数据挖掘技术在中职学生成绩分析中的应用研究

发布时间：2020-09-30 17:05

　　 随着信息化技术的普及,学校管理工作的信息化得到很大的发展,信息化的教学手段和信息化的学生学籍管理系统等等,为学校的日常管理工作提供了便利,提高了学校的管理效率和管理水平。经过这些年的发展,信息化管理系统存诸和积累了既丰富又宝贵的信息资源,将学生的学习成绩和学生的信息数据进行综合分析和总结,从中发现考生的成绩与课程教学之间存在某种规律,给学校管理层提供决策有用的信息,提高学生的学习效率。本论文通过数据挖掘技术中的决策树技术,建立了学生成绩分析预测,并通过聚类算法对性质特点相似的数据进行分组和归类,从而对决策树算法进行补充,使分析结果更加精确,从而有针对性地对学生进行个性化辅导和教学,以专门化,针对性的辅导,实施多样化和个性化教育。首先,通过决策树技术,对学生的考试成绩进行筛选和预处理,建立学生数据库,有利于进行相关数据的挖掘。对相关数据进行挖掘分析,找出隐藏在成绩数据中有用的、潜在的信息与规则,从而为东莞理工学校的教学管理模式与教学改革的决策提供有效的科学依据。从决策树中抽出规则,建立成绩预测支持,通过此方式来预测学生成绩,对参加考试的学生具有指导作用。在决策树技术的基础上,运用聚类算法对成绩数据进行分类,然后对各类进行聚类分析,从横向的角度找出变量之间的关系,作为对决策树算法的补充,同时通过对聚类的结果与决策树分析结果进行对比分析,验证准确性与有效性。通过对决策树和聚类算法两个算法相结合的研究,对学生成绩进行了分析,提取有效规则,挖掘变量之间的关系,从而对学生进行针对性的指导与辅助,提高其学习能力。
【学位单位】：广东技术师范学院
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：G717;TP311.13
【部分图文】：

广东技术师范学院硕士学位论文均分数，把英语考级的数据从一般性考试从挑选出来，最后按照学生信息的单把全部信息整合在一张表格里。具体信息由图 3-3 可得。

集成后的成绩数据

广东技术师范学院硕士学位论文1） 创新建数据源。创建新数据源的时候，要新建一个项目为 “Analysis Services项目”，然后我们进入数据源向导窗口，在提供的选项中选择“使用服务账号”，具体过程图 3-5、图 3-6 所示：

【参考文献】

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本文编号：2831112