在高校信息管理中采用数据挖掘技术的探索

主要探索在高校信息管理中数据挖掘技术的应用。在讨论目前高校信息管理中存在问题的基础上,通过对数据挖掘及数据挖掘技术的简单介绍,以高校教学信息为例,提出了在高校教学信息管理中采用数据挖掘技术的具体步骤。     

数据挖掘技术在高职教学质量管理中的应用

数据挖掘技术已经在多个领域取得令人满意的应用。在教育领域里随着数据信息的不断增长,把数据挖掘技术应用到高校信息管理中,可以促进教育体制的进一步改革、完善和发展。数据挖掘不仅可以发现教师自身素质与教学评价结果之间的内在联系,还能应用在高校教育教学、考试评估的各个方面。还能应用在高校教育教学、考试评估的各个方面。     

基于数据挖掘分类技术的高校教学方法研究

探索在高校教学中数据挖掘分类技术的应用,提出了数据挖掘技术在高校教学应用中的实施方案,并以高校教学中学生成绩的分析为例介绍了方案的实施过程。     

基于数据挖掘技术的教学内容双向评价系统的设计与实现

本文介绍了基于数据挖掘技术的教学内容双向评价系统的设计以及如何实现,通过数据挖掘技术使教学过程中存在的一些问题得以妥善、快速、精确的解决,使得我们的工作达到事半功倍的效果。     

数据挖掘在高校教务管理信息系统中的应用

近年来,随着高校办学规模的扩大及管理信息化水平的提高,教务管理系统得到了广泛的应用。但是目前高校教务管理系统多停留在在线数据处理的基础上,尚未较深入地实现深层数据分析,并起到对教学管理决策的支持作用。本文对当前高校教务管理系统的现状及不足进行了分析,提出了将数据挖掘技术引入高校教务管理系统的建议,并论述了如何利用数据挖掘技术进行高校教务数据分析。     

数据挖掘技术在高等学校教学中的应用研究

日前，无论是在商业还是金融业等行业，都对数据挖掘技术方面进行了大规模的推广和应用。但是其在教育领域上面的影响却较小。本文结合具体实际，通过对数据挖掘技术在高校教学中的详细探究和分析，从而得出数据挖掘技术不但能够帮助教学人员安排教学工作，还能协助辅导员加强对学生的有效管理，从而不断提高教学管理水平。     

数据挖掘技术在试卷分析中的应用

本文讨论了数据挖掘技术在试卷分析中的应用，针对传统试卷评价方法中仅仅是对试卷进行宏观整体的分析与评价，缺乏对特定试题评价的局限性，本文利用了层次聚类技术和关联规则技术对学生试卷进行分析，得到了具有不同成绩特征的学生群体，析出试卷上特定题目知识点间的相关性，得到的结论对高校教学有一定的指导作用．     

以项目驱动的数据挖掘课程教学改革的研究

从提高应用能力的本科生创新人才培养模式的角度,在分析了当前高校数据挖掘课程的教学现状的基础上,本文阐述了以项目驱动进行数据挖掘课程教学改革的观点,总结了以项目驱动数据挖掘课程教学实践的一般流程,结合淮北师范大学计算机科学与技术学院的教学实践,在以数据挖掘技术提高学生创新实践能力的方面取得了良好的教学成果。     

浅谈数据挖掘技术在高校教学管理中的应用

高等学校的教学管理系统多年来在教学和管理工作中积累了大量的数据,利用数据挖掘技术对这些数据进行分析和挖掘,可以发现对教学管理有用的信息。这些信息对于教务管理、学习成绩的分析、学籍管理、教学质量评价、就业工作都有非常大的帮助,可以极大地提高高校教学管理的水平。     

数据挖掘技术在高职院校教学质量监控和评价中的应用

本文首先从中国高职教育现状着手讨论,分析目前教学质量管理中存在的主要问题,从而引出教学监控和评价系统的研究意义,并进一步阐述了数据挖掘技术在高职院校教学质量评价体系中将起到的作用,并对所设计的教学质量监控和评价系统的功能进行了介绍和阐述。     

数据挖掘技术及应用工具研究

基于国内外的最新研究成果对数据挖掘技术的工具和方法论进行了综述,提供了数据挖掘方法的基本流程,对目前比较成熟的挖掘工具进行了介绍和应用性能上的比较分析．并对数据挖掘技术的应用进行了积极的评价．最后讨论了数据挖掘系统的发展趋势和研究方向。     

数据挖掘技术在教学中的应用研究

随着我国教育部实施大学扩招政策以来,我国高校的人数逐年增多,传统的教学信息管理模式,已经很难满足教育管理者对信息的需求。虽然数据挖掘技术已经在很多领域得到了比较广泛的应用,但教育领域应用该技术却不多见。本文首先简单介绍了数据挖掘技术的概念和方法,然后简述了数据挖掘技术在国内外的发展情况,最后分析了数据挖掘技术在管理中的应用以及作用。     

数据挖掘技术在小型高校图书馆中的应用

介绍了高校图书馆数据挖掘技术的内涵,阐述了高校图书馆图书管理系统数据挖掘,探讨分析了数据挖掘技术在高校图书馆的应用。     

数据挖掘在教育信息化中的应用

数据挖掘是从海量数据中抽取潜在知识的过程,在商业、金融等领域已得到了广泛的应用,而对于国内高校应用这一新兴技术只是刚刚起步。文章阐述了数据挖掘的相关概念,提出了数据挖掘在教育信息化中应用的必要性,并从教学层面概括了数据挖掘在教育中的应用,深入分析了应用数据挖掘技术面临的困难。     

数据挖掘技术在教育中的应用

在对数据挖掘技术的概念、挖掘过程和常用方法等知识进行简单介绍的基础上,就如何在日常的教学中应用数据挖掘,从中得到教学上需要的信息等内容进行了探讨,并且将将数据挖掘中的关联规则挖掘应用到教学评价中,找出了教师课堂教学效果与教师年龄、职称之间的关联规则。     

决策树算法在高校教师评价系统中的应用

教学评价系统是为了检测，控制教学质量。将数据挖掘中的算法引入教学评价系统，从海量评价数据中提取隐藏于其中的有用信息，将数据挖掘与统计分析相结合，研究能影响教学质量的主体及过程等因素，从而分析出适合教学评价的方法，应用于教学评价，能够将教学评价技术水平提升到一个新的层次，从而科学地，有效地指导教学，提高教学管理水平。     

数据挖掘技术在高校教学系统中的应用

数据挖掘的本质是从已有信息中发现模式或规律。本文利用数据挖掘技术对现存的大量教学数据库中的数据进行分析和挖掘,从中提取有价值的信息,帮助教学人员合理安排教学工作,督导加强院、系的管理,协助辅导员加强对学生的管理,为提高高校的教学管理水平提供了科学依据。     

多源异构教育大数据挖掘与应用平台

为解决校园不同信息、应用系统间不能互通互联、共享数据等问题,利用数据整合技术将多源教育数据进行融合,搭建一套多源异构教育大数据挖掘与应用平台。该平台利用人工智能模型的输出以及多源异构教育大数据挖掘引擎的输入,基于大数据挖掘技术对学生档案、教学资源和社交行为等多源信息进行分析处理,实现教学体征诊断、学习状态智能对比、教学影响因素分析、潜在问题挖掘、教学质量趋势预测等功能。为科学提升校园个性化教学服务质量,客观评价教学个体及团队教学水平,辅助分析教学个体及团队长板、短板,科学指导决策者管理教学体系提供有力支撑。     

Apriori算法的分析及应用

关联规则是数据挖掘领域中最重要的研究内容,能够在数据库中发现频繁模式和关联知识。对关联规则及其相关挖掘算法Apriori进行了分析,指出了Apriori算法存在的缺点。通过基于预处理的改进Apriori算法在高校教学评价中的应用,说明数据挖掘过程,分析挖掘结果,最后指出了未来的研究方向。     

数据挖掘技术在选课系统中的应用

许多高校都拥有选课系统,并积累了大量的原始数据,这些数据中包含了大量潜在的、未知的有用信息,这些“信息”可以辅助相关部门进行合理的教学资源分配并做出相应决策。本文基于高校选课系统,讨论了数据预处理和数据挖掘技术,并应用关联规则中的FP-tree算法挖掘选课数据,获得了一些有用的规则信息,取得了良好的应用效果。