关联规则挖掘在教学质量分析中的研究

论文摘要

教育教学质量依然是高校教育最为关心的问题,学生成绩管理和教学质量分析是教学管理工作者最棘手的问题。高校一直在致力于进行教学改革,提高教学质量,大部分高校还是采用传统的管理模式。这种方式不能从根本上解决现代化的今天所面临的新问题,不能从堆积如山的学生学习成绩单中发现其中所存在的“知识”,所以需要用改进原有的管理模式,采用新的技术方法来发现成绩之间存在的关系,找出真正影响学生学习成绩的因素,以期真正解决教学质量和教学效果提高的问题。本文在认真分析研究目前高校成绩管理情况的基础上,提出了将数据挖掘技术中的关联挖掘运用在对实验课程成绩分析中。通过对实验课程成绩间的关联关系挖掘,分析影响学生学习成绩的一些相关因素对教学质量进行分析与预测。在关联规则挖掘的过程中,对原有的算法深入地分析研究,提出了改进的Apriori算法应用在关联规则的挖掘中。同时,基于现阶段不适合使用Apriori算法进行挖掘的特殊情况,运用灰色关联分析对小数据量的情况进行了关联分析与挖掘。关联规则挖掘出一门实验课程成绩对其它实验课程成绩的影响程度,得出有价值的规则和信息,为教学管理部门做出正确的教学决策提供了极大的方便。把线性回归技术引入到教学评教当中,应用Matlab软件对评教结果数据进行分析,得出各个评价指标与教学效果之间的影响关系,这样可以很好地建议教师在教学中应该发扬和注意的事项,很好地指导教学。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究目的及意义
• 1.1.1 研究目的
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 关联规则挖掘的国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 研究的主要内容
• 2 关联规则挖掘技术概述
• 2.1 关联规则挖掘基本概述
• 2.1.1 关联规则挖掘基本概念
• 2.1.2 关联规则分类
• 2.1.3 关联规则挖掘过程
• 2.2 关联规则挖掘算法
• 2.2.1 Apriori算法概述
• 2.2.2 Apriori算法的缺点
• 2.2.3 Apriori算法的优化方法
• 2.3 本章小结
• 3 教学质量分析与预测
• 3.1 影响教学质量的因素分析
• 3.1.1 教育思想与教育理念
• 3.1.2 教师水平
• 3.1.3 教学评价手段
• 3.2 成绩分析
• 3.2.1 成绩评估的重要性
• 3.2.2 成绩评估的作用
• 3.2.3 现有成绩评估的不足
• 3.3 教学质量分析现状评估
• 3.3.1 存在的缺陷和不足
• 3.3.2 科学手段的引入
• 3.4 线性回归分析技术
• 3.4.1 多元线性回归
• 3.4.2 逐步回归法
• 3.4.3 数学模型的创建
• 3.5 改进的Apriori算法
• 3.5.1 算法改进思想
• 3.5.2 算法设计
• 3.5.3 算法分析与应用
• 3.6 灰色关联分析
• 3.6.1 灰色关联理论
• 3.6.2 灰色关联基本步骤
• 3.6.3 灰色关联分析
• 3.7 本章小结
• 4 教学质量分析预测系统的设计与实现
• 4.1 教学质量分析与预测系统设计
• 4.1.1 在线评教设计
• 4.1.2 实验效果分析设计
• 4.2 实验成绩数据收集与预处理
• 4.2.1 数据的收集
• 4.2.2 数据预处理
• 4.3 实验成绩数据分析与预测
• 4.3.1 改进的Apriori算法应用
• 4.3.2 灰色关联分析应用
• 4.3.3 回归分析应用
• 4.4 两种关联挖掘的比较
• 4.4.1 关联分析结果的比较
• 4.4.2 有效性分析
• 4.5 系统实现
• 4.5.1 系统构建
• 4.5.2 系统开发环境与工具
• 4.5.3 系统运行配置
• 4.6 本章小结
• 5 结论与展望
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文目录