聚类分析法在学生成绩评估中的应用

聚类分析是将统计方法引入到分类学中产生的一个重要分枝。按成绩对学生群体进行评估分类,是对学生因材施教、奖优汰劣的重要依据,也是在就业市场中衡量学生的砝码。用聚类分析法对学生成绩进行评估,使分类结果更加客观、全面。     

基于模糊推理的管理数据库的知识挖掘

通过对学生管理数据库中学生的成绩，采用模糊数学中的多重多维模糊推理方法，首先建立了学生成绩数据的模糊推理规则及相应的隶属函数，给出与其对应的多重多维模糊推理模型，在此基础上对学生管理数据库中学生成绩数据进行知识挖掘，给出了学生个人综合素质的分类。与此同时，我们对模糊推理中隶属函数的构造方法、模糊推理过程中合成算子的选择及模糊向量的处理进行了研究，得出了比较满意的结论。     

学生自我评估运用于大学英语阅读教学的实证研究

学生评估自己英语学习效果的能力是英语学习的一项重要技能，鉴于国内与学生自我评估相关的文献大都局限在理论层面，而在教学中该如何实施还很少被触及，笔者尝试性地对学生自我评估在非英语专业英语阅读教学中的作用进行实验研究，通过为期一学期的实验和对问卷调查、测试的结果进行分析，发现学生自我评估不仅可以提高学生使用阅读策略，并能显著提高学生的阅读理解成绩。从而进一步证明了学生自我评估在大学英语阅读教学中的有效性。     

基于C4.5决策树学生成绩数据挖掘方法

数据挖掘技术从产生以来得到了广泛的研究和应用,在数据的分类技术方面C4.5算法的研究已经比较成熟,但在学生成绩挖掘方面的应用比较少,本文首先论述了主要分类技术,详细介绍了C4.5决策树分类算法,并以实际学生成绩数据为依据,进行学生成绩的数据挖掘,通过对挖掘结果的分析表明,C4.5决策树算法高效、准确,是对学生成绩数据挖掘的首选工具.     

对四级英语成绩影响因素的挖掘分析

过随机抽样的方式，采集了部分大学生3个学期的英语学习成绩、英语四级模拟考试成绩、3学期其他课程的平均成绩，与学生的四级考试成绩一起，利用SAS统计软件进行统计处理，探究各类成绩间的相关关系，对所有样本进行分类，期望找出影响四级英语考试成绩的主要因素，为提高英语教学质量，实施分类指导和教学，提供定量性的决策依据。     

基于局部择优离散技术的C4．5改进算法及其在学生成绩评价中的应用

针对高校教务管理系统中学生成绩数据连续值偏多的情况,导致无法对学生成绩有效地进行智能分析等问题,提出了基于局部择优离散技术的C4．5改进算法,进而构建学生成绩分析模型,并采用后剪枝算法对模型进行了优化,抽取了学生成绩的分类规则。实验表明,改进后的C4．5算法保证较高分类正确率的同时,执行效率得到了提高,有助于挖掘出学生成绩与各种因素之间的潜在联系,为教学工作改革提供决策依据和支持。     

OSCE模式在健康评估技能考核中的应用

目的：探讨客观结构化临床考试（OSCE）模式在健康评估技能考核中的应用。方法选取两届护理本科生为研究对象，在健康评估技能考核中组织OSCE测评，对考试成绩、考试难度等进行评价，并通过问卷调查学生对该考试模式的评价。结果 OSCE考试总体平均成绩为81.62，总体难度系数0.82，学生对于该次OSCE评价良好。结论 OSCE运用于健康评估技能考核是切实可行的，但尚有许多不足亟待完善。     

基于加权朴素贝叶斯分类算法的学生成绩决策分析

在已有上机实验数据的基础上,使用综合的权值计算方法,将加权朴素贝叶斯分类算法应用到学生成绩分析与预测中.实验结果显示,对于学生的成绩分类,使用综合权值的结果优于传统权值的分类结果,表明使用文中的加权贝叶斯方法分析学生成绩是切实可行的.     

对于大学英语形成性评估的积矩相关分析与频度分析

形成性评估是当前大学英语教学改革的一个重要部分.作者通过问卷调查,量化分析学生对于大学英语形成性评估各环节的态度以及形成性评估环节之一的学生课堂参与和成绩之间的关系,并对量表条目设计中应注意的环节进行探讨.频度分析则发现多数学生认可形成性评估的全面性和客观性;虽肯定课堂参与有益调动积极性,却不能减少对考试的担心.多数学生认可把作业算入平时成绩的必要性,却对作业评判的公平性提出质疑.积矩相关分析显示学生英语成绩与其在课堂参与中感受到的心理压力显著负相关,听说成绩又与课堂参与过程中感受到的信心受打击显著负相关.     

基于EM算法学生成绩的因子分析

用EM算法对学生成绩进行了因子分析，通过MATLAB软件的编程计算发现，找到的潜在变量与传统的课程分类基本一致．     

基于k-means聚类算法的试卷成绩分析研究

研究了k-means聚类算法,并将此算法应用于高校学生试卷成绩分析中.首先对数据进行了预处理,然后使用k-means算法,对学生试卷成绩进行分类评价.用所获得的结果指导学生的学习和今后的教学工作.     

计算机对大学英语试卷的各种分析方式

当前,计算机的普及与应用在教育领域里得到突飞猛进的发展。使用计算机对学生的成绩进行评估与分析已被中外教育界广泛所采用。本文阐述了在大学英语教学中应用计算机对大学英语试卷的各种分析与评估的方式以及鉴定教师对学生成绩的评判方法,从而提高了教师对学生成绩评判的准确度与及时性,使教师准确地掌握学生学习状况及教师的教授情况。此项研究为黑龙江省教育厅社会科学研究项目资助,批准号为10554022。     

大学生成绩的统计分析

本文提出了一种考虑课程重要性的大学生成绩的统计分析方法,在对学生成绩进行重要性加权处理的基础上,利用主成分分析法和聚类分析法对大学生的成绩进行综合评价,并使用统计软件SAS进行计算和分析,其结果有助于科学、客观的对学生进行排序和分类.     

ID3算法在计算机成绩分析中的应用

通过介绍数据挖掘的概念和决策树分类方法,论述了ID3算法的基本思想和实现方法,并用该算法对学生计算机成绩进行分析,构造计算机成绩决策树并从中提取出一些重要规则,为教师教和学生学提供参考依据.     

基于模糊决策法的成绩数据库的知识挖掘

采用模糊决策方法，对学生的成绩数据库进行挖掘，得到了学生的综合能力排名和综合素质的定量评价以及分类的相关知识．同时本文还对Borda计数方法、模糊评判标准及模糊关系矩阵的确定等进行了研究。得到了较满意的结论．     

学生实习成绩的模糊综合评估

实习是高等院校教学的重要实践教学环节，在素质教育中占有重要的地位。以金工实习为例，探讨了模糊评估在学生实习成绩评定中的应用。     

学生成绩分布与一种简便的评估试卷命题质量的方法

利用统计分析方法，对辽宁师范大理科学生成绩分布情况进行了分析；给出了一种评估试卷命题质量的简便易行的方法一用正态曲线拟合的方法，实际证明，效果很好。     

剔除课堂教学评估异常值的数学方法

随着教学改革的不断深化，教育质量的评估工作已在各高校普遍实施，而各校多以课堂教学质量的评估作为突破口和重点。当前，对教师进行课堂教学中的行为特征，学生在课堂教学中的活动特征以及教学的结果三个方面，制定包括教学目标、教学内容、教学方法、教学管理、双基掌握、智能发展、教学基本功等方面的课堂教学评估的指标体系，分别由领导及同行教师评估，学生评估和自我评估，然后加权确定教师的教学水平。课堂教学评估工作虽然取得了一定的成绩，但也出现了许多不尽人意的问题，这主要是由于评估在组织和管理中的某些失误，评估者与被…     

互联网英语资源汇总比对在大学英语教学中的应用

互联网上的英文资料浩如烟海，通过对互联网上资源的分类比对，掌握各个资料的特点，结合教学实践，可以在教学中有的放矢，丰富教学内容，提高学生学习兴趣。将优秀的互联网英语教学资源推荐给学生，可以使学生少走弯路，提高英语成绩与英语应用能力，最终达到提高教学质量的目的。     

关于高等数学成绩评估的探讨

1.引言如何评估教育质量是教育科学和管理科学的基本问题之一。高等教育质量评估包括学校评估、学科评估和课程评估三个层次,其中课程评估是高等教育质量评估的基础;而课程评估的最终形式是学生的课程成绩(百分制);课程成绩又是众多因素(包括学生的作业成绩、小测验、期中考试、期未考试等)的总和。前两种评估可见文献〔4〕〔5〕,本文主要讨论课程评估问题。课程评估的第一个问题是:课程成绩(即上述的总和)的教学模型是什么?目前我校地理,生物、化学、教育各系的高等数学成绩评定沿用的方法是:将构成课程成绩的因素分为三类:平时成绩为x_1,期中成绩为x_2,期末成绩为x_3,则课程总成绩为