隨著國家對于高校教育培養(yǎng)質(zhì)量要求的不斷提高,越來越多的專家學(xué)者開始關(guān)注學(xué)生培養(yǎng)質(zhì)量評估這一課題。現(xiàn)階段對于學(xué)生能力評估的方案,關(guān)注點(diǎn)均在于學(xué)生的靜態(tài)數(shù)據(jù)上,難以反映學(xué)生長期專業(yè)能力的變化,也無法根據(jù)學(xué)生數(shù)據(jù)的變化調(diào)整分析結(jié)果。基于這個(gè)問題的出發(fā)點(diǎn),本文在分析國內(nèi)外現(xiàn)有的學(xué)生測評方案的基礎(chǔ)上,結(jié)合軟件開發(fā)技術(shù)以及自身的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),基于Java Web平臺(tái),使用Spring、MyBatis和Shiro三大框架進(jìn)行整合開發(fā),構(gòu)建了一套學(xué)生專業(yè)能力評估系統(tǒng)。通過數(shù)據(jù)采集層收集高校師生互動(dòng)答題數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)更新與動(dòng)態(tài)評估的目的。為了將學(xué)生答題互動(dòng)數(shù)據(jù)與專業(yè)能力信息相關(guān)聯(lián),系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了培養(yǎng)方案管理、課程管理和題目管理等模塊。在學(xué)生課程數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上,采取數(shù)據(jù)分析的方式解決學(xué)生能力評估的問題,通過比較學(xué)生類群中不同類型的學(xué)生之間的占比和能力表現(xiàn)的強(qiáng)弱對學(xué)生群體進(jìn)行能力評估,同時(shí)確定學(xué)生類群中具有代表性的學(xué)生作為評估標(biāo)準(zhǔn)。在綜合比較了多種數(shù)據(jù)分析算法后,引入K-means算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類;在數(shù)據(jù)聚類的過程中,因?yàn)椴煌處煂τ陬}目難度和成績的掌握是不同的,將學(xué)生成績按照班級排名映射成A、B、C多類,同時(shí)引... 

【文章來源】：濟(jì)南大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

Apriori算法執(zhí)行過程

iIajIbSijabIaICabSab()()(,),|()||b|1,(,){（） K-means 算法67 年，MacQueen 提出了 K-means 算法[27]，他在 Cox[28]、Fisher[29]、Seb的研究成果基礎(chǔ)之上，對 K-means 算法進(jìn)行了詳細(xì)的步驟描述并證明了于 K-means 思想簡單、計(jì)算復(fù)雜度低、適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)等優(yōu)點(diǎn)，代以來，該算法在自然語言處理、土壤、考古等眾多領(lǐng)域被國內(nèi)外專家，在文本聚類領(lǐng)域，K-means 算法已經(jīng)成為最為經(jīng)典的算法之一。隨著 越來越多的生產(chǎn)領(lǐng)域成功應(yīng)用，該算法的一些不足紛紛暴露出來，例如需定聚類簇?cái)?shù)、聚類結(jié)果對于初始的聚類中心較為敏感、無法處理非數(shù)值類易收斂于局部最優(yōu)解等，眾多學(xué)者也對 K-means 算法進(jìn)行了改進(jìn)。K-me執(zhí)行流程如圖 2.2 所示。

濟(jì)南大學(xué)碩士學(xué)位論文2.2 Java Web 開發(fā)技術(shù)2.2.1 Spring 框架為了解決企業(yè)應(yīng)用程序開發(fā)的復(fù)雜性，實(shí)現(xiàn)企業(yè)級應(yīng)用的快速開發(fā)與版本迭代[31]，Rod Johnson 創(chuàng)立了 Spring Framework 框架，Spring 框架由 7 大模塊組成，如圖 2.3 所示，Spring 框架的七大模塊實(shí)現(xiàn)對 bean 的反轉(zhuǎn)控制，極大的減輕了不同分層之間代碼的耦合度。所有 Spring 模塊均構(gòu)建于 Spring Core 這一核心容器之上，核心容器實(shí)現(xiàn)對 bean的配置、管理和初始化。在 J2EE 應(yīng)用開發(fā)中可以自由選擇集成 Spring 框架。

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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