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基于数据挖掘的课程考核与分析决策系统的设计和实现

作　者: 孙握瑜
导　师: 陶亮
学　校: 安徽大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 数据挖掘课程考核分析决策决策树关联规则
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 136次
引　用: 1次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着我国高校的蓬勃发展,高校教学和课程改革也全面开展,课程考核与分析决策是实现改革重要形式,如何降低课程考核的工作量,如何做到课程考核的全面性、科学性,提高课程考核结果的利用率,能够为教学和课程改革提供决策,一直是很多院校和教育工作者思考的问题。本文尝试探索一种新的课程考核模式,并将课程考核以及课程考核数据分析决策引入到Web系统中,旨在降低教师考核工作量,使考核成绩能全面的体现学生的综合能力,通过课程考核的海量数据可以得出课程总体教学效果、单个学生学习情况、学习态度情况、团队合作情况、课内外知识点学习情况等,并针对分析结果给出合理的调整策略,供学生、教师以及管理者参考。本文首先对教学和课程改革背景、课程考核与分析决策研究现状和发展现状、数据挖掘技术现状和发展现状等问题进行了分析,对系统涉及到的数据挖掘、ASP.NET等技术进行了介绍。然后深入研究了课程考核模式,提出了课程考核与分析决策系统模型,分析了系统性能要求以及功能需求,设计实现系统,并将C4.5决策树算法和关联规则Apriori算法应用到系统中,从考核海量数据中挖掘出有利于教学和课程改革的决策方案。论文最后在总结研究成果的基础上指出了研究的不足以及期望。

基于数据挖掘的课程考核与分析决策系统的设计和实现

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