数据挖掘技术在高校教务管理系统中的应用研究

论文摘要

近几年来,全国各个高校招生规模都在不断的扩大,许多高校逐渐实行学分制,因此高校教务管理工作也变得复杂起来,计算机网络技术、计算机信息技术也在飞速发展,为了能够适应教育信息化发展的要求,部分高等学校购买或自行开发了基于网络的教务信息管理系统,从而实现了高校教务管理的网络化,并积累了大量有用的数据资源。本文对目前河南省内多所高校的教务管理系统进行了分析,发现这些系统基本上都实现了成绩管理、网上选课、网上注册、毕业审核、教学评价等海量数据的查询、备份、存储以及报表功能,基本上只是具备了统计功能,但并没有提供一种高效的方法来帮助教师以及教务系统管理人员进行教学进程方面的决策。能不能充分利用数据挖掘技术在数据分析方面的强大功能来对教务管理信息系统中的海量数据进行分析,发现数据背后的问题和规律从而为教学管理服务,并不断完善教务管理信息系统中的数据分析功能,正是本文研究的主题。构建了一个教务管理信息系统,该系统的体系结构采取B/S和C/S的混合模式结构,这种结构不但能够充分发挥高校内部各类资源的作用,还能提升高校的决策与管理水平,从而达到营造一个现代化数字化校园的学习环境。通过对传统经典的APriori算法的研究与分析,提出了用分时数据挖掘方法来进行关联规则的数据挖掘及基于哈希技术的APriori算法,并将该算法运用到教务管理方面,从而找出课程间先后顺序的关系。对数据挖掘技术在高校教学计划制定方面进行了比较有意义的探索。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 课题的来源
• 1.2 课题研究的意义
• 1.3 国内外研究现状
• 1.4 课题研究目标和内容
• 1.5 论文的组织结构
• 2 数据挖掘的相关理论
• 2.1 数据挖掘的概念
• 2.2 数据挖掘的过程
• 2.3 数据挖掘的分类
• 2.4 数据挖掘的方法和技术
• 2.5 数据挖掘系统体系构成
• 2.6 数据挖掘的应用和发展趋势
• 2.7 本章小结
• 3 关联规则研究
• 3.1 关联规则挖掘研究综述
• 3.2 关联规则基础知识
• 3.3 关联规则的种类
• 3.4 关联规则的算法
• 3.5 Apriori算法及改进
• 3.6 进一步研究的方向
• 3.7 本章小结
• 4 教务管理系统的设计与实现
• 4.1 系统的开发及运行环境
• 4.2 系统特点
• 4.3 系统的实现
• 4.4 数据库设计
• 4.5 登录实现
• 4.6 本章小结
• 5 数据挖掘在教务管理系统中的实现
• 5.1 问题提出
• 5.2 挖掘工具的选择
• 5.3. 数据准备
• 5.4 数据挖掘方法
• 5.5 算法运用描述
• 5.6 问题定义
• 5.7 本章小结
• 6 总结和展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢