基于數(shù)據(jù)挖掘的高校評教系統(tǒng)設(shè)計與實現(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的過程。關(guān)聯(lián)挖掘是數(shù)據(jù)挖掘研究中的一個重要分支，它是在大量數(shù)據(jù)項集之間有趣的關(guān)聯(lián)或相關(guān)聯(lián)系。如果一個規(guī)則滿足最小支持度和可信度，則該規(guī)則被認為是有趣的。
　　對教師的教學(xué)工作進行評價，是高等學(xué)校提高教學(xué)質(zhì)量，調(diào)節(jié)教學(xué)行為，積極進行教學(xué)管理的一項有效措施。教學(xué)評價依據(jù)一定的教學(xué)目標和規(guī)范，對教學(xué)活動及成果給

2、予價值判斷。教學(xué)評價首先根據(jù)教學(xué)效果確定質(zhì)量標準體系，從而建立一套分類判定標準，其次發(fā)現(xiàn)評價標準和結(jié)果之間的關(guān)聯(lián)規(guī)律，便于改進現(xiàn)有教學(xué)環(huán)節(jié)或過程中的不足。
　　本文比較詳細的闡述了數(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。重點分析了高校教學(xué)質(zhì)量評價指標的選取，建立有關(guān)教學(xué)評價的層次模型和關(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)評價信息和學(xué)生成績分析為例，完成了教學(xué)評價模型