数据挖掘技术在教学评价中的应用

在基于Internet的网络教学中,教学质量评价是教学管理过程中的重要环节.由于教师的教和学生的学处于一种时空分离状态,如何正确、有效地评价教学质量和教学效果,如何在庞大数据中发现隐藏的关系和规则不是件容易的事.文中将数据挖掘中的关联规则算法运用于教学评价,通过发现和运用关联规则来提高教学评价数据的客观性和可靠性,提高教学评价技术水平,使之更好地为教学服务.     

关联规则挖掘在教师教学评价系统中的应用

课堂教学质量评价是教学管理过程中的重要环节．如何从学生评价教师课堂教学质量大量数据中找出数据间的关系，是检查教学效果和提高教学质量的重要途径，本文讨论了如何利用数据挖掘方法中的Apriori算法对评价系统数据进行关联规则挖掘。     

教学评价信息数据挖掘中数据的转化和分析研究

数据挖掘就是从大量数据中,抽取隐含的,但又是潜在有用的关联信息和知识发现过程。其中关联规则(Association Rules)的挖掘是一个重要的问题,是大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。介绍了关联规则的概念,并将数据挖掘中的关联规则挖掘应用到教学评价中,从而得到一些对提高教学质量或水平的有用知识。     

基于关联规则与聚类分析的课程评价技术

高校在长期的教学活动中积累了大量的课程数据,如何利用数据资源分析课程教学状况,为提高课程教学质量提供决策支持,具有重要的研究价值.本文设计实现了一个基于关联规则与聚类分析的课程评价体系,对课程评价系统进行了功能需求分析,并对课程评价数据进行预处理.采用FP-growth算法对学生课程成绩数据进行关联规则分析,采用K-m...     

关联规则在教学评价中的应用研究

通过介绍关联规则的基本概念、意义和作用,并将关联规则挖掘应用到教学评价中,揭示数据中存在的相互关系,得到一些对提高教学质量或水平有用的信息,为学校的教学管理和决策提供参考.     

教学评价数据挖掘中的关联规则分析与设计

将关联规则数据挖掘的方法运用到教学评价中,从教学评价数据中挖掘有助于提高教学质量的相关信息。确定了教学评价的影响因素,给出了数据挖掘设计步骤。运用关联规则中Apriori算法,寻找教学评价成绩与教师基本情况之间的关系,为教师提供有价值的参考,帮助教学部门进行决策,从而更好地开展教学工作。     

教学评价数据挖掘中的关联规则分析与设计

将关联规则数据挖掘的方法运用到教学评价中,从教学评价数据中挖掘有助于提高教学质量的相关信息.确定了教学评价的影响因素,给出了数据挖掘设计步骤.运用关联规则中Apriori算法,寻找教学评价成绩与教师基本情况之间的关系,为教师提供有价值的参考,帮助教学部门进行决策,从而更好地开展教学工作.     

关联规则在学生成绩分析处理中的应用

学生成绩对学生评价非常重要,为找出影响学生成绩的一些因素间的关联关系,依据数据挖掘关联规则中的FP-growth算法,运用SQL Server 2005中AnalysisServices工具对收集到的学生成绩数据集进行挖掘分析,期望发现影响学生成绩的因素间的联系,将其进行改善并应用于教学实践中,有利于提升教学质量,提高学生成绩.     

关联规则在学生成绩分析处理中的应用

学生成绩对学生评价非常重要,为找出影响学生成绩的一些因素间的关联关系,依据数据挖掘关联规则中的FP-growth算法,运用SQL Server 2005中AnalysisServices工具对收集到的学生成绩数据集进行挖掘分析,期望发现影响学生成绩的因素间的联系,将其进行改善并应用于教学实践中,有利于提升教学质量,提高学生成绩.     

用关联规则方法挖掘保险业务数据中的投资风险规则

如何找出保险业务数据中有关投保和理赔的规律是保险公司能否提高盈利的至关重要的问题。关联规则发现是数据挖掘技术的一种简单又很实用的方法。文章首先介绍了关联规则的定义以及关联规则的 4个属性 :可信度、支持度、期望可信度和作用度。然后讲述了如何用 SGI公司的数据挖掘工具 Mineset在保险业务数据中发现关联规则 ,从而得出一些对保险公司起指导作用的控制投资风险的规则。关联规则还可广泛用于银行、电信、商业等其它领域     

关联规则挖掘在教学评价中的应用

指出了教学评价中传统的定性分析、定量分析、标准差方法的不足，介绍了关联规则的概念，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．     

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。     

关联规则技术在高职学生成绩预警中的应用研究

本文通过对数据挖掘中关联规则技术的深入研究,在教务管理数据的基础上,将关联规则技术应用于学生成绩分析中,构建了学生成绩预警模型,建立学籍预警机制,早期发现学生课程成绩不及格,及时进行帮扶,避免学生留级、退学,有效地提高了高职院校的学生管理、教学质量和毕业就业。     

数据挖掘在计算机教学评价中的应用

将关联规则引入到计算机教学评价中,对教师教学评教数据进行了有效性判断,剔除了无效数据,提高了教学评价的技术水平、科学性、客观性和公正性,为更好的进行教学管理提供决策支持服务。     

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。     

高校教学质量评价体系研究

教学质量评价是利用教育评价的理论和技术对教学过程及其结果是否达到一定质量要求而进行的一种价值判断过程。目的是促进教学质量的不断提高和对被评价对象作出某种资格证明。教学质量评价是现代教育管理中的重要组成部分，如何做好教学评价以及如何应用教学评价提高教学水平是各高校都在积极研究和探索的问题。本文阐述了对教学评价的认识，对怎样提高教学质量评价进行了探讨。     

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.     

改进的AprioriTid算法在试卷质量评估中的应用

在试卷质量评估中结合定量和定性分析,探讨了如何利用数据挖掘方法中的关联规则算法对学生成绩数据进行关联规则挖掘,并引入改进的AprioriTid算法来分析试卷各项定量评价指标与总体定性评价之间的关系.结果表明改进的AprioriTid算法能对试卷质量作出科学的分析且具有较高的效率.     

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。     

基于改进Apriori算法的水政数据关联规则分析研究

数据挖掘中的关联规则挖掘能够发现大量数据中项集之间潜在的关联,运用关联分析方法对水事违法案件数据进行挖掘分析,从而总结出水政执法队伍在监察过程中存在的问题,以期提高水政执法能力和水平,有效地预防、遏制涉水违法现象。