發(fā)布時間：2020-12-17 15:35

　　在教育領(lǐng)域利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對學(xué)生在校園中的數(shù)據(jù)進行分析,從而與學(xué)生的學(xué)習(xí)成績做出關(guān)聯(lián)性研究已成為各高校中一個具有重要意義的課題。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對學(xué)生成績進行合理的預(yù)測,可以幫助學(xué)校針對不同的學(xué)生出制定個性化的教學(xué)方案,可以幫助學(xué)生規(guī)范不良的行為習(xí)慣并提高考試成績。論文的研究與實踐工作為:(1)從學(xué)校有關(guān)部門和互聯(lián)網(wǎng)等多個數(shù)據(jù)源采集學(xué)生的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)這兩方面的數(shù)據(jù)。(2)將采集到的數(shù)據(jù)通過初步分析后,通過數(shù)據(jù)的清洗、選擇、集成等步驟對數(shù)據(jù)進行較為全面的預(yù)處理工作。(3)從不同的維度對數(shù)據(jù)進行深入的分析工作,并在每一維數(shù)據(jù)的分析中針對性的向?qū)W校提出改進建議,且在分析中提出以上一個學(xué)期學(xué)生學(xué)習(xí)成績和行為規(guī)律為參考,利用兩學(xué)期學(xué)生學(xué)習(xí)生活的變化對本學(xué)期學(xué)生的成績做出預(yù)測的新思路,并最終提取出用于建立預(yù)測模型的學(xué)生屬性特征。(4)以樸素貝葉斯和K近鄰分類算法分別對學(xué)生數(shù)據(jù)構(gòu)建了成績預(yù)測模型,并進行了模型評估和兩種預(yù)測模型的詳細對比。論文通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以學(xué)生數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),建立學(xué)生成績預(yù)測模型,這使得學(xué)校可以根據(jù)預(yù)測結(jié)果更加清晰地了解學(xué)生,并提前對學(xué)生的行為規(guī)律加以約束,以幫助其提高學(xué)習(xí)成績... 

【文章來源】：內(nèi)蒙古大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū) 211工程院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

KNN算法決策示意圖

圖 3.1 第一學(xué)期不同年級學(xué)生平均成績對比條形圖arison of the Average Grades of Different Grades in

圖 3.2 第二學(xué)期不同年級學(xué)生平均成績對比條形圖rison of the Average Grades of Different Grades in th

【參考文獻】：
期刊論文
[1]教育數(shù)據(jù)挖掘的研究進展與趨勢[J]. 雷曉鋒,楊明.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版). 2018(04)
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[10]數(shù)據(jù)挖掘在學(xué)生專業(yè)成績預(yù)測上的應(yīng)用[J]. 崔仁桀.  軟件. 2016(01)

碩士論文
[1]基于學(xué)生行為的成績預(yù)測模型的研究與應(yīng)用[D]. 劉譞.電子科技大學(xué) 2017
[2]大數(shù)據(jù)對高等教育發(fā)展的推動研究[D]. 賈同.西南大學(xué) 2015
[3]利用校園一卡通數(shù)據(jù)優(yōu)化高校貧困生認(rèn)定系統(tǒng)[D]. 陳建兵.電子科技大學(xué) 2012
[4]基于一卡通數(shù)據(jù)的消費行為與成績的關(guān)聯(lián)性研究分析[D]. 徐劍.南昌大學(xué) 2010



本文編號：2922280