本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中職學(xué)校教學(xué)評價中的應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 教學(xué)評價 關(guān)聯(lián) 決策樹 T檢驗

【摘要】：為適應(yīng)現(xiàn)代教學(xué)管理需要,絕大部分中職學(xué)校均采用學(xué)分制教學(xué)管理系統(tǒng)進行教學(xué)、學(xué)生管理,提高了管理效率和水平,且經(jīng)過多年的積累,也儲存了大量的數(shù)據(jù),但長期以來這些數(shù)據(jù)僅僅起到存儲查詢的作用,并沒有為學(xué)校的教學(xué)管理工作發(fā)揮多大作用,無法為管理決策者提供事實依據(jù)和深層次分析。目前,國內(nèi)外已有很多在教育中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的成功案例,利用該技術(shù),可以透過數(shù)據(jù)“表”象來看其背后的本質(zhì),從而對教師今后的有效教學(xué)給出建議,并為學(xué)校師資隊伍建設(shè)提供決策依據(jù),有利于提高學(xué)校辦學(xué)水平和質(zhì)量。本文主要探究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中職學(xué)校教學(xué)評價中的應(yīng)用。首先研究了關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)在學(xué)生評價數(shù)據(jù)中的應(yīng)用分析,以期從學(xué)生的角度發(fā)現(xiàn)評價結(jié)果與教師和教學(xué)過程各項因素之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則,其中針對經(jīng)典的Apriori算法產(chǎn)生過多項集、多次掃描數(shù)據(jù)庫造成執(zhí)行效率低等缺點,應(yīng)用了基于劃分的改進的Apriori-P算法,改進后的算法只需掃描兩次事務(wù)數(shù)據(jù)庫,具有占用空間小、執(zhí)行效率高的優(yōu)點；其次研究了決策樹分類技術(shù)在教師同行的聽課評價數(shù)據(jù)中的應(yīng)用分析,以期從教師同行的角度發(fā)現(xiàn)課堂教學(xué)效果好的教師都有哪些特征,為中職學(xué)校師資隊伍建設(shè)提供科學(xué)依據(jù),其中針對ID3算法只能處理離散型屬性、用信息增益作為選擇分枝屬性的標(biāo)準(zhǔn)等缺點,應(yīng)用了對ID3的改進算法,改進后的算法僅需進行簡單的乘除加運算,與原ID3算法的計算量相比得到了大幅減少,且大大增強了數(shù)據(jù)處理能力；最后應(yīng)用基于T檢驗的數(shù)據(jù)分析技術(shù)對綜合教學(xué)評價數(shù)據(jù)進行分析,主要檢驗學(xué)生評價與同行評價的差異顯著性,并分析探討了導(dǎo)致差異顯著性的四個維度。對上述各項數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教學(xué)評價數(shù)據(jù)中的應(yīng)用研究都給出了相應(yīng)的應(yīng)用實例,實例應(yīng)用結(jié)果分析表明,給出的分析過程和技術(shù)是可行、有效的。利用以上數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析的結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)教學(xué)中存在的問題,找出教師教學(xué)中哪些環(huán)節(jié)還需提高,從而有針對性地指導(dǎo)教師改進教學(xué),為提高教學(xué)質(zhì)量提供決策依據(jù),同時也為中職學(xué)校的教學(xué)管理和師資隊伍建設(shè)提供了決策依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：教學(xué)評價 關(guān)聯(lián) 決策樹 T檢驗
【學(xué)位授予單位】：廣東技術(shù)師范學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：G712.0;TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 1 緒論11-17
• 1.1 研究背景和意義11-14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14
• 1.3 研究的主要內(nèi)容14-15
• 1.4 論文主要內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)15-17
• 2 數(shù)據(jù)挖掘概念及主要挖掘技術(shù)17-28
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘概念17-18
• 2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生17
• 2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的定義及特點17
• 2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘過程17-18
• 2.2 相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)18-27
• 2.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)19-20
• 2.2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則20-23
• 2.2.3 決策樹23-26
• 2.2.4 基于T檢驗的數(shù)據(jù)分析26-27
• 2.3 本章小結(jié)27-28
• 3 關(guān)聯(lián)規(guī)則在學(xué)生評教中的應(yīng)用28-45
• 3.1 學(xué)生評教及相關(guān)數(shù)據(jù)28-29
• 3.2 學(xué)生評教數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析任務(wù)29-30
• 3.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理30-32
• 3.3.1 相關(guān)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)30
• 3.3.2 數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換30-32
• 3.4 關(guān)聯(lián)分析過程與算法32-37
• 3.4.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析過程32-33
• 3.4.2 Apriori算法的改進33-37
• 3.5 實例分析37-44
• 3.5.1 實例數(shù)據(jù)集及預(yù)處理37-42
• 3.5.2 關(guān)聯(lián)分析結(jié)果與應(yīng)用42-44
• 3.6 本章小結(jié)44-45
• 4 決策樹在聽課評價中的應(yīng)用45-62
• 4.1 聽課評價及其相關(guān)數(shù)據(jù)45-46
• 4.2 聽課評價數(shù)據(jù)分類任務(wù)46
• 4.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理46-49
• 4.3.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與屬性選擇46-47
• 4.3.2 數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換47-49
• 4.4 決策樹分類過程與算法49-52
• 4.4.1 決策樹分類過程49-50
• 4.4.2 ID3算法的改進50-52
• 4.5 實例分析52-61
• 4.5.1 實例數(shù)據(jù)集及預(yù)處理52-56
• 4.5.2 構(gòu)造決策樹56-60
• 4.5.3 決策樹分析結(jié)果與應(yīng)用60-61
• 4.5.4 分類規(guī)則測試61
• 4.6 本章小結(jié)61-62
• 5 基于T檢驗的數(shù)據(jù)分析技術(shù)在綜合教學(xué)評價中的應(yīng)用62-67
• 5.1 綜合教學(xué)評價數(shù)據(jù)分析任務(wù)62
• 5.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理62
• 5.3 基于T檢驗的數(shù)據(jù)分析過程62-63
• 5.3.1 分析指標(biāo)62-63
• 5.3.2 檢驗過程63
• 5.4 實例分析63-66
• 5.4.1 實例數(shù)據(jù)集及預(yù)處理63-64
• 5.4.2 基于T檢驗的數(shù)據(jù)分析結(jié)果與應(yīng)用64-66
• 5.5 本章小結(jié)66-67
• 6 總結(jié)與展望67-69
• 6.1 總結(jié)67-68
• 6.2 工作展望68-69
• 參考文獻69-73
• 致謝73-74
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果74-75
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集表75

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本文編號：787929