基于數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)評教決策支持系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā).pdf

1、在大中院校中,對于教師教學(xué)質(zhì)量的評測是學(xué)校決策層制定相關(guān)政策,調(diào)整教學(xué)體制,引進(jìn)師資人才的重要參考依據(jù)。而目前評測的方法大多數(shù)還停留在“問卷調(diào)查”的基礎(chǔ)上,只對評測的結(jié)果做簡單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計處理,無法準(zhǔn)確客觀地從這些數(shù)據(jù)中得到有效的信息。
　　針對目前教師教學(xué)評價系統(tǒng)存在的自動化程度低,數(shù)據(jù)處理不科學(xué)等缺點,提出利用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對評測的數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣處理。利用學(xué)校教務(wù)部門的學(xué)生成績管理系統(tǒng)、學(xué)校教師教學(xué)評

2、價數(shù)據(jù)庫等中的數(shù)據(jù),構(gòu)建了數(shù)據(jù)倉庫,建立了面向主題的多維數(shù)據(jù)庫模式,采用星形模型,以事實表為中心,以學(xué)生維、教師維、課程維、時間維為四個維度,構(gòu)建了OLAP分析的數(shù)據(jù)庫源。重點討論了以CART(分類和回歸樹算法)算法為中心的決策樹生成算法,指出了該算法存在的不足,然后利用其屬性的相關(guān)性對該算法進(jìn)行了改進(jìn),并通過測試,證明改進(jìn)后的算法能夠有效地縮短處理的時間,并減少所生成的規(guī)則集的大小和數(shù)量,并利用改進(jìn)后的算法,對教學(xué)評價數(shù)據(jù)進(jìn)行知識挖掘

3、,得到?jīng)Q策規(guī)則,用以輔助學(xué)校相關(guān)決策的改進(jìn)和制定。根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建的流程和聯(lián)機(jī)分析處理的過程,結(jié)合決策樹數(shù)據(jù)挖掘算法,設(shè)計并開發(fā)了基于數(shù)據(jù)挖掘的教學(xué)評價多維處理系統(tǒng)。系統(tǒng)的開發(fā)基于瀏覽器/服務(wù)器的模式,構(gòu)建了系統(tǒng)的開發(fā)架構(gòu)圖,以數(shù)據(jù)倉庫中中心,通過對教務(wù)管理數(shù)據(jù)庫、學(xué)生管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫、教師管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中相關(guān)數(shù)據(jù)的抽取,構(gòu)建面向主題的數(shù)據(jù)倉庫,再對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行OLAP分析和數(shù)據(jù)挖掘處理。
　　應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以發(fā)現(xiàn)不同因