高校课程相关性粗糙集分析模型及应用

将目前在数据挖掘领域应用广泛的粗糙集理论引入高校课程相关性分析中,提出了基于粗糙集的高校课程相关性分析模型。该模型首先运用粗糙集的相关性质对参与分析的决策数据进行属性约简,从而获得了较小决策数据集,然后应用基于分辨矩阵的关联规则提取算法提取关联规则,最后对规则进行评估与解释。通过对某高校某专业学生修读课程考试成绩数据进行实际应用分析,发现了课程成绩数据中隐藏的课程相关性规则,分析结果表明该模型在学分制体系下指导学生选课以及制定专业修读计划具有一定的辅助作用。

基于数据挖掘技术的课程相关性模式研究与实现

运用数据挖掘的关联分析理论,对学生课程成绩数据库挖掘了专业课程之间的相关性,得到了一些合理、可靠的课程关联规则。针对产生的大量规则提出了适当的约束条件来剔除用户不感兴趣的关联规则,并挖掘出部分课程间的有趣规则,从而为学分制体系下的学生选课提供指导以及为今后的教学课程设置提供参考。

数据挖掘在高校课程相关性中的应用研究

数据挖掘算法中的关联规则算法对大量数据的项集分,可以发现它们之间存在的有意义的关联。本文将改进的Apriori算法应用于高校教务管理系统,对历届学生各门课程成绩进行了分析,探讨了高等学校课程间的相关性问题,得出了具有一定可信度和支持度的课程相关性规则,可为现行教学计划的优化和学生选课提供决策支持。

“信号与系统”教学及课程相关性研究

"信号与系统"作为信息类专业的核心专业基础课,在专业中占有重要的地位。本文初步探讨该课程的教学内容和模式,分析教学的思路和主线,并从课程相关性的角度,基于该课程与其他专业课的交集,研究如何有效、科学地与其他专业课程、专业理论有机结合展开教学,从而进一步提高教学质量。

关联规则在课程相关性模式中的研究与应用

学分制已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。本文将Apriori算法应用于高校教务管理信息系统,对学生成绩数据进行分析,探讨了高等学校专业课程间相关性问题,得到了一些合理、可靠的课程关联规则。解释和验证了关联规则结果,针对产生的大量规则引入兴趣度分析,剔除了用户不感兴趣的关联规则,从而为学分制体系下的学生选课提供指导。

关联规则在课程相关性中研究与应用

关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要课题,本文介绍了在数据挖掘中关联规则的基本概念和与理论,进一步讨论了关联规则在课程相关性挖掘中的应用。学生成绩库在经过一定的预处理后,用Apriori算法挖掘出隐藏在数据背后的有用规则,以指导学生的选课。

数据挖掘技术在课程相关性分析中的应用

详细介绍了基于数据挖掘技术的课程相关性分析方法(相关分析法、典型相关分析法和关联规则分析法)的运算原理、适用范围和优缺点。分析认为,三种分析方法各具优缺点,互不可替代,具有显著的实用意义和社会价值,可作为教育教学改进决策的支持信息来源,也理应是教育工作者在教学提升方面的重要研究方向。

基于FP_growth算法的课程相关性的关联规则研究

文章探讨了高校专业课程间的相关性问题,通过对数据挖掘中的关联规则挖掘进行研究,将关联规则挖掘应用于高校教务管理数据库,针对学生的成绩数据进行预处理,并利用FP_growth算法较快地挖掘出隐藏在成绩数据之后课程关联性规则,从而得到了一些合理、可靠的课程相关性规则,为高校的专业课程设置和学生选课提供决策依据。

关联规则挖掘在课程相关性分析中的应用

关联规则挖掘是常用的数据挖掘方法,将其应用于课程相关性分析可发现课程间深层次内在关联,便于更科学合理的进行课程设置、改善课程体系结构。文章介绍了关联规则的基本概念,分析了关联规则的经典算法Apriori,并将Apriori算法应用于金融学专业课程相关性分析。

基于Apriori算法的高职院校课程相关性分析

高职院校的人才培养方案中,课程设置是最关键的元素,课程结构的合理与否会直接影响到人才培养的质量。使用关联规则中的Apriori算法,对学生成绩样本数据进行挖掘,利用给定的最小支持度和最小置信度,挖掘出频繁项集,进行课程相关性分析,得到课程的关联规则,有利于在课程设置过程中优化课程结构,提高教学质量。

数据挖掘技术在课程相关性中的应用研究

通过数据挖掘技术对教学管理数据库中的学生成绩进行分析,找出各课程之间的隐藏关系,得到一些合理、可靠的课程关联规则,并根据这些规则进行课程的合理设置。

关联规则在高校课程相关性中的应用研究

为了有效的分析高校专业课开设的学期是否合理,发现专业课开设的先行后续关系,在深入研究Apriori关联规则挖掘的基础上,以计算机类课程为例,通过在SpssClemetine11.0中建立Apriori关联规则挖掘模型,挖掘出具有一定支持度和置信度的课程相关性规则,从而为学生选课和现行教学计划的优化提供决策支持。

基于数据挖掘的课程相关性分析系统的应用研究

本文论证了采用关联规则算法进行数据挖掘,以发现课程之间相关性的可行性。数据挖掘部分采用经典的Apriori算法,并引入了感兴趣度的概念,对挖掘结果进行进一步的清理,从而提高了系统的性能。

基于STL的关联规则在课程相关性中的应用

将关联规则挖掘应用于计算机类课程的相关性分析,并利用STL中的排序算法对挖掘结果进行排序,这样能快速高效的挖掘出当中的规则。这样能发现计算机专业课程间的深层次内在关联,从而便于更科学合理的对计算机专业的课程进行设置,改善课程体系结构,使得培养出来的学生更能适应社会的瞬息变化,满足社会的需求。

建筑类高职课程相关性及其隐式载体研究

针对高职院校建筑类专业教学计划的制定和教师教学过程中存在的重复讲授、割裂知识点之间的关系、忽视各课程之间衔接有序、本源性知识的迁移与应用等问题，通过对部分专业课程结构内容进行分解和相关性分析，并对各课程知识点间“相割”“相切”“相离”情况进行了论证，找出了部分课程之间及其内容之间排序的不合理性，论述了隐式载体的选择，进行了案例设计论证，为教学安排、改变教学方法提供了参考。

基于关联规则挖掘的课程相关性研究与应用

应用关联规则挖掘对高校课程相关性进行了研究.将某高校的毕业生成绩数据库经过预处理之后,采用不设定成绩界限的方法,用改进的Apriori算法进行挖掘.不仅能挖掘出成绩为优时的课程相关规则,还能发现若某些课程成绩差,则其他课程成绩也为差的规则,可以为学分制体系下学生选课和管理者进行决策等提供参考.

关联规则在课程相关性分析中的应用

该文论证了采用关联规则算法进行数据挖掘,以发现课程之间相关性的可行性。提出了基于支持--置信--兴趣度的关联规则挖掘算法,通过引入感兴趣度,对挖掘结果进行进一步的相关分析。

多课程相关性分析及项目教学法适宜教材探讨

通过对随机筛选的3门不同专业课成绩的相关性进行分析。初步探讨这3门专业课之间的内在关联性。通过分析，试图发掘这3门课程更深层次的联系，为编写适应项目教学法的新教材提供参考。

基于大数据技术的课程相关性分析研究

根据教育部十三五规划纲要文件,各高校需要重新制定未来五年发展计划以适应高校信息化的要求。因此,需要利用大数据手段,深入探讨高校教学方法,提高教学质量。当前,大数据技术的应用场景逐渐运用在教学管理中,其中,全面调整课程结构,优化各专业当前教学课程的设定,分析课程相关性和联系性是高校提高教学质量,实现教学课程层次化中最为迫切需要解决的问题。为了解高校开设课程的相关性,改进教学质量,拟利用Apriori优化算法和大规模并行处理技术对学生成绩进行课程相关性分析。

基于数据挖掘的课程相关性分析方法

文章详细介绍了基于数据挖掘技术的课程相关性分析方法的运算原理、适用范围和优缺点,认为三种分析方法各具优缺点,互不可替代,具有显著的实用意义和社会价值,可作为教育教学改进决策的支持信息来源,也理应是教育工作者在教学提升方面的重要研究方向。