基于數(shù)據(jù)挖掘的高校評(píng)教系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)是從大量不完全、有噪聲、模糊的、隨機(jī)數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)隱含其中而人們先前未知、又潛在有用的信息和知識(shí)的過程。關(guān)聯(lián)挖掘是數(shù)據(jù)挖掘研究中的一個(gè)重要分支，它是在大量數(shù)據(jù)項(xiàng)集之間有趣的關(guān)聯(lián)或相關(guān)聯(lián)系。如果一個(gè)規(guī)則滿足最小支持度和可信度，則該規(guī)則被認(rèn)為是有趣的。
　　對(duì)教師的教學(xué)工作進(jìn)行評(píng)價(jià)，是高等學(xué)校提高教學(xué)質(zhì)量，調(diào)節(jié)教學(xué)行為，積極進(jìn)行教學(xué)管理的一項(xiàng)有效措施。教學(xué)評(píng)價(jià)依據(jù)一定的教學(xué)目標(biāo)和規(guī)范，對(duì)教學(xué)活動(dòng)及成果給

2、予價(jià)值判斷。教學(xué)評(píng)價(jià)首先根據(jù)教學(xué)效果確定質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)體系，從而建立一套分類判定標(biāo)準(zhǔn)，其次發(fā)現(xiàn)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和結(jié)果之間的關(guān)聯(lián)規(guī)律，便于改進(jìn)現(xiàn)有教學(xué)環(huán)節(jié)或過程中的不足。
　　本文比較詳細(xì)的闡述了數(shù)據(jù)挖掘的概念及應(yīng)用，然后介紹關(guān)聯(lián)規(guī)則的經(jīng)典算法Apriori算法及其改進(jìn)。重點(diǎn)分析了高校教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取，建立有關(guān)教學(xué)評(píng)價(jià)的層次模型和關(guān)聯(lián)模型，并將挖掘技術(shù)具體應(yīng)用到模型分析和求解中。本方案以課堂教學(xué)評(píng)價(jià)信息和學(xué)生成績(jī)分析為例，完成了教學(xué)評(píng)價(jià)模型