决策树和关联规则在教学评价系统中的应用

发布时间：2017-03-27 02:02

  本文关键词：决策树和关联规则在教学评价系统中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：教学质量是远程教育高校生存的根本，教学评价则是监控教学质量的有效手段。传统的教学评价方法不能客观、全面地反映教学效果，，也无法说明影响教学效果的具体因素，难以帮助决策者从评价结果中找到有关教学质量的规律。数据挖掘应用到教学评价中解决了这一难题。采用数据挖掘方法，对教学信息和评价数据进行分析，提取蕴藏在其中潜在有用的知识，可以帮助决策者找到规律，探讨影响教师教学效果的各种因素，从而改善教学管理，优化资源配置，提高教学质量。 本文主要任务是在研究数据挖掘的基础上，构建基于数据挖掘的教学质量评价系统。在案例实施上，利用山西电大的教学信息和评价数据，完成了从数据采集、数据预处理，决策树的生成、剪枝，决策树预测模型的建立，产生分类规则以及利用关联规则对预测模型进行验证的数据挖掘的全过程。最后，采用SQLServer数据库，以VB语言为开发工具，将预测模型程序化，实现了具有决策树和关联规则分析功能的教学评价系统。
【关键词】：数据挖掘 教学评价 决策树 关联规则
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：G420;TP311.13
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 论文的研究背景、目的和意义9-10
• 1.2 数据挖掘的发展历史及国内外研究现状10-12
• 1.3 论文的主要内容和组织结构12-15
• 第2章 数据挖掘概述15-21
• 2.1 数据挖掘的定义15-16
• 2.2 数据挖掘的步骤16-17
• 2.3 数据挖掘的功能17-18
• 2.3.1 自动预测趋势和行为17
• 2.3.2 关联分析17-18
• 2.3.3 聚类18
• 2.3.4 概念描述18
• 2.3.5 偏差检测18
• 2.4 数据挖掘的对象18-20
• 2.5 本章小结20-21
• 第3章 决策树算法概述21-31
• 3.1 决策树算法概述21-23
• 3.1.1 数据挖掘中的分类21-22
• 3.1.2 决策树分类技术22
• 3.1.3 决策树概述22-23
• 3.2 决策树典型算法介绍23-29
• 3.2.1 ID3 算法23-25
• 3.2.2 C4.5 算法25-27
• 3.2.3 CART 算法27
• 3.2.4 SLIQ 算法27-28
• 3.2.5 SPRINT 算法28-29
• 3.3 本章小结29-31
• 第4章 关联规则31-35
• 4.1 关联规则的基本概念31-32
• 4.2 关联规则的分类32-33
• 4.3 APRIORI 算法描述33-34
• 4.4 本章小结34-35
• 第5章 基于决策树的教学评价系统的分析与设计35-47
• 5.1 问题的提出35-36
• 5.2 教学评价系统需求分析36-37
• 5.3 教学评价系统流程图37
• 5.4 教学评价系统功能分析37-38
• 5.5 教学评价系统设计38-45
• 5.5.1 确定数据挖掘对象和目标39
• 5.5.2 数据采集39
• 5.5.3 数据预处理39-41
• 5.5.3.1 数据集成40
• 5.5.3.2 数据清理40-41
• 5.5.3.3 数据转换41
• 5.5.4 数据分类挖掘41-44
• 5.5.5 分类规则生成44-45
• 5.6 本章小结45-47
• 第6章 教学评价系统的实现47-59
• 6.1 系统设计的目标47
• 6.2 系统主要功能模块47-48
• 6.3 系统主要操作界面48-49
• 6.4 系统的实现49-53
• 6.4.1 系统实现的工具和开发环境49
• 6.4.2 系统技术的实现49-53
• 6.4.2.1 数据文件的显示49-50
• 6.4.2.2 决策树的生成50
• 6.4.2.3 决策树的剪枝50-52
• 6.4.2.4 分类规则的产生52-53
• 6.4.2.5 保存53
• 6.5 教学评价系统中关联规则的应用53-56
• 6.5.1 数据预处理53-54
• 6.5.2 关联规则挖掘54-56
• 6.6 教学评价系统总结56-57
• 6.7 本章小结57-59
• 结论59-61
• 参考文献61-63
• 致谢63

【参考文献】

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  本文关键词：决策树和关联规则在教学评价系统中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：269690