基于数据挖掘技术的高校学生体能分析系统设计与实现

发布时间：2022-08-04 16:42

　　随着素质教育全面建设,体育教育的建设也逐渐得到了各级政府、党委、高校组织和社会的全面关注和支持。体育教育作为高校教育的重要组成部分,各大高校均按照国家标准开设体育课程和进行周期性的体能测试。而当前存在的问题是各大高校开设的体育课程单一化;体育课程评价标准不统一;体育教育管理系统以收集信息、整理和统计功能为主,时效性和指导意义低下。以上存在的问题导致学生难以正确衡量自身的体能健康;教师工作任务繁重,难以通过繁杂的数据对学生进行科学的指导。本文以高校体测数据为例,尝试设计和实现时效性和可读性更强的高校体能分析系统。并通过数据挖掘技术,挖掘数据中隐藏的关联信息,帮助教师为学生提供更加科学有效的指导和建议。本文主要以内蒙古某一职业技术学院2019级新生的体能测试数据和体能健康自评数据作为研究对象。通过数据统计,按照《国家体育锻炼标准》中的成绩评价标准得到了五项基本指标:心肺功能、肌肉力量、肌肉耐力、柔软度、肥胖程度。利用决策树C4.5算法对心肺功能不达标的学生构造决策树模型;利用关联规则Apriori算法对体能健康的五项指标的关联性进行数据挖掘。从而判断出学生体能和行为习惯之间存在的隐藏规律;... 

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 项目背景
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 数据挖掘技术研究现状
        1.2.2 体能分析研究现状
    1.3 本文组织结构
    1.4 本章小结
第二章 数据挖掘技术理论基础
    2.1 数据挖掘概述
    2.2 数据挖掘任务
    2.3 数据挖掘分类
    2.4 数据挖掘过程
    2.5 数据挖掘的常用工具
    2.6 数据挖掘应用领域
    2.7 本章小结
第三章 数据挖掘技术在高校学生体能分析中的应用
    3.1 高校学生体能分析
        3.1.1 高校学生的体能状况
        3.1.2 高校学生体能问题描述
    3.2 数据采集
    3.3 数据预处理
    3.4 数据挖掘算法和选择
        3.4.1 决策树算法
        3.4.2 关联规则算法
        3.4.3 决策树和关联规则算法的比较
    3.5 决策树算法的分析应用
    3.6 关联规则算法的分析应用
    3.7 本章小结
第四章 高校学生体能分析系统设计
    4.1 需求分析
        4.1.1 系统功能需求
    4.2 系统总体架构
    4.3 系统设计功能模块设计
    4.4 数据库设计
        4.4.1 概念模型设计
        4.4.2 逻辑模型设计
    4.5 本章小结
第五章 高校学生体能分析系统实现
    5.1 体能测评功能实现
    5.2 体能数据管理功能实现
        5.2.1 基本信息管理功能
        5.2.2 测评结果管理
        5.2.3 数据挖掘操作
    5.3 本章小结
第六章 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 研究展望
参考文献
致谢



本文编号：3669901