基于考试过程和知识结构的数据挖掘算法研究

为了研究学生在不同阶段对知识点的掌握情况,基于对数据挖掘的理论研究,把知识结构与考试成绩相结合来进行数据研究。以教育测量学为基础,结合数据挖掘的决策树算法,针对原有的C4.5算法提出改进算法,应用试卷中涉及到的知识点的难易程度与知识点种类进行知识结构细化,以便确定单个学生或群体学生对知识点的掌握程度和试卷中各知识点之间的关系。结果显示,改进后算法的计算公式比原计算公式简单实用;根据决策树模型,使用剩余数据对计算公式进行验证,能够更快地得出对程序设计这个知识点的掌握是影响成绩相对重要的因素。使用测试数据对已创建的决策树进行验证,准确率为90%。最后对决策树进行可视化展示,为学生的学习安排、教师的教学方案及安排等提供有效的参考。