基于数据挖掘技术的高校优质生源基地评选方法研究

发布时间：2021-03-16 10:18

　　生源甄选作为高校建设工作中的起点环节,直接影响高校新生的录取质量,不仅是毕业生高质量输出的重要前提,也关系着高校的教学水平、人才培养质量及高校的综合发展。近年来,高校间对于优质生源的竞争愈发的激烈,各地区不同院校的生源状况参差不齐,生源问题已成为高校工作人员及社会各界高度关注的热点。因此,如何评选出与高校本身适配度最佳的生源成为高校招录工作的首要目标,也是当下极具价值的研究课题。本文充分利用数据挖掘分析技术,通过对毕业生的在校数据进行统计分析与挖掘管理,归纳生源质量影响因素并进行指标体系和模型量化分析,生成优质生源基地评选方案,进而有针对性地优化生源,加强与生源学校的良性对接。笔者在本次研究中利用R语言技术对采集到的学生数据进行综合处理,完成数据的清洗加工和数据质量的监测管控,形成完整的学生信息数据库。再通过Apriori关联算法与完全连接聚类算法,面向学生探寻与用户需求相符的模型,找出学生信息中潜藏的能为高校管理决策提供帮助的数据。本研究在完成高校数据集中分布式管理的同时,也完成了教育大数据的深度剖析和挖掘。立足于学生的真实记录,充分掌握学生的成长轨迹,对学生的综合表现进行科学评估,... 

【文章来源】：浙江师范大学浙江省

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

评价模型架构设计

学生数据预处理部分结果

入学成绩与在校表现、毕业流向关联规则如图5.3，提升度高于1的关联规则，能够发现部分输出结果支持度未到30%，或者置信度不足60%，意味着进校成绩优秀与考研情况、优秀毕业生情况、党团

【参考文献】：
期刊论文
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[5]内蒙古各盟市经济发展水平评价与比较实证研究——基于因子分析和聚类分析[J]. 魏群.  管理观察. 2018(27)
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硕士论文
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[3]从断裂到融合：中学教育与大学教育关系研究[D]. 杨柳.湖南科技大学 2017
[4]教育学专业本科毕业生质量标准及转型策略研究[D]. 邵悦.沈阳师范大学 2016
[5]智慧校园数据挖掘及其应用[D]. 石飞飞.北京邮电大学 2014
[6]高校招生生源质量分析与评价模型研究[D]. 陈静.重庆大学 2006



本文编号：3085885