基于数据挖掘技术的考试评价系统的研究与设计

《基于数据挖掘技术的考试评价系统的研究与设计》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、北京工业大学硕士学位论文基于数据挖掘技术的考试评价系统的研究与设计姓名：戴鹏申请学位级别：硕士专业：计算机技术指导教师：毛国君;艾伦20061110摘要教育信息化是知识经济时代对教育的要求，以网络化、多媒体化和智能化为特征的现代信息技术在教育领域的广泛应用，必将引起教育观念、教育体制、教育模式，教育内容和教育方法与手段等的全面变革。本课题针对目前教育信息化中比较薄弱的智能化环节，从考试评价的角度，引入数据挖掘技术，希望能从大量的考试数据中挖掘隐藏在其中富含价值的知识，进而有效地发现知识、运用策略，使得在教育

2、教学上有所贡献。本文主要从数据挖掘技术的角度出发，重点阐述考试评价系统的需求分析、设计思路，提出系统结构以及主要相关技术的实现方法。关键词数据挖掘；数据仓库；ETL；考试评价；MVC北京T业火学丁程硕fj学位论文AbstractInformationizationistherequirementoneducationintheintellectiVeecono衄cage．Thewidelyapplicationofmodeminformationtechnology,characterizedbynetwo

3、rk，multimediaandintelligentizedproducts，willnecessarilyleadtotheoverallreformoneducationalperspectives，educationalsystems，educationalmodes，educationalcontentandeducationalapproaches．Fromtheaspectoftestassessment,thisprojectintroducesdatamimingtechnologyint

4、othedomainofintelligentization,whichisweakerintheprocessofeducationalinformationization．Indoing鼽somevaluablehiddenknowledgecanhopefullybeexcavatedinsubstantivetestda魄Asaresult,knowledgecarlbeeffectivelydiscoveredandstrategiesCallbeappliedsoastomakecontribu

5、tjDntopedagogy．Fromthepointofdamminingtechnology,thisthesismainlyexpatiatesuponthedemandinganalysisandthedevisingapproachoftestassessmentsystems,aswellasthelrlea_rlSofbuildingasystemicstructureandactu出zingitsmaincorrelativetechnologies．KeywordsdataiIlinJng

6、；datawarehouse；ETL；examiningassessment：MVCⅡ独创性声明本人声明所呈交的论文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。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：嬗日期：缝6生』[旦[2目关于论文使用授权的说明本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规

7、定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵守此规定)躲娶监导师躲燃隰型刨旦恤第1章绪论第1章绪论1．1课题背景当今世界处于信息爆炸式的增长并迅速更新的时代，这一客观现实对教育改革提出了全新的要求，需要人们审时度势站在信息化社会的高度，以全新的观点、全新的视野积极参与和促进教育改革。rr的发展尤其Int髓'nct和多媒体技术的发展，正以惊人的速度改变着人们的生产方式，工作方式、学习方式和生活方

8、式，同时，也正在引起教育领域的深刻变革，促使教育体制和教育模式产生新的重大的飞跃。目前随着校校通工程的推广，学校通过教育管理系统已经拥有大量的考试数据(data-rich)，但是却无法从中获取到有价值的知识(knowledge-poor)，许多问题学校都无法获得答案，比如：教师培训和学生成绩之间存在什么联系?学习优秀的学生有那些共同特征?又有什么共同因素导致那些学生成绩较差?学校如何才能利用这些已有数据转化为有用