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决策树算法在学生课程成绩分析中的应用研究

胡明明  
【摘要】:随着数据挖掘领域的兴起,它在教育领域也已经得到了广泛的应用并取得了不错的成效,教育数据如学生的成绩数据、教学管理数据也更加受到关注和重视,人们开始意识到教育数据不能仅仅停留在存储、查询及简单的统计阶段,在实际教学中及时发现实际教学中存在的问题或影响因素已经成为了提高教学质量的关键,研究者们尝试运用不同种类的方法对教学数据进行评估和测量,进而发掘这些教育数据中潜在的有价值的信息以用于改进教学,促进学生的发展。本研究以我校2014级本科学生的师范类课程“现代教育技术应用”的成绩作为研究对象,将已有的数据及信息进行汇总,提出了研究预设,即学生的性别、学科性质、任课教师职称、班额设置、课程成绩中的各部分占比例成绩(考试成绩、平时成绩等)会对学生的成绩产生影响,运用决策树算法中的C4.5算法对这些数据进行数据挖掘,根据具体的研究需求构建了考试成绩、平时成绩与课程最终成绩,各部分占比例成绩与平时成绩,班额设置、性别、学科性质、任课教师职称三个决策树模型以验证之前的研究预设,探究这五个因素会对学生的成绩产生什么样的影响,进而结合教学评价方面的知识有针对性地提出合理化建议,为教师及学生提供参考以最终达到提高学生的教育技术能力的作用,同时也为提高教学质量提供了数据支持。


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