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基于PCA的教学评价指标体系研究 被引量:4

Research on Teaching Evaluation Index System Based on PCA
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摘要 教学领域的数据挖掘逐渐得到重视,主成分分析法作为挖掘技术之一,可以对复杂数据有效进行"降维"处理。将该方法应用到实际教学数据中,对现有的教学评价指标体系进行了挖掘分析,实验结果验证了该方法的有效性,可使得教学评价数据从海量到精准,为教学评价的科学合理提供技术支持。 Data mining in the field of teaching has been paid more and more attention.As one of the mining techniques,the principal component analysis method can effectively reduce the dimension of complex data.This paper applied this method with the actual teaching data to analyze the existing teaching evaluation index system.The experimental results showed that this method was effective to make teaching evaluation data from mass to precision and provide technical support for the scientific and reasonable evaluation of teaching.
作者 艾洪福
机构地区 吉林农业大学
出处 《农业网络信息》 2016年第4期146-148,共3页 Agriculture Network Information
基金 吉林省教育厅"十二五"规划科学研究课题"大数据时代数据挖掘在计算机基础教学中的应用研究"(编号:吉教科合字[2015]第183号) 2015吉林省高等教育学会科研课题"人工神经网络在教学评价中的应用研究"(编号:JGJX2015D34)
关键词 数据挖掘 教学评价 PCA data mining teaching evaluation PCA
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献9

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共引文献172

同被引文献20

引证文献4

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