学生成绩分析数据仓库中数据模型的分析与设计

本文通过对学生成绩分析系统的需求研究,结合数据仓库的设计方法给出了学生成绩分析数据仓库的概念模型、逻辑模型和物理模型,并简单介绍了该数据仓库的设计与实现过程.为高校学生成绩分析数据仓库的建设奠定了基础.     

数据仓库在成绩分析及教学决策中的应用

分析了学生成绩对学校教学进行分析决策的重要价值,提出了建立基于学生成绩的教学分析决策系统的策略,进一步确定了数据仓库的各个主题域.采用多维技术建立了数据仓库的逻辑模型,并且对事实表和各个维表的设计进行了研究.最后,提供了系统具体实现的过程和步骤.     

基于关联规则的考试数据挖掘

以总结学生各门考试成绩内在联系规则为目的,构建事实星座模型对考试数据所组成的数据仓库进行描述,并采用关联规则挖掘方法中的Apriori算法,对数据仓库中的数据进行分阶处理,生成频繁数据集,发现了各门成绩潜藏的内在规则,得出了一门功课成绩的好坏是由多门功课学习成绩情况所决定的结论,该结论能为教育决策提供一定的依据．     

相关分析方法在数据约简中的应用

采用计算机专业课的学生成绩数据构建了数据仓库,利用相关分析技术对数据仓库中专业课程之间的相关程度进行了分析,根据相关系数对数据库中的属性进行约简,并用实例介绍了这一方法的步骤,旨在为提高教学质量提供科学依据,为课程之间的关联规则挖掘做准备.     

基于OLAP欠费分析系统的应用研究

大学生欠费是近几年来高校存在的一个普遍问题,OLAP技术是决策支持系统领域研究的热点。OLAP欠费分析系统是基于OLAP的多维分析模型设计,将OLAP技术应用于欠费分析数据仓库中,提出了解决问题的具体对策,为高校学生欠费管理工作提供依据。     

基于WEB的学生成绩管理系统的设计与实现

为了提高高校学生成绩管理的科学化,设计了基于WEB的学生成绩管理系统,从而实现学生成绩信息管理工作流程的系统化、规范化和自动化,实现了学生成绩的动态管理,提高了管理效率。     

普通高校体育课成绩考核评价体系的研究

通过文献资料法、问卷调查法、访谈法等对高校学生体育课成绩评价体系进行研究，构建出一套既符合教育部颁发的“全国普通高等学校体育与健康课程纲要”精神，又符合根据高校体育教学工作实际，便于操作的高校学生体育课成绩评价体系与方法，并进行实践研究．为高校学生体育课成绩评价体系的构建与实施，提供理论参考．     

高校学生社团建设问题分析

高校学生社团在改革开放之后得到长足的发展,极大地丰富了学生的课外生活,但是在看到成绩的同时,高校学生社团还存在很多问题,值得人们关注和重视。     

基于混合VNS-SVR模型的高校学生成绩预测

学生成绩是评价高校教学质量的重要因素，利用学习分析技术挖掘高校学生成绩的影响因素并对学生成绩进行预测，是教师优化教学方法的关键。首先利用所采集高校学生的基本信息、兴趣表现、课堂表现及课外表现的学习行为特征，使用支持向量回归（SVR）构建学习成绩预测模型。其次，设计了变邻域搜索算法（VNS）对支持向量回归的参数进行优化。最后，将变邻域搜索算法-支持向量回归（VNS-SVR）模型应用于某高校学生数学成绩数据，并与SVR、GS-SVR、GA-SVR和FA-SVR等模型进行对比，验证了所提模型的有效性。     

大众化高等教育背景下地方高校成绩管理的问题及对策

高校学生成绩管理工作是学籍管理的基础,是对学生学籍实行动态管理的重要依据及对教学效果做出价值判断的手段。本文指出了当前成绩管理工作中的一些问题与困难,并对如何提高成绩管理工作的水平提出了对策和建议。