基于数据挖掘的课程考核与分析决策系统的设计和实现

论文摘要

随着我国高校的蓬勃发展,高校教学和课程改革也全面开展,课程考核与分析决策是实现改革重要形式,如何降低课程考核的工作量,如何做到课程考核的全面性、科学性,提高课程考核结果的利用率,能够为教学和课程改革提供决策,一直是很多院校和教育工作者思考的问题。本文尝试探索一种新的课程考核模式,并将课程考核以及课程考核数据分析决策引入到Web系统中,旨在降低教师考核工作量,使考核成绩能全面的体现学生的综合能力,通过课程考核的海量数据可以得出课程总体教学效果、单个学生学习情况、学习态度情况、团队合作情况、课内外知识点学习情况等,并针对分析结果给出合理的调整策略,供学生、教师以及管理者参考。本文首先对教学和课程改革背景、课程考核与分析决策研究现状和发展现状、数据挖掘技术现状和发展现状等问题进行了分析,对系统涉及到的数据挖掘、ASP.NET等技术进行了介绍。然后深入研究了课程考核模式,提出了课程考核与分析决策系统模型,分析了系统性能要求以及功能需求,设计实现系统,并将C4.5决策树算法和关联规则Apriori算法应用到系统中,从考核海量数据中挖掘出有利于教学和课程改革的决策方案。论文最后在总结研究成果的基础上指出了研究的不足以及期望。

论文目录

• 摘要
• 英文摘要
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 教学改革是提高高等教育质量的重要环节
• 1.1.2 教学改革是在课程改革的背景下进行
• 1.1.3 课程考核数据的分析决策为课程改革提供科学依据
• 1.2 研究目的和意义
• 1.3 课程考核与分析决策系统研究现状和发展现状
• 1.4 数据挖掘技术研究现状和发展现状
• 1.5 本文的主要工作及主要结构
• 1.5.1 主要工作与目标
• 1.5.2 论文组织结构
• 1.6 本文的主要创新点
• 第二章 数据挖掘概述
• 2.1 数据挖掘的相关概念
• 2.2 数据挖掘的主要研究内容
• 2.3 数据挖掘的功能
• 2.4 数据挖掘的常用方法
• 2.4.1 聚类挖掘
• 2.4.2 决策树挖掘
• 2.4.3 关联规则挖掘
• 2.5 数据挖掘的过程和步骤
• 2.5.1 问题定义
• 2.5.2 数据收集和预处理
• 2.5.3 数据挖掘实施
• 2.5.4 数据挖掘的解释和评估
• 2.6 本章小结
• 第三章 课程考核与分析决策系统的设计与实现
• 3.1 课程考核与分析决策理论研究与建模
• 3.1.1 课程考核与分析决策概念
• 3.1.2 课程考核研究
• 3.1.3 分析决策标准指标以及原则
• 3.1.4 课程考核与分析决策建模
• 3.2 课程考核与分析决策系统功能分析
• 3.2.1 基础数据管理模块
• 3.2.2 学习态度监控模块
• 3.2.3 课程题库管理模块
• 3.2.4 在线考核模块
• 3.2.5 分析决策模块
• 3.3 系统性能要求
• 3.4 系统开发技术方案
• 3.4.1 ASP.NET
• 3.4.2 三层架构
• 3.4.3 SqlServer2005
• 3.5 课程考核与分析决策系统设计
• 3.5.1 系统物理结构设计
• 3.5.2 系统整体结构设计
• 3.5.3 数据库设计
• 3.5.4 系统功能具体实现
• 3.6 本章小结
• 第四章 数据挖掘技术在系统中的应用
• 4.1 决策树挖掘在系统中的应用
• 4.1.1 数据分类的概念和实施流程
• 4.1.2 数据分类模型
• 4.1.3 决策树及C4.5算法
• 4.1.4 课程考核决策系统的决策树挖掘
• 4.2 关联规则挖掘在系统中的应用
• 4.2.1 关联规则的定义
• 4.2.2 关联规则的分类
• 4.2.3 关联规则的定理
• 4.2.4 关联规则挖掘的过程
• 4.2.5 Apriori算法
• 4.2.6 课程考核信息数据的挖掘分析
• 4.3 本章小结
• 第五章 系统应用实例
• 5.1 基础数据设置
• 5.2 试卷生成
• 5.3 考勤记录
• 5.4 在线考核
• 5.5 考核结果分析与决策
• 5.5.1 课程总体教学分析与决策报告
• 5.5.2 学生个体分析与决策报告
• 5.6 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士研究生期间的科研情况