決策樹算法在高校教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、目前，國(guó)內(nèi)眾多高校利用信息技術(shù)提高管理水平，其校園內(nèi)部運(yùn)行著各種系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)，如教務(wù)信息管理系統(tǒng)、就業(yè)信息管理系統(tǒng)等。長(zhǎng)時(shí)間的系統(tǒng)運(yùn)行積累了大量數(shù)據(jù)，但由于缺乏信息意識(shí)和技術(shù)，管理人員只能通過(guò)簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)或排序等功能獲得表面的信息，藏在這些數(shù)據(jù)中的信息一直沒(méi)有得到進(jìn)一步的挖掘利用。
　　 本文試圖將決策樹和關(guān)聯(lián)規(guī)則用于構(gòu)建高校教學(xué)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，以期挖掘出教師個(gè)體因素、教學(xué)運(yùn)轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)因素與教學(xué)效果之間的關(guān)系，為教學(xué)評(píng)價(jià)方法提供決策依據(jù)。本

2、文充分考慮了影響教學(xué)質(zhì)量的多個(gè)環(huán)節(jié)，即教師主觀因素(職稱、學(xué)歷、年齡、性別、教學(xué)方法與手段等)和客觀環(huán)境(課程性質(zhì)、課程類別、選課人數(shù)、教師周承擔(dān)課時(shí)總量等)相結(jié)合，對(duì)相關(guān)因素進(jìn)行了綜合分析。
　　 本文首先對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的基本知識(shí)作以簡(jiǎn)要綜述，著重介紹了其中的決策樹方法和經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，并簡(jiǎn)要介紹了微軟商業(yè)智能分析工具(Microsoft SQLServer2005 Analysis Services)。以某高校2009～

3、2010學(xué)年的教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)為實(shí)例，使用微軟商業(yè)智能工具，完整地實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)挖掘的全過(guò)程，包括采用數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成等數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)；利用決策樹方法建立教學(xué)評(píng)價(jià)的預(yù)測(cè)模型，通過(guò)計(jì)算所有的屬性信息增益，找到?jīng)Q策樹節(jié)點(diǎn)，建立決策樹，通過(guò)優(yōu)化決策樹算法參數(shù)，提取出有效關(guān)聯(lián)規(guī)則。以教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的方法，首先分析了各輸入屬性與評(píng)價(jià)結(jié)果之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，然后對(duì)每個(gè)輸入屬性與評(píng)價(jià)結(jié)果單獨(dú)進(jìn)行了關(guān)聯(lián)分析，找出了頻繁項(xiàng)集，并通過(guò)