基于标准偏移量的学生成绩K-means聚类分析算法研究

针对利用距离差聚类分析算法分析学生学科成绩不够准确的问题,提出了利用标准差计算标准偏移量构建目标函数的K-means聚类分析算法,给出了初始聚类中心选取办法和算法的描述及处理流程;实验结果分析可得,利用标准偏移量构建的学生成绩K-means聚类分析算法,符合对学生成绩按学科类别聚类分析的特性要求;该算法能够较好的实现学科成绩高度关联属性的聚类分析结果。     

AHP法在案例教学学生成绩评价中的实证研究

分析了案例教学模式学生成绩评价存在的问题,利用专家经验法和模糊优化法对初拟评价指标进行了筛选,构建案例教学学生成绩多维评价指标体系,引入AHP法,得到更为合理的学生成绩综合评价方法,通过实证研究对比发现,提高了学生成绩评价的客观性与公平性,激发了学生学习兴趣.     

我国大学生成绩预测及专业分流引导实践探究——基于矩阵填充和回归模型的实证分析

采用矩阵填充和多元线性回归的方法建立基于学生成绩的专业方向推荐系统.首先，以学生的高考成绩、大学基础课程已有成绩为工具应用样本，利用矩阵填充的方法测算其未知基础课程成绩的等级，进行综合学业评定后，利用多元回归法建立专业能力与成绩的关系，为其专业分流引导提供科学借鉴，建构基于专业能力的学业生涯规划范式.     

计算机专业本科生课程成绩的相关性分析

对本校计算机专业本科生期末考试成绩进行相关性分析,针对学生各学期成绩之间、各类型课程成绩之间及专业基础课与专业课成绩之间有很高的相关性,利用建构主义学习理论解释成绩之间相关现象,得出学生成绩的相关性与学习过程的连贯性、知识的连贯性有关。     

数学师范生实习授课成绩的量化问题

本文利用层次分析方法对数学师范生实习成绩问题进行了量化分析,解决了学生在实习中成绩评定的随意性、盲目性、不公正性等问题。以此方法能客观评定成绩,反映实习学生授课的真实情况。     

基于互联网的教师成绩录入系统

初次设计了一个互联网教师成绩录入系统，旨在便于教师利用互联网浏览器进行学生成绩录入。该系统还可自动生成课程列表与选课学生名单以及支持成绩多次录入，同时也为教务管理人员提供了成绩修改的功能和为学生提供了成绩查看的功能。     

基于随机森林的学生成绩评价研究

学生成绩的分析预测为教学管理部门提供科学的决策依据,有助于教学质量的提高。以学生成绩为实验数据,采用随机森林算法对学生成绩进行预测,并利用Gini指数对影响学生成绩的课程的重要性进行排序。实验表明,此模型的预测准确率达到83.82%,综合预测结果和课程重要性排序,能够指导学生进行针对性的补习。     

关联规则在大学英语成绩分析中的应用

利用关联规则的Apriori算法分析某高校4个学期大学英语的优秀成绩,得到不同学期之间优秀成绩的关联关系:(1)第1学期优秀成绩的学生,大部分成绩下滑,较难保持优秀成绩;(2)大学一年级2个学期成绩都是优秀的学生,在第3、4学期更容易保持优秀的成绩;(3)第2学期的优秀成绩对大学二年级两个学期成绩是否优秀具有重要的影响;(4)第1学期成绩不优秀的学生,能够通过自己的不懈努力获得优秀成绩,并且这部分学生的成绩占了大部分比例。     

DDE技术在学生成绩管理系统中的应用

介绍了利用DDE(Dynamic Data Exchange动态数据交换)相关知识以及利用DDE技术实现PowerBuilder与Excel完美结合,在学生成绩管理系统中制作复杂成绩报表.     

基于排名的变量型主成分分析法在学生综合成绩评价中的应用

对综合评价的方法进行了简要的介绍;采用主成分分析法,以某中学学生成绩为样本,基于各科成绩排名对学生综合成绩进行了评价,分析了其与原始成绩的统计关系。根据实际数据,利用变量型主成分分析法确定指标权重,进一步得到了学生综合成绩的评价结果;利用主成分得分,对优势学科的判定方法进行了研究,明确了相关年级的优势学科,对师资力量的定位与学生的评价提供了依据。     

考试形式多样化 综合评定学生成绩

本文对如何综合评定学生成绩提出了自己的见解,提出要加强学习过程评价,考试形式要多样化,学习态设计入期末总课成绩,利用考试调动学生学习积极性。     

试卷分析程序(SJFX2002)的程序设计

软件采用VB6．0作为编程语言．以ACCESS数据库构建系统数据库和成绩管理数据库，利用SQL结构化查询语言和VBA编程技术生成DOC格式的学生综合成绩报告件。并实现与系级学生成绩管理的接轨。     

学生学籍信息管理系统探讨

随着科技信息的迅速发展，我国的大中专院校利用传统的学生学籍信息管理办法已不能适应，而实现学生成绩管理工作流程的系统化、规范化和自动化显得尤为重要。学生学籍信息管理系统应包括学生的基本信息、教学计划、每学期成绩等的基本维护，学生基本信息、成绩等的录入和查询，各类综合成绩的运算，奖学金等级的评定、查询和打印，各重要数据库表的数据备份和数据恢复以及对已毕业学生所有相关信息的删除等功能。     

基于多元统计分析的高中文理选科分析

应用多元统计分析中的主成分分析法建立了综合评价学生学习状况和选择文理科的模型,并利用逐步回归分析法分析了各学科成绩的相互关系.结果显示:主成分分析法可以对学生的综合成绩及文理选科提供参考;各学科成绩的相关显著,各学科成绩相互影响,文科各科之间和理科各科之间的影响更加显著.     

基于数据仓库的高校OLAP系统设计

利用数据仓库技术对高校长期积累的教学管理数据进行存储,并运用OLAP技术对学生成绩数据和学生就业数据采样分析,帮助管理者了解影响学生成绩的原因,了解用人单位需要什么样素质的学生,以便及时发现教学中存在的问题,调整教学计划,提高教学质量。     

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。     

基于WAP手机学生成绩查询系统的实现

随着手机的普及使用,利用手机上网原理,针对手机屏幕小和运行速度慢的特性,设计并实现了手机学生成绩查询系统,使学生在上网不方便时,通过手机查询成绩及其其它相关信息．     

基于数据挖掘技术的学生成绩预警应用研究

学习成绩是评价一个学生学习情况的最重要最基础的指标,对学习成绩的分析有利于老师掌握学生的学习情况,进行针对性地进行教学辅导,而对学生而言,能提前知道自己未来课程在学习过程中出现的情况也有利于学生发现自身存在的问题并提前加以防范.现有的研究工作大多是基于对课程、历史成绩或行为数据的分析来对学生的总成绩进行预测,很少有研究将学生行为与学生课程成绩等方面结合起来综合全面的预测学生未来所有的课程的学习情况,对此,本文从一个新的角度出发,利用学生的行为、个人属性和历史成绩等三个方面数据,根据学生未来不同课程动态的进行影响因素的选择,并利用支持向量机对学生成绩进行预警,为数据挖掘技术在教育领域的应用做了一些探索性工作.     

基于MATLAB的因子分析与聚类分析在学生成绩评价中的应用

利用MATLAB软件对学生的原始成绩进行因子分析和聚类分析,并与平均成绩进行对比,能够更加客观而有效地对学生的学习能力做出综合评价,能为高校的教学评价、教学管理与教学政策的制定以及学生的就业与发展提供科学的参考依据.     

基于因子分析法的学生成绩影响因素的数学模型研究

本文根据对北京某市某中学的学生成绩评定统计量的描述,结合了数学模型,利用因子分析法,分析了20名在校中学生的成绩的相关影响因素。结果表明:利用因子分析法得到的结果对教学有很好的指导作用,适用于今后国家教育部门对学生学习成绩评定的研究。