基于数据挖掘技术的高校学生成绩分析

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随着普通高等教育改革的不断深化,大学生的数量呈逐年上升趋势,由于社会的发展,影响学生成绩的因素也变得越来越复杂。教务处作为主管教学工作的核心部门,承担着课程安排、监控教学质量、科学研究和学生成绩管理等职责。信息化技术的飞速发展,也对高校教务系统的管理提出了更高要求。如今,数据挖掘技术已经被广泛应用到通信、商业、教育和金融等领域,很大程度上改变了人们对数据挖掘的认知方式。但是,在教育领域的应用相对较少,尤其在一些民办高校教务管理系统中,其功能主要是围绕日常的事务处理,海量的学生成绩只是实现了基本的存储功能,没有发挥其隐藏在数据背后的价值。数据挖掘技术可以从海量的学生成绩中,挖掘出学生成绩与课程的关联性,为教师改进教学方式和学生提高学习效率提供数据支撑。本论文采用数据挖掘技术,对云南艺术学院文华学院的学生成绩进行分析,发掘出学生成绩与课程之间的关联性,以及课程之间的内在联系,从而可以针对课程设置情况,更好的制定教学计划。本文主要主作了以下研究工作:(1)首先,本文简要分析了云南艺术学院文华学院在学生成绩数据上的利用情况,研究了国内外的相关理论进行了综述,对数据技术、关联规则算法等相关理论进行了系统学习,并提出了改进措施。(2)其次,利用Apriori算法、FP-growth算法、聚类分析等方法,对文华学院2016—2018级学生成绩进行数据挖掘,发现其内在的关联性,以及核心课程设置之间的内在联系,为提高教师的教学工作和学生学习效率提供数据支持。(3)最后,通过关联规则算法等技术,发现学生成绩之间、课程与课程之间的内在规律,有效利用数据分析结果,为教务部门在课程设置、专业建设、教学管理和人才培养方案等提供了决策依据。
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