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。     

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。     

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.     

关联规则挖掘在网络教学评价中的应用

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。     

决策树技术在体育教学质量评价中的应用研究

对目前学校体育教学质量评价中因缺乏有效、科学的方法而造成的不合理现象进行分析，就如何将数据挖掘技术与体育教学质量评价相结合的问题进行研究。通过体育教学质量评价指标体系的有效挖掘，运用决策树技术来解决以前体育教学质量评价中的不合理性，提出基于决策树技术的体育教学质量评价方法。使体育教学质量评价公平、公正、合理、高效。     

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。     

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。     

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。     

网络环境下研究生课程成绩本体挖掘分析方法研究

在目前国内数字化高校的建设背景和对数据挖掘技术广泛研究的学术背景下,将数据挖掘技术应用于研究生成绩系统中,将可以很好地提高研究生教学质量,并使研究生课程安排更加合理。本文利用数据挖掘技术从大量的成绩数据中挖掘出有用的信息,分析这些数据间的相关性等性质,从而对研究生教育的改善和发展提供科学、有力的保证。     

基于模糊聚类的决策树算法在教学质量评价中的应用

以目前的高等学校教育为平台,就如何将数据挖掘技术与教学质量评价相结合的问题进行了研究.通过教学质量评价指标体系的有效挖掘,运用模糊聚类的决策树技术来解决目前教学质量评价中的不合理性,提出基于模糊聚类的决策树法的教学质量评价方法,使教学质量评价公平、公正、合理、高效.     

基于数据挖掘的网络考试智能评价反馈系统的研究与设计

针对网络考试中积累的大量有用考试信息如何处理等问题,结合考试评价中相关性能指标,设计了基于数据挖掘的网络考试智能评价反馈IAFS系统.该系统能智能地将学生考试数据和教师阅卷过程积累信息加以系统地收集、分析并提供深层次的教学诊断,从而形成相关考试的评价反馈意见等,其对网络考试具有较好监控、评价和反馈作用,具有较强的适用性和推广价值.     

基于Web的教学质量评价系统的设计与实现

阐述如何利用Web数据库和ASP技术，开发一套B／S模式的教学质量综合评价系统，从而有效地对教师教学质量进行评价．     

高校体育教育专业篮球专修课教学评价体系研究

采用模糊数学综合评价法来构建高效体育教育专业篮球专修课教学评价体系。通过汇总学生、教师和领导几方面的评价意见,将不易直接定量测量的教学质量评价问题实现定量化,从而比较全面地反映出教学质量的优劣,为建立科学合理的教学评价体系提供参考和借鉴。     

数据挖掘方法在学生成绩评价中的应用

本文讨论了如何将数据挖掘技术与成绩管理相结合,从大量数据中提取出隐藏在数据之中的有用的信息。根据当前成绩管理的具体情况,选取决策树方法应用到学生成绩分析系统,用ID3算法对学生成绩进行分析,找出影响学生成绩的潜在因素,使学生能够较好地保持良好的学习状态,从而为教学部门提供决策支持信息,促使更好地开展教学工作,提高教学质量,为教学评估提供帮助。     

基于集对分析的双向综合教学评价模型应用

教学质量的评价应着眼于教师和学生之间进行双向综合评价。建立综合教与学两方面影响因素的指标体系是教学质量评价的前提和基础。运用基于集对分析(SPA)的同异反教学评价模型,结合层次分析法确定指标权重,并对评价所得联系度的不确定性展开分析,从而对教学评价系统信息的确定性和不确定性进行研究,使评价结果更加客观、可信。     

基于层次分析法在体育教师教学评价体系中的应用研究

本文旨在构建体育教师教学评价系统的层次分析模型,按照各项指标对体育教学质量的影响程度的大小建立了多因素权重的综合评价体系,并计算出相应因素所对应的权重,建立了简单可靠的评价计算方法,为如何更加合理地评价体育教师教学质量提供了量化指标,从而解决了体育教学质量评价体系中各指标的量化困难。     

教学质量多目标评价方法的研究及应用

针对课程教学全过程的特点对课程教学质量进行科学评价是教学改革的重要任务。提出基于惩罚因子的层次分析法建立课程教学质量多目标评价模型,采用学生评教数据、教师评学数据和课堂考勤提问等授课过程中的大量客观数据,利用层次分析法将教学质量量化,并采用惩罚因子对评价结果进行修正,对课程的教学质量进行综合评估,从而为课程教学的改革提供决策支持。将评价模型运用于课程教学过程化管理平台,对三个学院的37名教师和2100名学生的课程教学质量进行了评估实验,结果表明,基于惩罚因子的层次分析法的课程教学质量多目标评价方法能够客观、科学地反映教师的课程教学质量。     

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。