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基于不确定性系统研究方法的高校学生学习成绩分析与预测

作　者: 骆毅
导　师: 吕淑平
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 系统工程
关键词: 不确定性系统学生学习成绩评估预测
分类号: G642.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 21次
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内容摘要

随着高等教育大众化的深入和推进,高校教育规模不断扩大。高等教育改革和发展的重心工作从办学规模扩大转向人才培养质量提升。由于受到传统教育体制的影响,我国高校学生特别是低年级学生在学习过程中存在着依赖性较强的特点,在学习上更多的是被动接受,往往不能对自己的学习有一个动态和预期的了解。这样对于如何对学生学习状态的有效评价和未来的学习成绩进行预测,以便合理制定相关的培养政策至关重要。教学过程中,学生、教师、课程和传播媒体等要素之间存在着必然的内在联系,构成了一个学习系统,教学效果和成绩是教学系统的输出。教学系统中各信息传播和各要素之间的相互作用机理、发展过程及结果不可能作出详尽、具体的分析。学生的考试成绩已经带有充分的信息,采用一定的数据生成方法,减少数据随机性,增加数据的规律性,就可以建立每个学生的成绩预测模型,本文对利用多种不确定性系统研究方法对学生的学习状态进行了深入的研究。本文首先通过某高校学生的综合成绩进行分析,利用SK法,Q-Q图检验确定该高校学生成绩分布特点。然后通过建立模糊综合评价模型、基于层次化分析的模糊评价的改进模型、数据包络分析法(DEA)等四个评估模型,利用学生学习成绩对学生的学习状态进行评估。最后,运用了线性回归预测模型、模糊分析预测模型、GM(1,1)预测模型、ARIMA (0,1,1)预测模型四个模型对学生成绩进行预测,最终确定了相应模型的适用范围和效果。增强了高校学习状态评估和预测的科学性、合理性,并提出了学业预警的相关方法。对于高校教务管理的相关政策的制定提供了有效的科学基础,具有很好的应用前景和研究价值。

全文目录

摘要 5-6Abstract 6-9第1章绪论 9-15 1.1 引言 9 1.2 学生学习状态国内外研究现状 9-11 1.2.1 按评价标准的分类 10-11 1.2.2 按研究方法的不同分类 11 1.3 不确定性系统研究方法发展现状 11-13 1.4 本文研究的主要内容 13 1.5 论文的组织结构 13-15第2章不确定性系统研究方法简介 15-26 2.1 模糊综合评价 15-17 2.1.1 两类特殊模糊关系 15 2.1.2 模糊矩阵的乘积 15 2.1.3 模糊映射与模糊变换 15-16 2.1.4 单层综合评价 16-17 2.1.5 多层综合评判 17 2.2 数据包络分析法 17-19 2.2.1 数据包络分析基本概念 17-18 2.2.2 输入型与输出型的DEA模型 18 2.2.3 构建DEA模型的思路 18-19 2.3 线性回归模型 19-21 2.4 灰色系统理论模型 21-25 2.4.1 GM(1,1)模型 21-23 2.4.2 灰色关联分析模型 23-25 2.5 ARIMA预测模型 25 2.6 本章小结 25-26第3章高校学生学习状态特征分析 26-34 3.1 高校学生总体成绩分布特征分析 26-29 3.2 不同层次学生状况的分析 29-33 3.2.1 学生成绩平均值和稳定度的关系分析 29-31 3.2.3 学生整体进步度分析 31-32 3.2.4 基础成绩对于总成绩的影响分析 32-33 3.3 本章小结 33-34第4章高校学生学习状态评价 34-45 4.1 基于模糊分类综合评价模型的高校学生学习状态评价 34-37 4.2 基于层次化分析的模糊评价的改进模型的高校学生学习状态评价 37-40 4.3 基于DEA方法评价模型的高校学生学习状态评价 40-42 4.4 灰色关联分析法 42-43 4.5 几种评价模型的比较分析 43-44 4.6 本章小结 44-45第5章高校学生学习状态预测 45-54 5.1 基于线性回归预测模型的学生学习状态预测 45-46 5.2 基于模糊分析预测模型的学生学习状态预测 46-48 5.3 基于GM(1,1)成绩预测模型的学生学习状态预测 48-51 5.4 基于ARIMA(0,1,1)成绩预测模型的学生学习状态预测 51-52 5.5 几种方法的比较分析 52-53 5.6 本章小结 53-54结论 54-55参考文献 55-57攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 57-58致谢 58

基于不确定性系统研究方法的高校学生学习成绩分析与预测

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