数据挖掘中朴素贝叶斯分类器的应用

朴素贝叶斯分类是数据挖掘中应用非常广泛的一种分类方法,本文利用该分类方法对高职院校教师测评数据进行了数据挖掘,提高了教师评价的科学性、客观性,从而更好地服务于教学.     

基于多Agent的双语教学测评系统设计与研究

从完成智能测评的需求出发,分析了现有各类软件智能技术、知识发现与数据挖掘技术,提出了智能测评的算法和过程．同时结合通用知识库及智能组卷等多种方法,设计了基于多Agent结构的双语教学智能测评系统模型,并对一些关键模块的实施做了相应的研究和探讨．     

一种采用数据挖掘技术的教学质量分析评价系统

基于多维立方体的数据挖掘思想和方法, 提出一种定量分析和定性分析相结合的教学质量综合测评方法, 并应用数据仓库和联机分析处理技术构建一种“平面”和“立体”相结合的教学质量综合测评体系, 建立多维综合测评联机分析挖掘模型, 并应用于高校教学质量分析评价体系中.     

基于决策树 ID3算法研究与实现

F:阐述数据挖掘的决策树算法,对ID3算法基本理论和原理进行介绍,运用该算法对教师教学质量测评数据进行分析,构造出质量测评数据决策树模型     

基于数据挖掘的学生综合测评系统的构建

针对现行学生综合测评体系中存在的弊端,提出了一种新的学生综合素质评价标准,设计了学生综合测评系统的功能与结构.将数据挖掘的决策树算法应用在系统中,构建了学生综合测评决策树,建立了决策树分类模型,以相应的分类规则对学生数据进行了分类,并进行了更多的挖掘,可以更好地为学院学生管理和用人单位选拔人才提供决策支持.     

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。     

教学测评数据的对应聚类分析法研究

教学测评数据是教管部门了解教学信息的重要渠道和评价任课教师教学质量的一个重要依据。本文利用对应聚类分析方法，结合相关的测评数据，对测评的教学指标和被测评教师的实际情况进行统计分析，在谱系图中清楚显示教学指标与测评教师的对应关系，从而达到对整个教学团队的教学水平进行评价与管理的目的。     

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。     

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。     

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。     

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。     

数据挖掘在成人教育教学活动中的应用

数据挖掘技术有不少应用于教育教学领域的成功范例。首先对数据挖掘技术进行描述,然后运用数据挖掘的C4.5决策树算法,对电大成人学员教学问卷调查数据进行处理、建模、分析,找出适合不同专业、不同年龄段学员的教学形式,实现个性化教学,提高教学效果。     

数据挖掘技术在高校教学评价中的应用研究

本文概要论述了目前高等院校教学评价的现状,并以高校教学评价系统为数据挖掘平台,利用数据挖掘技术,运用多种数据挖掘方法对教学相关数据进行分析。重点阐述了数据挖掘技术在高校教学评价系统中的应用研究。从而达到促进高校教师改进教学方法,提高教学质量的目的,对高校教学评价具有深远的影响。     

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。     

改进的关联算法在高校学生综合测评中的应用

利用数据挖掘的关联规则对淮北职业技术学院教务系统中的学生信息进行分析,采用Apriori算法完成学生数据间的关联挖掘,生成关联规则。发现影响学生综合测评的因素,为教学管理部门提供参考。     

数据挖掘技术及其在教学中的应用

从已有信息中发现模式或规律是数据挖掘的本质所在 ,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回归分析、聚类分析、主成分分析和关联规则的挖掘 ,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 ,对提高学校的教学成绩起到指导作用     

反恐怖数据挖掘课程教学研究

目的提升数据挖掘课程的教学质量可以有效提高公安情报学专业学生运用大数据进行情报分析的能力。方法分析了反恐怖数据挖掘课程在教学中面临的几个挑战,然后根据现有教学条件提出了相应的解决办法。同时综合考虑各种因素规划了课程应该设置的教学内容,还从培养方案、教学团队和教学方式等视角提出了课程下一步建设的思路。结果可以解决课程教学中面临的几个挑战,提高反恐怖数据挖掘课程的教学效果,教学内容设置可以适应实战教学的基本需求。也可以为其他反恐情报类课程的建设提供参考。     

《数学规划》课程教学中可引入的若干数据挖掘问题

数据挖掘技术用于在海量数据中发现有用的知识，它涉及许多领域，其中数学规划方法成为数据挖掘领域的重要工具．对《数学规划》课程教学中可以引入的分类、特征选择、聚类和回归等数据挖掘基本问题进行了讨论．     

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.     

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。