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决策树技术在实验室评估中的应用研究

周爱华  
【摘要】:随着高校的扩招,高等院校学生人数也急剧增加,给教学管理带来很大挑战。学校领导非常重视教学质量的提高,对学校的教学管理进行了多次评估,希望通过评估,能够促进学校的教育教学的改革,提高学校的教学质量。 实验室评估是教育评估的重要组成部分,目的是“以评促建”,对实验室各主管部门的管理工作来说,它是必不可少的一个环节。实验室评估以社会需要、学院实验教学需要为准绳,所以它对指导各系院制定培养目标、教学改革、科研水平和教学质量提高有重要作用。但是传统的评估方式取得的评估结果很单纯,有时存在不客观和影响因子考虑不全等弊端。 本论文利用数据挖掘中的决策树技术对学生的实验成绩和实验队伍进行分析研究,通过决策树的分类预测运算,使得出的结论能成为加强师资队伍建设、深化实验教学改革的重要依据。期望研究结果对今后的实验教学质量提高和实验教学改革有所帮助,从而提高实验室的管理水平和工作效率。 实验室评估系统主要应用ID3算法来实现,利用决策树分类预测算法对实验教师队伍相关数据进行决策运算,找出影响实验教学质量的主要因素,以及影响学生评教和学生成绩的主要因素。


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