data is separated into a separate data table. The experiment shows that the algorithm has high efficiency and accuracy. The research of association rules mining algorithm for teaching evaluation data. An efficient association rule mining algorithm for teaching evaluation data is studied. In order to find out the relationship between teaching factors and provide suggestions for teachers' teaching and teaching management, this paper analyzes the shortcomings of classical Apriori algorithm. The inapplicability of the existing association rules mining algorithm based on compressed matrix for multi-valued classification data is analyzed, and a new algorithm for mining association rules of multi-valued sub-type attributes is proposed. The algorithm can effectively avoid the generation of invalid candidate itemsets, reduce unnecessary join operations, and improve the efficiency of mining.
【學(xué)位授予單位】：河北師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：G434;TP311.13

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本文編號(hào)：1444836