摘要: 本文以本人所服务的学校为例,利用现有比较成熟的挖掘技术,提出了应用决策树和关联规则技术来挖掘隐藏在数据背后有价值信息的解决方案,目的是为学校教学管理、学生管理提供一些有指导作用的建议和意见。 本文借助数据挖掘中十分重要的决策树和关联... 展开 本文以本人所服务的学校为例,利用现有比较成熟的挖掘技术,提出了应用决策树和关联规则技术来挖掘隐藏在数据背后有价值信息的解决方案,目的是为学校教学管理、学生管理提供一些有指导作用的建议和意见。 本文借助数据挖掘中十分重要的决策树和关联规则技术,分析了这两种技术的不同算法、Clementine12算法模型及算法步骤,在此基础上,使用的是本人所在学校的一系列教学过程中真实有效的数据,研究数据挖掘技术在教学管理中的实际应用。首先利用决策树挖掘公共课教师教学评价与其客观影响因素间的相关程度,结果显示本校最能影响教师教学评价因素是教师的年龄和职称,与本校实际情况较为符合,并同时提出了今后对公共课教师管理方向的建议;其次用关联规则技术挖掘出学生入学成绩与毕业成绩之间的关联度,得出两者间并无多大的影响;最后用关联规则技术挖掘不同课程之间的相关规则,得出相关课程之间的关联程度有强弱差异。 本文的研究思路、分析方法、研究结论以及相关建议能为高校的课程设置、公共课师资引进、学生学习激励等教学管理和教学决策提供有价值的理论借鉴和操作指导。 收起