数据挖掘技术在高校课程成绩分析中的应用研究

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1、题目:数据挖掘技术在高校课程成绩分析中的应用研究姓名:学号:专业:计算机科学与技术院系:信息工程学院指导老师:职称学位:助教/硕士完成时间:教务处制安徽新华学院本科毕业论文(设计)独创承诺书本人按照毕业论文(设计)进度计划积极开展实验(调查)研究活动,实事求是地做好实验(调查)记录,所呈交的毕业论文(设计)是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除文中特别加以标注引用参考文献资料外,论文(设计)中所有数据均为自己研究成果,不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的工作已在论文中作了明确说明并表示谢意。毕业论文(设计)作者签名:日期:安徽新

2、华学院2015届本科毕业论文(设计)数据挖掘技术在高校课程成绩分析中的应用研究摘要数据挖掘技术在国内外各个领域已获得了较为广泛的应用,如:商业、金融业、保险业、市场营销等。但是对教育信息的挖掘、知识发现方面的研究和应用相对来说较少。高校对学生的信息、成绩等数据的处理基本上还停留在对简易的数据查询和备份阶段。所以,本文把数据挖掘技术中的粗糙集方法引入到学生课程成绩分析中,探索出影响学生总体成绩的真实因素,并有针对性地提高教学质量。应用粗糙集理论属性重要性方法对某班级某学期的各门学科成绩进行分析,找出影响学生总体成绩的最重要因素,便于为各科教师改变教学方式和方法,提高整体教学质量方面提供依据。

3、该方法还可以用于其他教学班,对不同考试科目的成绩进行分析,从而为进一步完善成绩管理系统提供技术支持。本文主要工作包括以下几个方面:1、介绍了数据挖掘的相关知识;2、介绍了粗糙集理论的相关知识;3、应用粗糙集中的属性重要性方法进行了应用实例分析。关键词::数据挖掘;粗糙集;成绩分析;重要性;属性安徽新华学院2015届本科毕业论文(设计)DataminingtechnologyintheapplicationresearchofthecoursegradeanalysisincollegesanduniversitiesAbstractDataminingtechnologyinvarious

4、fieldsathomeandabroadhasbecomemorewidelyused,suchas,business,finance,insurance,marketing,etc.Buttheeducationinformationmining,knowledgediscovery,researchandapplicationoftherelativelysmall.Collegesanduniversitiestostudent'sinformation,suchasperformancedataprocessingbasicallyistostayinthestageofsimp

5、ledataqueryandbackup.So,inthispaper,thedataminingtechnologyintheroughsetmethodisintroducedintothestudentsinthecoursegradeanalysis,exploretherealfactorsthataffectstudents'overallperformance,andtargetedtoimprovetheteachingquality.Attributeimportanceofroughsettheorymethodisappliedtoaclassasemestergra

6、desofalltheothersubjectswereanalyzed,andfindoutthemostimportantfactorsthataffectperformanceresultsinstudents'overall,facilitateteacherschangetheteachingwayandmethodfordepartments,improvetheoverallteachingquality.Thismethodcanalsobeusedforotherclasses,andanalyzetheperformanceofdifferentsubjects,soa

7、stoprovidetechnicalsupporttofurtherimprovetheperformancemanagementsystem.Thispapermainworkincludesthefollowingaspects:1.Introducedtherelevantknowledgeofdatamining;2.Thispaperintroducestherelatedknowledgeofroughse

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