基于C5.0算法的学生成绩分析决策树构造

随着高校的扩招和信息化技术的应用,学校教务管理系统已经拥有大量的考试数据,如何利用这些数据,采用一定的技术手段,获取其中的有用信息,这是众多学校教务部门希望解决的问题。本文提出了使用数据挖掘技术分析学生成绩数据,发现数据中的隐含规则与知识,给教师提供教学决策的解决方案。并以成绩分析决策树为例,对数据预处理、归纳决策树、剪枝和规则以及规则应用整个过程进行了详细论述。为高校相关部门和工作人员分析学生成绩,提供了一种可行的思路和方法。     

基于HTML5和SSH的课堂成绩管理系统设计

为有效提高学生专业水平,加强教学质量管理,对教学角色、使用需求和开发技术进行分析,应用HTML5和SSH设计了课堂成绩管理系统,并对数据冗余问题,进行了数据库优化,为教师根据学生平时的课堂学习成绩科学地确定期末成绩提供高效、科学的数据支撑.     

学生成绩数据挖掘的研究与实现

文章从分析影响学生成绩的因素出发,利用数据挖掘关联规则中的Apriori算法对采集的学生数据集进行挖掘,以期发现影响学生成绩的潜在因素,从而为相关部门制定教学政策,改善教学质量提供理论支持和科学依据,从而更好地开展教学工作,更好地为学生服务.     

基于改进Apriori算法的大学生成绩关联分析

高校教学管理信息系统积累了大量的潜在有价值的成绩数据信息。针对数据多,知识少的问题,结合数据挖掘技术中的关联规则算法的特点,利用改进的Apriori算法对计算机学院的学生成绩进行挖掘分析,发现不同学科之间的关联关系,并给老师及管理决策者提供指导。帮助老师及时调整课程内容,对可能出现不及格的部分学生提出警告,督促他们学习,提高教学质量。实验表明,改进后的算法效率明显提高,挖掘的关联规则能够很好的为教学安排及决策管理提供理论支持。     

基于决策树算法的教学管理数据分析

随着高校招生规模的不断扩大,高校教学管理工作越来越繁重,积累的相关数据也越来越多,如何有效的利用这些数据,分析影响学生培养的因素,完善学生培养方式,是高校发展的关键。结合高校的教学数据,采用数据挖掘技术,将当前的教学管理数据转化成可供使用的信息,通过对数据的分析,挖掘影响学生成绩的内在因素,为高校学生培养方式的完善提供理论指导,为教学改革提供决策依据。研究结果表明,要提高高校教育教学水平,在课程安排上要结合培养专业的需求情况进行分析指导,对考试题目进行优化,改进教学方法、教学评价,依据学生成绩数据分析,指导学生培养中的理论和实践课安排,确定合适、合理的学生培养方案。     

基于邻域的K-medoids聚类算法在学生成绩评价中的应用

高校学生成绩的评价分析是教学工作的重要环节,使用自行提出的一种基于邻域的改进K-medoids聚类算法算法对学生成绩进行数据挖掘。实验表明,使用基于邻域的K-medoids算法对学生成绩进行聚类分析,克服了传统的采用划分方法来评价学生成绩所带来的问题,比较科学、合理地反应出学生的学习状况,能够为教学工作提供有意义的决策指导。     

高职教育中成绩分析的重要性

随着高职院校的不断扩招,生源质量在下降,生源数量也出现萎缩现象,如何在这种情况下有效地利用教学资源、改善教学效果、提高人才培养质量、提升学院声誉,在逆境中发展,是每一所高职院校面临的重大挑战。学生成绩作为学生管理系统中重要的组成部分,包含着有关教学和学生的重要信息,如何利用这些数据,推进学院教学的前进是非常重要的。论述了学生成绩包含的信息及成绩分析的特点和必要性,并提出结合传统和数据挖掘的方法进行成绩分析,可以快速地、准确地得到需要的结果,从而辅助各项工作顺利开展。     

高校教务信息管理系统的研究和实践

学院招生规模扩大后,为解决教务管理工作面临的巨大压力,我院引进新的教务信息管理系统,通过不断地修改、探讨,逐步完善了教务信息管理系统。该系统采用C/S和B/S混合模式,主要包括系统数据管理、教学计划管理、课表管理、成绩管理、考试管理、学籍管理、毕业生管理等。此外,教务信息网站支持教师网上成绩输入,学生网上选课系统、网上成绩查询系统。该系统的有效运行,使得教学管理工作实现了科学性、规范性、高效性。     

基于朴素贝叶斯的学生发展预测研究

学生信息系统信息量非常庞大,信息冗杂,其中成绩、社会实践、获奖情况等与学生未来发展有着密切的联系。利用朴素贝叶斯方法对学生信息系统中的数据进行有效提取和处理,并作出相关分析,分析结果能对高校各级管理部门提供有效     

高职院校学生成绩管理系统的设计与实现

为了提高业务处理效率和资源利用率,挖掘学生成绩数据集合中的有用信息,按照软件工程的流程规范,对成绩管理系统进行了设计与实现.首先,通过对项目背景的分析,描述系统研发的必要性;然后选用UML技术对系统的实际业务功能进行分析及设计,选用ASP技术以及SQL Server数据库技术实现成绩管理系统的各个业务功能.成绩管理系统投入使用之后,职业院校能够对管理人员进行合理分工,从而避免了人力资源的浪费,不但为学生用户提供方便的成绩查询,同时还能够为教务管理部门的成绩管理与分析提供了必要的手段.     

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。     

学生成绩分析决策辅助系统的设计与实现

本文针对学分制教学管理的现状,研究了高校不同管理层次在成绩分析方面的需求,设计了完善的数据库表和视图,并以PHP为开发工具实现了一个B/S体系结构的成绩分析决策辅助系统,能够为高校各管理层次在学生成绩的分析决策方面提供强有力的数据支持。     

考试成绩分析的粗糙集方法

在大学英语教学中，考试是一个不可缺少的环节，英语考试既能检测学生的学习情况，又能对以后的教学提供许多宝贵的信息。因此，对学生的考试数据进行分析，将对外语教学起到非常重要的作用。本文利用一种新的数学理论－－粗糙集理论，分析了某班级英语考试的各部分成绩对英语总体成绩的影响，通过对各部分的属性重要性分析，为今后的大学英语教学的重点提供了理论依据。     

建议用提高值来评定学生体育课成绩

学校体育课成绩的评定,是学校体育教学不可缺少的基本环节,它不仅反映学校体育教学具体实施的情况,而且反映学生的实际体育水平。因此,能否合理地评定学生体育课的成绩,对取得良好的体育教学效果,起着十分重要的作用,并为今后的体育教学提供可参考的反馈信息。本文试图就现今的学生体育课成绩的评定方法,提出一些看法,提供大家参考。     

基于PCA方法的学生评估系统研究

本文采用主成分分析方法,将原来学生成绩组合成一组新的综合指标,给出了各主成分的得分函数,并结合学生成绩进行了分析,结果为教学研究和管理提供了科学的依据。     

基于主成分及DEA模型的高校教师绩效评价的研究

基于某高校2014年全校学生考试成绩数据和教学评价数据,利用主成分分析及数据包络分析(DEA)模型,以人力资源、课程门数和教学工作量作为投入因素,以学生平均成绩、教师评价总成绩和科研成果得分为产出要素,从投入与产出二维角度对某高校教师的绩效进行分析.结果表明,该模型可以客观地反映高校教师绩效的现实情况,并根据分析结果对高校人力资源管理政策提出建议.     

决策树技术在学生成绩分析中的应用研究

本文提出了一种应用决策树技术来挖掘隐藏在学生成绩背后有价值信息的研究方案,通过对大量原始数据信息的挖掘处理,找出最能影响学生成绩的因素,目的是对教师今后的教学工作提供重要的决策依据。论文详细介绍了使用ID3算法构造决策树的方法,并结合一组学生成绩样本数据,给出了基于决策树技术的学生成绩分析的应用研究模型。     

高校学生成绩预警系统的改进研究

指出了目前学生成绩预警系统的缺乏时效性和全面性等问题。提出了将过程性评价引入学生成绩预警系统,实施包括教师教学水平分析和课程设置分析在内的全面性学生成绩预警系统的改进措施。设计了学生成绩预警系统的E-R模型,给出了基本实体、单衍生实体和组合衍生实体的定义。明确了基于Web Services的实现方案,划分了学生成绩预警系统的学生成绩预警、教师教学水平预警、课程设置预警和数据管理等子功能系统,其中学生成绩预警功能系统包括一级学生成绩预警和二级学生成绩预警等子系统,数据管理功能系统包括数据采集、指标维护和查询等子系统。     

职业技能鉴定成绩管理系统的设计

当今时代是飞速发展的信息时代,计算机信息管理已普遍应用于各行各业。在教育系统中最为普遍的就是成绩管理系统,它可以便捷地实现成绩信息档案的数字化管理。本文主要对学生职业技能鉴定成绩管理系统进行详细的分析和设计,实现该系统高效的特点,对于规范管理和提高工作效率具有重要的意义。