基于成绩数据分析的计算机组成原理课程教学改革探索

计算机组成原理课程在构建学生计算机系统观、培养学生分析并解决复杂科学问题的能力方面,发挥着举足轻重的作用。通过采用决策树算法对计算机组成原理课程的成绩数据进行分析,我们发现教学环节的不足之处,并在课程思政、教学内容、实践环节、课程间衔接等方面提出了改进措施,取得了显著效果。

基于校园一卡通和成绩数据的学生画像研究

对校园一卡通数据和学生成绩数据进行关联分析,实现学生的精准画像。首先对学生一卡通消费数据和成绩数据进行预处理,通过误差平方和确定最佳聚类数目,然后使用k-means算法进行聚类;根据聚类结果分析学生学习成绩与消费行为之间的关系,并结合Apriori算法进行验证;将聚类结果和Apriori分析形成学生标签,采用词云图构建学生群体画像,为学生精细化管理提供技术支持。

对学生成绩数据的再认识与再应用:数据挖掘的智慧

大数据时代,对于学生成绩数据的分析与挖掘成为教育领域关注的热点。本文探讨了如何从数据挖掘的角度重新认识学生成绩数据,以及如何将这种再认识应用到教育实践中。针对教育系统对学生成绩数据的应用单一、缺乏深入挖掘的问题,探究如何发掘学生成绩数据中的隐含信息和潜在价值。利用数据挖掘技术,教师、学生和家长可以更全面地了解学生的学习进度、行为模式、能力倾向等情况,从而为教学策略的制定提供支持,为个性化教育提供依据。对学生成绩数据的再认识与再应用有助于提高教育评价的科学性和有效性,为教育教学的改进和提高提供有力支持。

异质数据库下校园网成绩数据安全采集的实现

介绍了一种基于异质数据库服务器的校园网内学生成绩数据安全采集处理的实现方法。此方法使用Microsoft SQL Server2000、Syabse ASE12.5数据库服务器存储数据,并单独部署Jboss3.2.5服务器来处理成绩数据的上传,最终以B/S、C/S混合模式实现了校园网内海量学生成绩数据的安全采集处理。

高校学生成绩数据库预处理技术及其统计应用

高校学生成绩数据量庞大,数据类型也不尽相同。做好学生成绩数据的整理,并对之进行有效的统计分析,为教学管理部门提供科学的决策依据是一个值得研究的问题。本文以某高校学生成绩数据库为例,介绍了异构数据库数据导入导出、数据库数据规范化等预处理方法,给出了用于成绩分析的若干统计指标的计算实例。

关于考试成绩数据库差错检查的研究

数据差错检查对于数据准确性具有重要意义.目前对于数据差错的检查研究主要是检查数据的取值是否在有效的范围之内,或者随机抽查数据是否准确,但没有系统性地检查数据的准确性.针对这一情况,以作者较为熟悉的考试数据库查错为例,在分析了数据可能出错的环节的基础上,详细介绍了宏观检查法、特殊值检查法、参照对比法等数据差错检查方法,并提出了差错检查程序设计的基本原则和策略.

基于k-匿名技术的学生成绩数据发布研究

采用k-匿名模式对学生成绩的发布进行控制,在学籍管理系统中实现了对学生成绩的隐私保护.

运用Excel生成考试质量分析报告和成绩数据库的理论与实践

本文介绍了运用Excel 2000自动生成考试质量分析报告和建立考试成绩查询数据库的原理和操作方法。考试质量分析报告的内容包括每个学生的考试成绩、平时成绩、总评成绩、全班的平均分、标准差、最高分、最低分、全距、以及补考和成绩分布情况。学生不仅能获取全班平均分等公共信息,输入自己的密码,还可以查询某门考试的分数、每道题的得分、平时成绩、总评成绩等个人信息。

基于模糊数值约束的成绩数据库关联规则挖掘

在一条成绩记录中包含了项目和与这些项目相关的成绩数值信息,这些数值信息可作为关联规则的一种约束而存在.基于上述问题,提出了一个基于模糊数值约束的关联规则挖掘方法,实际挖掘结果表明这种方法是有效的.

基于大数据的成绩数据分析平台设计与实现

随着高校互联网教育的发展,大数据逐渐成为高等院校成绩分析的主要手段。如何利用大数据技术进一步检验教学效果、通过分析提高人才培养的质量已经成为高校研究的重要问题。文中就高校大数据分析平台的关键技术和架构进行阐述,结合高校实际情况,设计高校学生成绩数据分析平台,通过搭建Hadoop集群环境和数据挖掘技术对学生学习数据进行了采集和分析,把数据深层次的价值挖掘出来,帮助教师与相关部门及时进行教学干预,辅助教学决策。

初中生成绩数据的相关性分析及综合评价研究

学生成绩是评估学校教学质量的重要依据,简单的总分或平均分排名处理不能充分挖掘成绩数据的内在价值。利用数据挖掘技术发现成绩数据所隐藏的内在规律,将有利于制定个性化学生指导方案,助力精准教学研究改革,进而有着重要的社会意义。

一种基于二进制编码的考试成绩数据分析

针对当前考试成绩数据类型不统一的问题,提出了一种基于二进制编码的方法对考试成绩数据进行处理;对处理后的二进制编码进一步使用对应算法对其进行分析与研究。分析结果表明基于二进制编码的方法,对不统一的考试成绩数据进行了标准化,使对考试成绩数据分析更方便、科学。

基于模糊数值约束的成绩数据库关联规则挖掘

综合来说,基于对关联规则的约束一般可以由成绩数值信息数据生成。同时成绩数据还可以和与之相关联的数据共同构成一条完善的成绩记录。鉴于此,本文主要分析如何借助模糊数值约束对相关的关联规则进行约束,并结合一些实际案例对其约束方法的实效性进行分析。

Apriori算法在“信息技术基础数学”考试成绩分析中的应用

文章将“信息技术基础数学”期末考试成绩作为研究对象,应用Apriori关联算法对学生考试成绩数据进行挖掘。实例验证显示,该算法能够发现试题中隐藏的知识点关联规则,有助于学生更好地构建自己的知识关联网络,并在下一轮教学活动中为教师提供重要的参考。

基于数据挖掘关联规则在成绩分析中的应用探究

在信息化和数字化大环境下,针对学校大量学生信息和学生成绩数据的管理和应用,基于数据挖掘技术中关联规则的算法做了陈述,通过对Apriori算法和FP-growth算法进行分析对比,阐述了FP-growth算法的优势,采用FP-growth算法对不及格学生成绩数据进行预处理和关联挖掘,得出了数学科目的关联拓扑图,以拓扑图分析了数学与其他科目的关联,对于学校的教务管理有一定的预警作用。

学生成绩分析OLAP数据仓库的设计与实现

针对存储在事务型数据库中大量学生成绩数据的彼此分散、不一致及各自独立等现状,利用Sql Server 2008 BI商业智能平台及三层建模方式建立了面向分析型学生成绩数据仓库。通过多维数据集的创建、OLAP分析以及EXCEL 2007前台工具中的数据透视表和数据透视图对OLAP分析结果的展示,为教学管理者在决策分析、教学工作趋势的预测及管理措施的制定等方面提供了有力支持。

成绩大数据在高师院校生物科学专业课程群建设中的应用研究——以洛阳师范学院为例

对某高师院校生物科学专业师范生专业课程进行成绩大数据分析,对其学科基础课程、专业核心课程、教师教育课程分类进行课程成绩关联度分析,评估其课程群建设质量.数据分析发现生物科学专业的基础课程和专业课程之间缺乏有效联系,知识层次不分明,建议根据知识体系和教学目标分类优化课程组合,合理安排开课顺序;教师教育课程存在实践能力培养不足的问题,建议增加实践环节比例,加强技能技巧的实践培养.

成绩大数据在教师教育类课程质量评估中的应用研究

利用成绩大数据对某高校师范生教师教育类课程成绩进行聚类分析和关联度分析,以评估该校教师教育类课程的考核质量、教学效果和课程群建设质量。数据显示,该校师范生教师教育类课程存在学生成绩分化、课程教学重理论轻实践、课程群建设质量不高等问题。为此,应对教师教育类课程试点分层次教学、重视师范生实践能力培养、加强课程群建设,以推进教师教育类课程教学质量的提高。

Apriori算法研究及其在学生成绩分析中的应用

本文在研究关联规则挖掘技术的基础上,以我校计算机专业专业课程成绩为关系数据库,将关联规则中的Apriori算法运用到学生成绩分析中,挖掘课程间的相关性,为学生选课和学校合理的安排教学计划提供指导。