【摘要】：在當今的教育時代,教育信息化的推廣所帶來的教育數(shù)據(jù)被大部分閑置和遺棄,完全依靠經驗主義來制定教育決策的狀況與新的教育環(huán)境格格不入。大量的教育數(shù)據(jù)亟需被高度利用和挖掘。論文面向當前的高校教育環(huán)境,針對本科生的培養(yǎng)方案,提出了三個數(shù)據(jù)分析需求:1.利用分類算法對學生的專業(yè)課程成績信息進行建模,通過學生前期基礎課程的學習情況來預測其專業(yè)能力是否能夠達到培養(yǎng)計劃的標準;2.根據(jù)課程教學過程中收集到的相關信息和學生各階段表現(xiàn)成績來探索影響教學效果的因素,并從中提取學生學習狀態(tài),以便制定個性化的輔導和學習方案;3.從大量的學生專業(yè)選課記錄的數(shù)據(jù)中,發(fā)掘學生選課行為規(guī)律,從而為合理分配教學資源,為教學決策的制定提供幫助。運用教育數(shù)據(jù)挖掘領域的知識將上述需求轉換成分類、聚類和聚類分析等問題,以Weka作為實驗平臺,采用 C4.5、SVM、Logistic 回歸、RIPPER、DBSCAN、FP-Growth 等多種算法分別對各個問題進行建模和分析,采用交叉驗證、繪制ROC曲線圖和聚類二維散點圖等方式對模型和結果進行評估分析,創(chuàng)建并執(zhí)行研究方案以及驗證方案的有效性。以研究結果和實驗結論為基礎,本文設計并實現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)挖掘的教育數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),創(chuàng)建了基于MySQL數(shù)據(jù)庫的專用數(shù)據(jù)源模塊,利用Weka的開源API接口實現(xiàn)了算法建模、評估以及結果輸出等各個系統(tǒng)模塊,并完成相關的測試工作。
【圖文】：

根據(jù)第一章對教育數(shù)據(jù)挖掘的介紹以及對當今研究現(xiàn)狀的調查結果，可以看逡逑到教育數(shù)據(jù)領域中占比重最大的數(shù)據(jù)研宄問題依然是經典的數(shù)據(jù)挖掘的三大問逡逑題：分類預測、聚類和關聯(lián)規(guī)則挖掘。本章節(jié)就這三類問題及其相關技術展開介逡逑紹，為本文接下來的實驗、研究與設計做好鋪墊。最后對于本文將要用作實現(xiàn)數(shù)逡逑據(jù)挖掘系統(tǒng)所采用的開源數(shù)據(jù)挖掘工具Ｗｅｋａ做基本的介紹。逡逑２．１分類問題逡逑分類是一種非常重要的數(shù)據(jù)挖掘技術，其目的是建立分類模型，并利用模型逡逑預測未知類別數(shù)據(jù)對象的所屬類別。分類算法也有很多種，它們都能夠很好地擬逡逑合輸入數(shù)據(jù)中類別和屬性及之間的聯(lián)系，來創(chuàng)建出預測模型，正確地預測未知樣逡逑本的類別［｜（）］。分類過程分為學習階段和分類階段，如圖所示。逡逑

根據(jù)專業(yè)技能所需進行分類，并依據(jù)學科的知識掌握的由淺入深的順逡逑序將其合理的分配在各個學期中。課程體系是每個專業(yè)培養(yǎng)方案的提綱，體現(xiàn)著逡逑專業(yè)特色。圖３－１取自某高校計算機科學與技術專業(yè)培養(yǎng)計劃中的課程體系的一逡逑部分。逡逑第７字期邐邐逡逑通栜件擇合設計與＾逡逑軟伸合財紹＾邐邐＾邐邋邐逡逑邐邐Ｉ－邐１邐通信軟件設計邋４邐邋現(xiàn)代通信網逡逑“邋邐１邐￣￣｝￣￣逡逑第５－６字期邐￣邐邐邐逡逑數(shù)ＩＲ?guī)煜稻裆畛踢娺娺姡边姮F(xiàn)代交c蹣X逡逑＾邐逡逑邐邐Ｌ邐ｔ逡逑微機系說與接口技術令邐邐１邐逡逑邐邐邋邐邐１邐栤原理邋？￣逡逑軟件工程邐邐１邋“邐邐逡逑Ｉ邐邐１邐ｆｉｎ邋系餃邐邐逡逑編譯原理與技術逡逑３邋［逡逑第３４字期邋邐邐￣逡逑焌，頒邐Ｌｊ柿機二ａｓａ邋＿＿邐｜肜式語[胱詙UＭ逡逑＾邐７「逡逑}鋟ㄓ朧紙展瑰五五義希獺浴危龞軣a洰系校邐釀洰逡逑；邐＇．‘邐ｉ邋；邋■邐逡逑釀，

本文編號：2554373