高职院校教学评价结果的数据分析

论文摘要

教学评价过程是评价者根据评价对象的活动信息,由特定的评价机构对评价信息进行分析、统计并做出结论,最后把评价结果反馈到学校管理部门。数据分析是利用数据挖掘工具从数据集中识别出有效的、潜在的以及可理解的模式的过程。本文尝试将数据挖掘技术应用到教师教学质量评价中,结合传统的统计方法,充分发挥数据挖掘技术的作用,逐步建立起以促进学校和教师共同发展为根本目标的教师教学质量评价体系,让教学质量评价数据真正成为学校科学管理,科学决策的重要依据。本文首先结合职业教育的特点和学校对教师发展的要求,分析并设计了职业教育教学质量评价系统。系统以促进学校和教师共同发展为评价目标,完整地实现了数据准备到网上数据采集、数据仓库数据抽取、数据预处理、数据统计和挖掘分析整个过程。然后介绍了数据仓库和数据挖掘的相关概念,探讨了数据挖掘技术及其挖掘算法,重点研究关联规则Apriori挖掘算法及其改进算法,并在教学质量评估数据挖掘模块中成功实现了该算法。本文给出了基于SQL Server 2000教学评价数据挖掘系统在淄博职业学院的实现方法。通过对淄博职业学院学生评教数据和部分教师的档案数据进行数据挖掘,利用关联规则挖掘算法挖掘影响教学质量的关键因素,并对挖掘结果进行了分析,验证其有效性。文章最后对本文完成的工作进行了总结,指出了设计和实现中的不足,并指出了下一步的工作内容。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外的研究
• 1.2.2 国内的研究
• 1.2.3 数据挖掘技术的发展及现状
• 1.3 本文的主要工作
• 1.3.1 论文的主要工作
• 1.3.2 本文的主要贡献
• 1.3.3 论文结构
• 第二章 数据挖掘技术介绍
• 2.1 数据仓库
• 2.1.1 数据仓库的概念
• 2.1.2 数据仓库的数据组织
• 2.1.3 粒度与分割
• 2.1.4 数据仓库的数据组织形式
• 2.1.5 数据仓库的数据追加
• 2.2 数据挖掘技术
• 2.2.1 数据挖掘的任务及内容
• 2.2.2 数据挖掘的过程
• 2.3 基于数据库和数据仓库的数据挖掘技术
• 2.4 关联规则挖掘算法——Apriori 算法
• 2.4.1 关联规则的基本概念
• 2.4.2 关联规则挖掘算法
• 2.4.3 频繁项集算法的几种优化方法
• 2.4.4 改进优化的 Apriori 算法
• 2.5 本章小结
• 第三章 职业教育教学评价系统的分析与方案设计
• 3.1 系统分析
• 3.1.1 需求分析
• 3.1.2 教学评价的实施过程
• 3.2 评价指标体系的建立
• 3.2.1 构建教师教学质量评价指标的原则
• 3.2.2 教学评价指标的确定
• 3.3 系统设计方案
• 3.3.1 系统的功能结构分析
• 3.3.2 系统主要部分功能结构的设计
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于结果分析的数据仓库设计
• 4.1 数据仓库的设计方法
• 4.2 教学评价结果分析的数据仓库设计方案
• 4.3 数据仓库设计
• 4.3.1 提出需求
• 4.3.2 概念模型设计
• 4.3.3 逻辑设计
• 4.3.4 物理设计
• 4.4 本章小结
• 第五章 教学评价系统数据挖掘模块的实现
• 5.1 数据挖掘系统的实现方法
• 5.2 开发工具
• 5.3 教学评价结果数据挖掘的实现
• 5.3.1 信息初始化
• 5.3.2 数据采集
• 5.3.3 数据预处理
• 5.3.4 数据分析挖掘
• 5.4 模式理解
• 5.5 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 系统进一步的工作
• 6.3 面向全国高等职业教育评价系统的展望
• 致谢
• 参考文献