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数据挖掘是发现海量数据背后隐藏知识的重要手段。本文以成绩聚类分析为例，讨论如何利用数据挖掘技术对高校教学管理数据库中的数据进行分析，从中提取有价值的信息，从而优化教学管理过程，提高教学管理工作效率。 相似文献
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姚玉阁 《湖北成人教育学院学报》2011,17(2):40-41
本文主要介绍了数据挖掘技术在高校教学管理中的应用和意义,利用数据挖掘技术对高校教学管理中产生的大量数据进行分析挖掘,如成绩挖掘、选课挖掘以及评价信息挖掘等来发现对教学管理有用的信息,以便为教学管理者提供决策支持. 相似文献
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教学测评是教学管理过程中的重要环节。将数据挖掘运用于教学测评之中，可以提高教学评价技术水平。利用数据挖掘方法中的聚类分析和Apfiofi算法相结合，从而对测评系统数据进行关联规则挖掘。 相似文献
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数据挖掘融合了数据库、人工智能以及统计学等多种学科的知识,试图从数据中提取出先前未知、有效和有用的知识。通过对某高中考试成绩的数据挖掘分析,阐述数据挖掘在教学管理中的意义。 相似文献
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数据挖掘技术有较强的信息处置能力,即便面对海量数据,仍可在较短时间内完成数据整理分析,数据采集迅捷,在数据分析方面精准度较高,可判断数据信息发生轨迹,成为数据信息内容把控的重要手段。在教育深化改革的背景下,高校重视教学信息化管理工作,引入教学信息化管理系统后,选择分类式方法进行教学管理。基于高校对教学工作的定位,利用教学信息化管理系统整理活动数据,配合数据挖掘技术进行课程设置、学生成绩分析、特征判断和高校领导决策信息提供等工作,为高校教学管理工作赋能,可使教学管理高质量运行。 相似文献
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大数据时代高校教学管理信息化建设有着更丰富的内涵,数据挖掘、行为表征和碎片化、移动化学习等已成为高校教学管理信息化平台建设的未来方向.西南科技大学在教学管理信息系统建设实践中,提出高校教学管理的关键在于科学设计教学管理系统,实现教学管理信息化、规范化和智能化,同时对教学运行过程产生的数据进行深入分析和挖掘,构建大数据背景下以现代化教育思想为指导的高校教学管理模式. 相似文献
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刘耀南 《广东技术师范学院学报》2012,(6):10-15
为了充分有效利用高校教学管理工作多年来积累的大量数据,采用数据挖掘技术从中挖掘出有价值的信息,为学校教学管理提供决策支持,设计了一个专门的高校教学决策支持系统.该系统基于数据挖掘及数据仓库技术,采用C/S/S和B/S/S模式的三层体系结构,使用关联规则、决策树、聚类等方法对高校数据进行分析.通过基于预处理的改进Apriori算法在教学评价中的应用为例,说明数据挖掘过程,分析挖掘结果. 相似文献
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随着科技的日新月异,如今多数高校采用了教学管理系统协助完成日常教学管理工作,使得大量教学过程中的数据得以有效累积。但是教学管理系统通常只会对数据作简单的统计分析,无法获取数据背后隐藏的内容。自上世纪80年代中期以来,数据挖掘成为一个相对发展较快的产业。该技术从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中提取出隐含在其中,且不为人知、但又是潜在有用的信息和知识。将数据挖掘技术运用于教学管理工作中,可为教学管理者提供更为全面的分析。 相似文献
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赵汝星 《广东技术师范学院学报》2008,(9)
针对高校教学管理中积累的海量数据,创新的提出并实现了一套完整的基于Web教学决策支持系统中的数据挖掘模型.从而使教学决策支持系统能更加科学地指导教务教学管理,提高教学质量. 相似文献
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针对当前军校教学管理过程中长期积累的大量业务数据得不到充分利用的现状,本文采用数据仓库和联机分析及数据挖掘技术,建立了军校教学管理多维数据模型,并进行了多维分析系统的设计与实现,从而支持教学管理者对大量繁杂的业务数据进行多角度的综合分析,为军校教学资源的优化配置和教学训练方案的科学制定提供决策支持。 相似文献
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数据挖掘技术作为一种数据分析手段,已经逐渐为人们所熟悉,但是在教学管理中的应用相对较少。针对学生选课系统实际情况,应用扩展型关联规则的Apriori算法进行数据挖掘,实践表明,该算法在学生选课数据中的分析是非常有效的。 相似文献
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职业教育是我国教育改革与发展的重点之一,教学管理是提升高职院校教学质量的关键环节。为了提高高职院校教学质量和教学水平,应用大数据挖掘技术对教学数据进行分析。首先采用Apriori算法对学生成绩表、课堂考勤表进行数据处理,然后挖掘隐藏在学习成绩和考勤数据中的规律,分析各学期不及格科目、出勤情况与毕业状态之间的关联规则。通过结果分析与评估,为任课教师和教学管理部门提供指导,帮助科学规划各学期教学管理重点,进一步改进教学管理水平,提高教学质量。 相似文献
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教育大数据挖掘通过对教育领域的各种海量数据进行分析,发现其中存在的规律,从而指导教育教学管理水平。文章在对现有研究存在的问题进行分析基础上,首先给出教育大数据挖掘的学业预警研究框架;之后,通过对大学生在校成绩数据进行整合管理,基于关联规则算法给出大学生不及格课程之间的关联关系,以此为大学生学业提出预警(课程不及格以及留级)提示。研究结果表明,该方法为管理者有针对性地对预警学生进行帮助和干预提供了数据支撑,具有较强的应用价值,可有效提升高校教学管理水平和管理质量。 相似文献
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赵颖 《辽宁教育行政学院学报》2010,27(10)
课堂教学质量评价是教学管理过程中的重要环节.如何从学生评价教师课堂教学质量的大量数据中找出数据间的关系,是检查教学效果和提高教学质量的重要途径.数据挖掘就是从大量数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道但又是潜在有用的关联信息和知识的过程,被信息产业界认为是数据库系统最重要的前沿之一,是信息产业界最有前途的交叉学科.关联规则是数据挖掘的一种重要模式. 相似文献
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教学质量是高等教育的核心,教学质量与教学管理手段直接相关。如何在教学过程中实施科学合理的教学管理方法,对于提高教学效果十分关键,而科学合理的教学管理手段必须建立在教与学过程的客观现象之上。利用教学过程中产生的数据,通过数据挖掘技术发现隐藏在其中的教学规律,根据规律建立合理的考核方法和手段,从而达到保障教学效果、提高教学质量之目的。 相似文献
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数据挖掘在学分制教学管理中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
学分制已经成为高等学校教学管理制度发展趋势。在学分制体系下，如何进行教学管理和学生培养成为高校建设的主要问题。数据挖掘技术，将针对已有海量信息进行有效地知识发现．为管理者提供有益的帮助。 相似文献
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教学质量评估在高校教学管理中起到非常重要的作用,如何将数据挖掘中的聚类算法应用其中,找到隐藏在大量数据中的有用信息至关重要。从聚类方法的介绍、基于学生评分数据的聚类分析应用及详细分析过程,最终得出聚类结果对于教学及管理的指导作用。 相似文献
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围绕高校本科教务管理中面临的大数据处理难题,介绍了数据挖掘技术用于本科成绩和教学数据分析的可行性。从学生成绩、学生选课、学生评教以及教师信息等方面,探讨了数据挖掘技术提取教学管理信息的方法,可望为高等学校教学管理和教务管理提供决策支持。 相似文献
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基于Web的数据挖掘方法的研究及实现 总被引：2，自引：0，他引：2
Web上有海量的数据信息，数据挖掘是从大量的数据中发现隐含的规律性内容，充分利用有用数据，废弃无用数据，解决数据的应用质量问题。通过对Web的数据挖掘和XML特点进行分析，讨论了使用XML实现基于Web的数据挖掘方法，提出了一种结合HTML、XML、JAVA的新型数据挖掘技术。 相似文献