基于加权关联规则算法的学生成绩数据挖掘研究

对学生成绩数据挖掘的研究、开发、应用,可以进一步探讨数据挖掘的过程、功能;并且用于指导帮助学生发现、认识学习的一些基本规律;同时也可以为教师、教学部门提供相应的决策依据。文章通过对加权关联规则算法的研究,进一步提高了算法的运行效率,以及数据挖掘结果的有效性、可用性。

一种混合算法在学习历程数据分析中的应用研究

该文尝试混合运用K-means、ID3等算法,并加以改进,得出了一种混合改进算法.在实际应用中,它能够高效的对学生的学习历程数据进行深入的分析与挖掘,最终发现在海量的学习历程数据中蕴藏的有价值的信息,并以此为职业院校的人才培养与决策提供数据支持.

基于学习历程数据分析的学生行为预测研究

当前,职业教育正面临国家产业结构升级的问题,为此,职业院校开展了教学改革,并积累了大量的教务、德育、心理等相互孤立的信息数据。通过运用数据挖掘技术对学生的学习历程数据进行数据分析,尝试从这些数据中查找发现有用的知识,并尝试对学生的德育行为进行分析和预测,以提高办学质量。