高校教学基本状态数据库系统的研究与实现

发布时间：2016-12-16 22:22

  本文关键词：对建设基础教育信息化投资智能管理与决策支持系统的探讨，由笔耕文化传播整理发布。

《北京交通大学》 2009年

高校教学基本状态数据库系统的研究与实现

陈恒忍  

【摘要】： 随着我国经济和社会的快速发展,我国高校的数量和招生规模在不断扩大,高等教育的教学质量成为人们关注和讨论的热点问题。为了在招生规模扩大的同时保证教学质量,就必须加强国家对高等学校教学基本状态的监控和指导。 本文研究并实现了高校教学基本状态数据库系统,该系统是基于NET框架采用B/S结构开发的,主要涉及到决策支持的相关技术。该系统包括指标维护、数据采集、决策支持和信息发布四个子系统,本文重点对指标维护、数据采集和决策支持子系统的设计与实现进行详细地阐述。 一、指标维护子系统主要用于维护本科教学评估中的基本评估指标和综合评估指标,本文介绍了现有的高校教学基本状态评估指标体系,分析了其基本结构,提出了一种维护指标间层次和包含关系的方法,设计并实现了指标维护系统。 二、数据采集子系统分为高校基本信息数据的采集和高校评估指标数据的采集,本文重点分析了高校评估指标数据的数据类型,设计了评估指标数据的采集流程,并应用ActiveX和XML技术实现了评估指标数据的采集。 三、决策支持子系统包括趋势分析、OLAP分析和聚类分析,本文将数据挖掘的结果和OLAP操作过程进行可视化表示,为高校教学基本状态评估提供有效的辅助工具。

【关键词】：
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TP311.52
【目录】：

致谢5-6

摘要6-7

ABSTRACT7-11

1 前言11-15

1.1 研究背景11

1.2 研究现状11-12

1.3 论文研究内容12

1.4 论文组织安排12-15

2 相关技术概述15-19

2.1 决策支持技术15

2.1.1 什么是决策支持15

2.1.2 决策支持技术现状15

2.2 数据挖掘技术15-18

2.2.1 数据挖掘的概念15-16

2.2.2 聚类分析16-17

2.2.3 K均值聚类算法17-18

2.3 OLAP技术18-19

2.3.1 OLAP的定义18

2.3.2 OLAP的基本数据模式18

2.3.3 OLAP的基本操作18-19

3 高校教学基本状态数据库系统总体设计19-31

3.1 系统设计目标19

3.2 系统框架与数据流设计19-22

3.2.1 系统框架选择19-21

3.2.2 系统总体结构21-22

3.2.3 系统数据流程22

3.3 系统数据库的设计22-28

3.3.1 概念模型设计22-25

3.3.2 逻辑模型设计25

3.3.3 物理模型设计25-26

3.3.4 数据库表结构设计26-28

3.4 系统功能结构设计28-31

3.4.1 指标维护子系统29

3.4.2 数据采集子系统29

3.4.3 决策支持子系统29-30

3.4.4 信息发布子系统30-31

4 指标维护子系统的设计与实现31-37

4.1 我国本科教学评估指标体系的现状31

4.2 评估指标体系结构分析31-32

4.3 指标维护子系统的设计32-34

4.3.1 基本评估指标维护模块的设计32-34

4.3.2 综合评估指标维护模块的设计34

4.4 指标维护子系统的实现34-37

4.4.1 基本评估指标维护模块的实现34-35

4.4.2 综合评估指标维护模块的实现35-37

5 数据采集子系统的设计与实现37-53

5.1 需求分析37-39

5.1.1 子系统功能分析37

5.1.2 子系统用户分析37-38

5.1.3 数据类型分析38-39

5.2 数据采集子系统的设计39-43

5.2.1 子系统功能设计39-41

5.2.2 数据采集流程设计41

5.2.3 数据建模设计41-43

5.3 高校基本信息数据采集的实现43

5.4 高校评估指标数据采集的实现43-53

5.4.1 报表制作43-49

5.4.2 下发报表49

5.4.3 填写报表49-50

5.4.4 审核报表50

5.4.5 汇总报表50-51

5.4.6 上报数据51-53

6 决策支持子系统的设计与实现53-71

6.1 需求分析53

6.2 功能设计53-54

6.3 趋势分析的实现54-55

6.3.1 纵向分析的实现54-55

6.3.2 横向分析的实现55

6.4 OLAP分析的实现55-58

6.4.1 建立多维数据立方体55-57

6.4.2 基于Web的OLAP展示57-58

6.5 聚类分析的实现58-62

6.5.1 聚类分析的流程58

6.5.2 设置聚类数据58-59

6.5.3 输出聚类结果59-60

6.5.4 可视化聚类结果60-62

6.6 实验分析62-71

6.6.1 数据可视化实验62-66

6.6.2 聚类结果可视化实验66-71

7 结论71-73

参考文献73-75

作者简历75-79

学位论文数据集79

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【引证文献】

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本文编号：215990