本文關鍵詞： 教育數(shù)據(jù)挖掘 教學評價 離群點檢測 關聯(lián)規(guī)則　出處：《河北師范大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：“數(shù)據(jù)驅動學校,分析變革教育”的大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨,利用教育數(shù)據(jù)挖掘技術和學習分析技術,構建教育領域相關模型,探索教育變量之間的相關關系,為教育教學決策提供有效支持,將成為未來教育的發(fā)展趨勢。課堂教學質量評價是教學質量評估的重要內容,教學評價是教學活動中不可缺少的環(huán)節(jié)�，F(xiàn)有的教學評價結果大多采用一種定量評價方法,該方法通過量化計算分析,部分的反映了教學狀況,但很難直接看出這些數(shù)據(jù)之間是否還隱含著更有價值的規(guī)律,也就很難為教學管理者的決策提供更有效的支持。本文結合教學評價數(shù)據(jù),研究相應的知識發(fā)現(xiàn)方法,從教學評價數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的知識,給教學管理工作者管理教學和教師授課提供意見。主要的工作內容有:(1)教學評價數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析和預處理。完成了教學評價數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)梳理工作,分析了教學評價數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結構,構建了教學評價數(shù)據(jù)相關表的關系結構圖;完成了數(shù)據(jù)的的初步統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)預處理工作,完成了對教學相關表的數(shù)據(jù)統(tǒng)計工作,根據(jù)確定的挖掘目標選取實驗數(shù)據(jù)并完成了數(shù)據(jù)的清洗、集成、變換和規(guī)范化,通過對數(shù)據(jù)進行預處理,將數(shù)據(jù)處理成挖掘所需的數(shù)據(jù)格式。(2)教學評價數(shù)據(jù)的離群點檢測算法研究。本文分析了現(xiàn)有的分類型屬性離群點檢測算法的優(yōu)缺點,及其應用于教學評價數(shù)據(jù)上的不適應性,提出了一種教學評價數(shù)據(jù)的離群點檢測算法,并將此算法應用于真實教學評價數(shù)據(jù),檢測教學評價數(shù)據(jù)中的噪聲數(shù)據(jù)將其分離至單獨的數(shù)據(jù)表中。實驗表明算法具有較高的效率和準確率。(3)教學評價數(shù)據(jù)的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究。研究了一種高效的教學評價數(shù)據(jù)關聯(lián)規(guī)則挖掘算法,以發(fā)現(xiàn)教學因素間有哪些聯(lián)系,從而給教師的教學,和教學管理者的教學管理工作提供建議。本文分析了經(jīng)典Apriori算法的不足,并分析了現(xiàn)有的基于壓縮矩陣的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法用于多值分類型數(shù)據(jù)時的不適用性,提出了一個新的多值分類型屬性關聯(lián)規(guī)則挖掘算法。實驗表明,算法可以有效的避免無效候選項集的產(chǎn)生,減少了不必要的連接操作,提高了挖掘效率。
[Abstract]:The big data era of "data-driven school, analysis of education for change" has come. Using the technology of educational data mining and learning analysis, the relevant models in the field of education are constructed, and the correlation between educational variables is explored. Providing effective support for educational decision-making will become the development trend of education in the future. Classroom teaching quality evaluation is an important content of teaching quality evaluation. Teaching evaluation is an indispensable link in teaching activities. Most of the existing teaching evaluation results adopt a quantitative evaluation method, which partly reflects the teaching situation through quantitative calculation and analysis. However, it is difficult to directly see whether there is a more valuable rule between these data, and it is difficult to provide more effective support for the decision-making of teaching managers. The corresponding knowledge discovery method is studied, and the hidden knowledge is mined from the teaching evaluation data. The main contents of this paper are: 1) data analysis and preprocessing of teaching evaluation data. The data combing of teaching evaluation data has been completed. The data structure of teaching evaluation data is analyzed, and the relation structure diagram of the related table of teaching evaluation data is constructed. Completed the preliminary statistical analysis of the data and data preprocessing, completed the data statistics of the teaching related tables, selected the experimental data according to the determined mining targets, and completed the data cleaning and integration. Transform and normalize, by preprocessing the data. This paper analyzes the advantages and disadvantages of the existing outlier detection algorithms based on the analysis of the characteristics of the existing outlier detection algorithms. This paper presents an outlier detection algorithm for teaching evaluation data, and applies the algorithm to the real teaching evaluation data. The noise data in the teaching evaluation data is separated into a separate data table. The experiment shows that the algorithm has high efficiency and accuracy. The research of association rules mining algorithm for teaching evaluation data. An efficient association rule mining algorithm for teaching evaluation data is studied. In order to find out the relationship between teaching factors and provide suggestions for teachers' teaching and teaching management, this paper analyzes the shortcomings of classical Apriori algorithm. The inapplicability of the existing association rules mining algorithm based on compressed matrix for multi-valued classification data is analyzed, and a new algorithm for mining association rules of multi-valued sub-type attributes is proposed. The algorithm can effectively avoid the generation of invalid candidate itemsets, reduce unnecessary join operations, and improve the efficiency of mining.
【學位授予單位】：河北師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：G434;TP311.13

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