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【mpa论文】试探数据挖掘在教务管理中的应用(论文材料)

星级: ★★★★ 期刊: 《电子商务》作者:王耀 郑玲浏览量:3364 论文级别:最新本章主题:算法和教务原创论文: 5156论文网更新时间:12-25审核稿件编辑:Berg本文版权归属:www.5156chinese.cn 分享次数:3371 评论次数: 2455

导读:算法和教务方面的论文怎么写。此篇数据挖掘在教务管理中的应用优秀范文供大学生们写作这类毕业论文参考阅读,希望文章中某论文内容格式会对你的论文写作能有帮助。

关键词:数据挖掘;教学管理;关联规则;聚类;决策树;贝叶斯网络

目前各个学校的教务都使用了学分制的信息化管理软件,存储了大量的教务数据.但总体上来说,教务的管理者主要还是通过比较简单的数据排序或统计等功能来了解教务信息,而这样了解到的信息内容必然是表面化的、有限的,不全面的,于是隐藏在信息之中的深层次的信息内容仍然得不到充分的利用.因此,我们应该通过对教务的大量信息进行数据挖掘,从中找到其内在的本质的必然的联系,以此科学的规律作为依据制定更为合理的教学决策,以此来提高教务的管理水平和学校的办学质量.而实际上,对于利用数据挖掘技术对教学管理进行分析和判别已经有了一些初步的研究.

一、数据挖掘的概念、常用技术和算法

数据挖掘(data mining)就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的过程.简单地说,数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识,又被称为数据库中的知识发现(knowledge discover in database ,KDD)[1].

由于目前在教务管理信息的分析过程中,主要采用聚类分析、关联规则、决策树、贝叶斯网络等数据挖掘技术,下面将就这四种技术及其算法进行说明.

1。 关联规则

关联规则是数据挖掘的主要研究方向和最成熟的技术之一.它是为了在数据库中发现多个(两个或两个以上)数据项之间的关联关系,是一种简单、明确的分析规则,主要用来查找存在于大量数据之间的关联性或相关性,从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式[1].关联规则挖掘比较经典的算法包括Apriori算法和FP-growth算法.

2。 聚类分析

聚类分析是将物理的或者抽象的数据集合划分为多个类别的过程,聚类之后的每个类别中任意两个数据样本之间具有高度的相似度,而不同类别的数据样本之间具有较低的相似度.[1]相似度可以根据数据样本的描述属性的具体取值来计算,通常采用数据样本间的距离来表示.聚类分析的常见算法是k-means算法.

3。 决策树

决策树也称为判断树(Decision Tree),它是一个类似于流程图的树形结构,在这个树形结构中,每个内部结点表示在一个属性上的测试,每个分支代表一个

数据挖掘在教务管理中的应用
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测试输出,每个树叶节点代表一个类或类的分布.决策树是数据挖掘的一个活跃领域,是一种基于实际数据的归纳学习算法[1].决策树算法主要被用来解决以离散型变量作为属性类型的学习方法.连续型变量必须被离散化才能被学习.构建决策树的算法有很多,其中最具代表性的是ID3算法和C4。5算法.

4。 贝叶斯网络

贝叶斯网络作为图形模型(概率理论和图论相结合的产物)的一种,具有图形棋型的大多数性质,是描述随机变量(事件)之间依赖关系的一种图形模式,是一种用来进行推理的模型.贝叶斯网络通过有向图的形式表示随机变量间的因果关系,并通过条件概率将这种关系数量化,使得不确定性推理在逻辑上变得更为清晰,理解性更强.

二、数据挖掘在教务管理中的应用

目前数据挖掘在中国各高校的教务管理中还处于初步的应用.下面将根据近些年的文献资料归纳和总结数据挖掘方法在教学活动中的应用情况.

1。 基于聚类分析对教务数据进行挖掘

陈涛、陈启买等[2]认为传统聚类算法对于处理分类属性的数据或布尔型数据时并不适合采用距离作为测度.他们首先分析了数据集的特点,并在此基础上提出了一个新的聚类算法:即用公共近邻点数来衡量两数据间的相似性,这样有利于考虑数据分布的全局特征,具有良好的聚类特性和可扩展性,对解决学分制体系下学生专业自动分类问题具有积极意义;刘美玲、李嘉等[3]提出了一种基于K-Means算法的成绩聚类分析方法,针对传统的求总分统计成绩方法的不足,选取固定的初始聚类中心,改进了K-Means算法随机选取初始聚类中心导致聚类不稳定的不足,在聚类后通过聚类内差异与聚类间差异的比值来衡量聚类的质量,使得聚类结果蕴含更多有用的信息,从而对教务的学生成绩分析起到了更好的作用;杜丽娜等[4]则提出运用模糊聚类的思想。根据学生成绩将学生分类,以便在教学管理中,根据不同阶段的学生提出不同的教学要求和选取不同的教学、辅导方法,以全面提高学生的综合素质.

2。 基于关联规则对教务数据进行挖掘

潘锋[5]提出了在利用关联规则的数据挖掘思想指导下建立教务管理信息系统的思路,从而实现教学计划制定的合理性;杨琳,姜真等[6]利用改进的Apriori算法削除了规则冗余,提高了规则概括能力,缩短了运行时间,在通过利用关联规则对学生的历史成绩数据进行挖掘的基础上,进而分析出影响学生成绩的内在因素;董萍[7]通过采用关联规则的Apriori算法和改进后的Apriori算法对她所在的三门峡职业技术学院学生各门课程成绩进行分析,发现了课程之间的联系和基础课程对专业课程的影响,从而为教务管理部门安排课程提供更有科学意义的参考;张

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建安,杨学俊等[8]利用基于 FP-Growth关联规则算法,设计和实现基于C/S模式的高校自动排课系统,从而达到教学资源利用的最优化,解决了教务部门

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的迫切需要.

3。 基于决策树算法对教务数据进行挖掘

刘建友[9]提出在学分制体系下通过构建基于教务数据的决策树分类模型,来解决学分制体系下的学位认证等问题;王学戏[10]则是将决策树概念和算法引入学生就业工作中,他通过对毕业生的学生就业信息的数据进行分析,建立学生就业的相关层次和类别划分,然后根据一定的规则,从学生个人信息档案及学院教务系统中筛选出符合规则的学生推荐给企业,这样使得就业学生和企业都能达到比较满意的效果;杨宏颖,罗桓等[11]通过基于决策树的数据挖掘对网络学院的学生统考成绩的相关性分析,发现了学习过程的评价即平时成绩比期末成绩更关键,根据此研究结果,采取让教学管理员和教师对学习过程加强指导和管理的方法,从而提高了网络学堂的教学质量.

4。 基于贝叶斯网络对教务数据进行挖掘

任喜峰[12]通过对基于朴素贝叶斯分类的考试成绩进行监测,探索一种有效的监测学生考试成绩变化趋势的机制;陈秀玲[13]在毕业生就业方向预测中利用主成分分析及贝叶斯k近

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邻分类法,把毕业生成绩作为特征数据,通过主成分分析降低特征数据维数,进而使用贝叶斯k近邻算法达到进行职业方向预测(分类)的目的,进而实现了对较适合学生的职业进行预测;朱彦松[14]选用贝叶斯网络推荐技术,建立系统选课贝叶斯网络推荐模型,实现了基于学生兴趣的课程个性化推荐,从而为教务的学生选课工作带来极大的改善.

三、结束语

随着各个高等学校所使用的教务管理系统的不断完善和发展,教务系统中的信息量也会逐渐加大,而在这大量的数据基础上,利用数据挖掘技术为高等学校教务管理提供切实可行的提高教学质量、优化教学资源、规范教学管理的依据, 必然会让高等学校在激烈的竞争中掌握主动, 从而在未来的发展中为高校提供更广阔的空间, 发挥更重要的作用.

[ 参考文献 ]

1、开放教育教务管理标准化:问题与对策 ISO9000标准引入开放教育教务管理是否合理,贯标过程中凸显的问题有哪些,本文立足于天津广播电视大学教务管理标准化的探索和实践,通过调查访问,逐一分析上述问题,探求提高开放教育教务管理水平的

2、基于ProE 的复杂尺寸链算法研究 孙春艳张谋 陕西法士特齿轮有限责任公司陕西省西安市710119 随着科技水平进步和对产品性能要求的提高,变速器产品制造装配精度也随之提高;本文基于ProE草绘环境下提出了一种

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