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數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中職學(xué)校教學(xué)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究

發(fā)布時(shí)間:2017-09-03 23:16

  本文關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中職學(xué)校教學(xué)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究


  更多相關(guān)文章: 教學(xué)評(píng)價(jià) 關(guān)聯(lián) 決策樹 T檢驗(yàn)


【摘要】:為適應(yīng)現(xiàn)代教學(xué)管理需要,絕大部分中職學(xué)校均采用學(xué)分制教學(xué)管理系統(tǒng)進(jìn)行教學(xué)、學(xué)生管理,提高了管理效率和水平,且經(jīng)過(guò)多年的積累,也儲(chǔ)存了大量的數(shù)據(jù),但長(zhǎng)期以來(lái)這些數(shù)據(jù)僅僅起到存儲(chǔ)查詢的作用,并沒(méi)有為學(xué)校的教學(xué)管理工作發(fā)揮多大作用,無(wú)法為管理決策者提供事實(shí)依據(jù)和深層次分析。目前,國(guó)內(nèi)外已有很多在教育中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的成功案例,利用該技術(shù),可以透過(guò)數(shù)據(jù)“表”象來(lái)看其背后的本質(zhì),從而對(duì)教師今后的有效教學(xué)給出建議,并為學(xué)校師資隊(duì)伍建設(shè)提供決策依據(jù),有利于提高學(xué)校辦學(xué)水平和質(zhì)量。本文主要探究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中職學(xué)校教學(xué)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用。首先研究了關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)在學(xué)生評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)中的應(yīng)用分析,以期從學(xué)生的角度發(fā)現(xiàn)評(píng)價(jià)結(jié)果與教師和教學(xué)過(guò)程各項(xiàng)因素之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則,其中針對(duì)經(jīng)典的Apriori算法產(chǎn)生過(guò)多項(xiàng)集、多次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)造成執(zhí)行效率低等缺點(diǎn),應(yīng)用了基于劃分的改進(jìn)的Apriori-P算法,改進(jìn)后的算法只需掃描兩次事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù),具有占用空間小、執(zhí)行效率高的優(yōu)點(diǎn);其次研究了決策樹分類技術(shù)在教師同行的聽(tīng)課評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)中的應(yīng)用分析,以期從教師同行的角度發(fā)現(xiàn)課堂教學(xué)效果好的教師都有哪些特征,為中職學(xué)校師資隊(duì)伍建設(shè)提供科學(xué)依據(jù),其中針對(duì)ID3算法只能處理離散型屬性、用信息增益作為選擇分枝屬性的標(biāo)準(zhǔn)等缺點(diǎn),應(yīng)用了對(duì)ID3的改進(jìn)算法,改進(jìn)后的算法僅需進(jìn)行簡(jiǎn)單的乘除加運(yùn)算,與原ID3算法的計(jì)算量相比得到了大幅減少,且大大增強(qiáng)了數(shù)據(jù)處理能力;最后應(yīng)用基于T檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)綜合教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,主要檢驗(yàn)學(xué)生評(píng)價(jià)與同行評(píng)價(jià)的差異顯著性,并分析探討了導(dǎo)致差異顯著性的四個(gè)維度。對(duì)上述各項(xiàng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)中的應(yīng)用研究都給出了相應(yīng)的應(yīng)用實(shí)例,實(shí)例應(yīng)用結(jié)果分析表明,給出的分析過(guò)程和技術(shù)是可行、有效的。利用以上數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析的結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)教學(xué)中存在的問(wèn)題,找出教師教學(xué)中哪些環(huán)節(jié)還需提高,從而有針對(duì)性地指導(dǎo)教師改進(jìn)教學(xué),為提高教學(xué)質(zhì)量提供決策依據(jù),同時(shí)也為中職學(xué)校的教學(xué)管理和師資隊(duì)伍建設(shè)提供了決策依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】:教學(xué)評(píng)價(jià) 關(guān)聯(lián) 決策樹 T檢驗(yàn)
【學(xué)位授予單位】:廣東技術(shù)師范學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:G712.0;TP311.13
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-11
  • 1 緒論11-17
  • 1.1 研究背景和意義11-14
  • 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14
  • 1.3 研究的主要內(nèi)容14-15
  • 1.4 論文主要內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)15-17
  • 2 數(shù)據(jù)挖掘概念及主要挖掘技術(shù)17-28
  • 2.1 數(shù)據(jù)挖掘概念17-18
  • 2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生17
  • 2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的定義及特點(diǎn)17
  • 2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程17-18
  • 2.2 相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)18-27
  • 2.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)19-20
  • 2.2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則20-23
  • 2.2.3 決策樹23-26
  • 2.2.4 基于T檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析26-27
  • 2.3 本章小結(jié)27-28
  • 3 關(guān)聯(lián)規(guī)則在學(xué)生評(píng)教中的應(yīng)用28-45
  • 3.1 學(xué)生評(píng)教及相關(guān)數(shù)據(jù)28-29
  • 3.2 學(xué)生評(píng)教數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析任務(wù)29-30
  • 3.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理30-32
  • 3.3.1 相關(guān)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)30
  • 3.3.2 數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換30-32
  • 3.4 關(guān)聯(lián)分析過(guò)程與算法32-37
  • 3.4.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析過(guò)程32-33
  • 3.4.2 Apriori算法的改進(jìn)33-37
  • 3.5 實(shí)例分析37-44
  • 3.5.1 實(shí)例數(shù)據(jù)集及預(yù)處理37-42
  • 3.5.2 關(guān)聯(lián)分析結(jié)果與應(yīng)用42-44
  • 3.6 本章小結(jié)44-45
  • 4 決策樹在聽(tīng)課評(píng)價(jià)中的應(yīng)用45-62
  • 4.1 聽(tīng)課評(píng)價(jià)及其相關(guān)數(shù)據(jù)45-46
  • 4.2 聽(tīng)課評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)分類任務(wù)46
  • 4.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理46-49
  • 4.3.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與屬性選擇46-47
  • 4.3.2 數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換47-49
  • 4.4 決策樹分類過(guò)程與算法49-52
  • 4.4.1 決策樹分類過(guò)程49-50
  • 4.4.2 ID3算法的改進(jìn)50-52
  • 4.5 實(shí)例分析52-61
  • 4.5.1 實(shí)例數(shù)據(jù)集及預(yù)處理52-56
  • 4.5.2 構(gòu)造決策樹56-60
  • 4.5.3 決策樹分析結(jié)果與應(yīng)用60-61
  • 4.5.4 分類規(guī)則測(cè)試61
  • 4.6 本章小結(jié)61-62
  • 5 基于T檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)在綜合教學(xué)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用62-67
  • 5.1 綜合教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)分析任務(wù)62
  • 5.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理62
  • 5.3 基于T檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析過(guò)程62-63
  • 5.3.1 分析指標(biāo)62-63
  • 5.3.2 檢驗(yàn)過(guò)程63
  • 5.4 實(shí)例分析63-66
  • 5.4.1 實(shí)例數(shù)據(jù)集及預(yù)處理63-64
  • 5.4.2 基于T檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析結(jié)果與應(yīng)用64-66
  • 5.5 本章小結(jié)66-67
  • 6 總結(jié)與展望67-69
  • 6.1 總結(jié)67-68
  • 6.2 工作展望68-69
  • 參考文獻(xiàn)69-73
  • 致謝73-74
  • 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果74-75
  • 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集表75

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7 劉紅巖、何軍;利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)獲得商業(yè)智能[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2003年

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