教育考试数据挖掘的研究与实现

进行教育考试数据挖掘与分析研究,有利于充分发掘教育考试数据的潜在价值,更好地为教育管理、教育决策提供科学的依据。分析了教育考试数据资源现状与特点,构建了高考数据集市雪花模型,采用Apriori算法生成频繁数据项集,并以最小置信度75%为条件,挖掘出考生4科高考成绩之间的关联规则。

教育考试数据挖掘系统研究与实现

进行教育考试信息挖掘与分析研究,有利于充分发掘教育考试数据的潜在价值,更好地为教育管理、决策提供科学的依据.针对教育考试数据,研究了教育考试数据挖掘系统的整体架构以及面向主题的数据挖掘实现.在分析教育考试数据资源现状与特点的基础上,提出了教育考试数据挖掘系统框架,采用Apriori算法生成频繁数据项集,并对考生高考科目成绩进行关联规则挖掘.结果表明,教育考试各门科目成绩之间存在紧密关联性,规则的置信度均达到75%以上.

新高考改革背景下的教育考试数据评价

教育考试数据蕴藏着的巨大价值和信息,对反馈命题质量、引导改进教学、监测教育教学质量有着重要的意义。在新高考改革背景下,创新教育考试数据评价的思路是,明确教育考试数据分析评价的目的与意义,针对考试的不同定位作出恰当的评价,确定数据分析技术、分析模式和服务对象。教育考试数据评价不仅可以服务于一线教学和考试命题,保障教育考试改革的顺利开展,同时也可以为教育决策提供支持。

以数据驱动提升教育考试数字化水平

随着教育考试信息化程度的提高以及考试规模的扩大,教育考试数据已成为教育大数据的重要组成部分,其蕴含的巨大价值和信息对提升教育考试数字化水平、教育精准决策具有显著意义。当前,教育考试数据应用中主要存在管理体系不健全、应用水平不高、服务能力不强、安全防护不精细等现实问题,在不同程度上制约了教育考试数字化发展进程。为解决这些问题,从采数据、汇数据、治数据、用数据、数据服务、数据安全六个方面入手,提出以数据驱动提升教育考试数字化水平的相关路径:牢固树立数据驱动思维,通过拓宽数据采集通道、加强数据整合汇聚、推进数据治理体系建设、提升数据应用水平、增强数据服务能力、筑牢数据安全之基等,系统性地构建符合新时代要求的教育考试数字化体系。