考試是教育事業(yè)不可或缺的一環(huán),考試分析也是教育測試研究領域的一大課題�？荚嚪治隹煞譃閳罂挤治�,成績分析和試卷質(zhì)量分析三大部分,這三部分有著各自的分析理論和方法。數(shù)理統(tǒng)計方法通過各項統(tǒng)計模型及其指標來進行考試分析。經(jīng)典測量理論（CTT理論）建立信度、效度、項目分析、常模、標準化等一系列概念和原理對考試情況進行有針對性的衡量。項目反應理論（IRT理論）運用概率模型（如Rasch模型）構(gòu)建非線性函數(shù)來描述考生對試卷的反應,以此衡量考生的能力和試卷質(zhì)量。數(shù)據(jù)挖掘技術能夠?qū)荚嚁?shù)據(jù)內(nèi)的信息進行深度的的挖掘。其中C4.5決策樹算法、Aprior算法和K-means算法都是數(shù)據(jù)挖掘領域的經(jīng)典算法。C4.5決策樹算法可以產(chǎn)生考試數(shù)據(jù)中的決策樹規(guī)則,Apriori算法可以挖掘考試成績與考試各因素之間的關聯(lián)規(guī)則。K-means算法是一種常用的聚類分析算法,通過在數(shù)據(jù)間的接近或相似程度的度量中引入距離的概念以方便量化研究。本文嘗試在考試分析體系中運用這三種數(shù)據(jù)挖掘算法進行實證分析,并與教育統(tǒng)計學、教育測量學進行相應對比,發(fā)現(xiàn)了傳統(tǒng)考試分析系統(tǒng)在報名、成績和試卷質(zhì)量各環(huán)節(jié)存在的問題,以及數(shù)據(jù)挖掘技術與傳統(tǒng)考試... 

【文章來源】：安慶師范大學安徽省

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

‐2偏態(tài)量數(shù)圖

‐3峰態(tài)量數(shù)圖

‐1考務管理系統(tǒng)及報名信息圖例

【參考文獻】：
期刊論文
[1]Clementine數(shù)據(jù)挖掘工具在計算機等級考試成績中的應用[J]. 程代娣.  齊魯工業(yè)大學學報. 2017(06)
[2]基于數(shù)據(jù)挖掘的大學生課堂學習行為數(shù)據(jù)研究[J]. 劉艷,耿強,苗莉.  電子商務. 2017(11)
[3]大數(shù)據(jù)背景下學習評估方法分析[J]. 王傳根,吳昊,劉路路.  教育教學論壇. 2017(42)
[4]教育大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于關聯(lián)規(guī)則的答卷分析模型研究[J]. 趙紀濤,王婷.  現(xiàn)代計算機(專業(yè)版). 2017(29)
[5]數(shù)據(jù)挖掘在計算機課程成績分析中的應用[J]. 和鐵行,王偉.  浙江醫(yī)學教育. 2017(05)
[6]基于決策樹技術的大學英語等級考試成績分析[J]. 鄭麗丹.  九江學院學報(自然科學版). 2017(03)
[7]基于數(shù)據(jù)挖掘技術的考試作弊風險預警研究——以廣州科技職業(yè)技術學院為例[J]. 劉麗娜.  吉林省教育學院學報. 2017(09)
[8]基于決策樹的學生成績分類研究[J]. 陰愛英,楊曉花.  赤峰學院學報(自然科學版). 2017(16)
[9]基于決策樹技術在高考成績的分析研究[J]. 倪婧文,沈良忠.  電腦知識與技術. 2017(22)
[10]基于決策樹的大學英語等級考試成績研究[J]. 毛雪吟,沈良忠.  電腦知識與技術. 2017(22)

碩士論文
[1]基于數(shù)據(jù)挖掘的初中試卷分析方法研究[D]. 王唯嘉.四川師范大學 2017
[2]基于多元統(tǒng)計與復雜網(wǎng)絡方法的考試數(shù)據(jù)分析研究[D]. 盧詩潔.北京郵電大學 2017
[3]基于經(jīng)典測量理論的試卷評價系統(tǒng)的設計[D]. 丁海霞.貴州師范大學 2014



本文編號：3596441