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基于数据挖掘的教育分析系统的研究与实现

发布时间:2019-11-02 07:53
【摘要】:在当今的教育时代,教育信息化的推广所带来的教育数据被大部分闲置和遗弃,完全依靠经验主义来制定教育决策的状况与新的教育环境格格不入。大量的教育数据亟需被高度利用和挖掘。论文面向当前的高校教育环境,针对本科生的培养方案,提出了三个数据分析需求:1.利用分类算法对学生的专业课程成绩信息进行建模,通过学生前期基础课程的学习情况来预测其专业能力是否能够达到培养计划的标准;2.根据课程教学过程中收集到的相关信息和学生各阶段表现成绩来探索影响教学效果的因素,并从中提取学生学习状态,以便制定个性化的辅导和学习方案;3.从大量的学生专业选课记录的数据中,发掘学生选课行为规律,从而为合理分配教学资源,为教学决策的制定提供帮助。运用教育数据挖掘领域的知识将上述需求转换成分类、聚类和聚类分析等问题,以Weka作为实验平台,采用 C4.5、SVM、Logistic 回归、RIPPER、DBSCAN、FP-Growth 等多种算法分别对各个问题进行建模和分析,采用交叉验证、绘制ROC曲线图和聚类二维散点图等方式对模型和结果进行评估分析,创建并执行研究方案以及验证方案的有效性。以研究结果和实验结论为基础,本文设计并实现了基于数据挖掘的教育数据分析系统,创建了基于MySQL数据库的专用数据源模块,利用Weka的开源API接口实现了算法建模、评估以及结果输出等各个系统模块,并完成相关的测试工作。
【图文】:

分类过程


根据第一章对教育数据挖掘的介绍以及对当今研究现状的调查结果,可以看逡逑到教育数据领域中占比重最大的数据研宄问题依然是经典的数据挖掘的三大问逡逑题:分类预测、聚类和关联规则挖掘。本章节就这三类问题及其相关技术展开介逡逑绍,为本文接下来的实验、研究与设计做好铺垫。最后对于本文将要用作实现数逡逑据挖掘系统所采用的开源数据挖掘工具Weka做基本的介绍。逡逑2.1分类问题逡逑分类是一种非常重要的数据挖掘技术,其目的是建立分类模型,并利用模型逡逑预测未知类别数据对象的所属类别。分类算法也有很多种,它们都能够很好地拟逡逑合输入数据中类别和属性及之间的联系,来创建出预测模型,正确地预测未知样逡逑本的类别[|()]。分类过程分为学习阶段和分类阶段,如图所示。逡逑

课程体系,专业技能,专业课,学生


根据专业技能所需进行分类,并依据学科的知识掌握的由浅入深的顺逡逑序将其合理的分配在各个学期中。课程体系是每个专业培养方案的提纲,体现着逡逑专业特色。图3-1取自某高校计算机科学与技术专业培养计划中的课程体系的一逡逑部分。逡逑第7字期逦逦逡逑通栜件择合设计与^逡逑软伸合财绍^逦逦^逦邋逦逡逑逦逦I-逦1逦通信软件设计邋4逦邋现代通信网逡逑“邋逦1逦 ̄ ̄} ̄ ̄逡逑第5-6字期逦 ̄逦逦逦逡逑数IR库系抉深程逦逦逦1逦现代交c蹣X逡逑^逦逡逑逦逦L逦t逡逑微机系说与接口技术令逦逦1逦逡逑逦逦邋逦逦1逦栤原理邋? ̄逡逑软件工程逦逦1邋“逦逦逡逑I逦逦1逦fin邋系饺逦逦逡逑编译原理与技术逡逑3邋[逡逑第34字期邋逦逦 ̄逡逑焌,颁逦Lj柿机二asa邋__逦|肜式语[胱詙UM逡逑^逦7「逡逑}锓ㄓ胧纸展瑰五五义希獭浴危龞軣a洰系校逦酿洰逡逑;逦'.‘逦i邋;邋■逦逡逑酿,

本文编号:2554373

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