教育是國(guó)家發(fā)展的重要工作之一,是國(guó)家和社會(huì)培養(yǎng)高素質(zhì)人才的必要途徑。而學(xué)生的學(xué)業(yè)水平是衡量高校教育教學(xué)質(zhì)量、教師教學(xué)效果以及學(xué)生學(xué)習(xí)能力的重要指標(biāo)。學(xué)生學(xué)業(yè)水平的提升,不僅需要提高任課教師的執(zhí)教水平,還需要結(jié)合具體需要,應(yīng)用先進(jìn)的技術(shù)和方法,從多個(gè)方向出發(fā),加快提升學(xué)生的學(xué)習(xí)質(zhì)量和學(xué)業(yè)水平以及學(xué)校教學(xué)質(zhì)量的步伐。本文針對(duì)從技術(shù)和方法方面幫助學(xué)生提升學(xué)業(yè)水平,提出了學(xué)生學(xué)業(yè)預(yù)警模型。該預(yù)警模型通過分析統(tǒng)計(jì)某大學(xué)學(xué)生成績(jī)等數(shù)據(jù),分別實(shí)現(xiàn)學(xué)生課程掛科預(yù)測(cè)和學(xué)生畢業(yè)情況預(yù)測(cè),從而實(shí)現(xiàn)異常學(xué)生學(xué)業(yè)預(yù)警。在進(jìn)行學(xué)生課程掛科預(yù)測(cè)研究時(shí),基本思想是利用Bagging-C4.5決策樹算法訓(xùn)練課程掛科預(yù)測(cè)模型,并使用遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。在進(jìn)行學(xué)生畢業(yè)情況預(yù)測(cè)研究時(shí),基本思想是基于采集的學(xué)生數(shù)據(jù),使用加權(quán)樸素貝葉斯和C4.5決策樹兩種算法共同建立學(xué)生畢業(yè)預(yù)測(cè)模型。在進(jìn)行學(xué)生課程掛科預(yù)測(cè)研究時(shí),首先利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘出對(duì)待預(yù)測(cè)課程影響較大的課程,將其與提取的其它特征共同構(gòu)建實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集;然后采用Bagging-C4.5訓(xùn)練樣本獲得分類模型,由于Bagging-C4.5算法訓(xùn)練模型時(shí)會(huì)產(chǎn)生相同或相似的C4.5基... 

【文章來源】：沈陽理工大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

課程掛科預(yù)測(cè)結(jié)果正確率對(duì)比圖

課程掛科預(yù)測(cè)結(jié)果召回率對(duì)比圖

課程掛科預(yù)測(cè)結(jié)果精度對(duì)比圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]多元線性回歸在分析學(xué)生成績(jī)排名預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 張曉非,王玉雯,聶佳琦,馬曉雨,呂靜毅.  福建電腦. 2018(05)
[2]基于校園一卡通數(shù)據(jù)的成績(jī)排名預(yù)測(cè)方法研究[J]. 邢窈窈,唐麗,郭磊.  中國(guó)教育信息化. 2018(09)
[3]基于混合遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)動(dòng)員專項(xiàng)成績(jī)預(yù)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 馬德,李少聰,張軍峰.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2018(08)
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[6]一元線性回歸在成績(jī)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 李蘋,劉昆,徐堅(jiān),徐昆良,張順吉.  電腦知識(shí)與技術(shù). 2016(24)
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[8]基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成績(jī)預(yù)測(cè)的研究與實(shí)現(xiàn)[J]. 陳勇.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2016(05)
[9]基于改進(jìn)的TrAdaboost算法的學(xué)生成績(jī)排名預(yù)測(cè)[J]. 謝星宇,張穎璐.  計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化. 2016(02)
[10]學(xué)習(xí)質(zhì)量動(dòng)態(tài)跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 馬君亮,陳二靜,曹婷,林春娜,葉宇晗.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2015(18)

碩士論文
[1]基于C4.5決策樹的學(xué)生成績(jī)預(yù)測(cè)教學(xué)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 胡金濤.西南交通大學(xué) 2017
[2]基于決策樹的高校成績(jī)管理與分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 陳國(guó)林.河北科技大學(xué) 2016
[3]基于AdaBoost的學(xué)生學(xué)業(yè)水平預(yù)測(cè)的研究與應(yīng)用[D]. 趙軒赫.東北大學(xué) 2017
[4]基于關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的數(shù)據(jù)挖掘在高校成績(jī)中的研究與應(yīng)用[D]. 姚文迪.西南交通大學(xué) 2015
[5]基于KPCA的大學(xué)生學(xué)業(yè)預(yù)警模型及其應(yīng)用[D]. 鄭俊玲.華北理工大學(xué) 2015
[6]數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CET-4成績(jī)分析中的應(yīng)用研究[D]. 劉紅保.河北大學(xué) 2014
[7]聚類分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)在成績(jī)分析中的研究及應(yīng)用[D]. 柳玉巧.華中師范大學(xué) 2014
[8]基于數(shù)據(jù)挖掘的高校成績(jī)分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 侯繼文.延邊大學(xué) 2015
[9]基于特征重要度和決策樹技術(shù)的考試成績(jī)分析研究[D]. 何光凝.河北大學(xué) 2013
[10]基于蟻群算法的聚類分析在學(xué)生成績(jī)?cè)u(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究[D]. 付希.西南交通大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3084968