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数据挖掘技术在行动导向教学中教学质量评价的应用研究

作　者: 雷燕瑞
导　师: 温武少
学　校: 中山大学
专　业: 软件工程
关键词: 数据挖掘行动导向 FCM算法初始聚类中心
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 6次
引　用: 0次
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内容摘要

随着我国高等职业教育教学改革的不断推进，行动导向教学逐步被应用于高职教育中，对学生的培养从以前的重知识向重能力转移，注重提高学生自我学习的积极性和注重行动能力的培养。开展行动导向教学的过程中，在教学评价中，不再是以往“重理论，轻实践”、“平时松散，期末突击”的状况，而是记录学生学习过程中的每一次实验成绩，在教学评价方式上的改变可一定程度促进学生提高自身实践能力，为就业打好基础。随着行动导向教学的不断深入，高职院校积累了一些教学评价过程中的成绩数据，目前对这些成绩数据的处理仅停留在简单的备份与查询阶段。本文将模糊关联规则(Association Rule)数据挖掘技术引入到这些数据的分析中，旨在通过模糊关联规则挖掘技术挖掘出课程的各个实验之间的潜在的影响以及各个实验对课程综合实训的潜在影响，利用挖掘结果有针对性的为教师的教学提供参考，从而提高学生实践能力。本文首先介绍了模糊关联规则挖掘过程中需要用到的模糊C-均值聚类算法的原理和步骤，针对其应用在教学评价分析过程中随机选取聚类中心容易陷入局部极值的问题提出一点优化思考。通过现实数据对优化的算法做了进一步的实例分析，结果证明算法能够挖掘出有意义的关联规则，有较好的实验结果。最后将优化后的算法应用于行动导向教学的成绩分析中，将得到的关联规则用于指导教师的教学和学生的学习，从而为提高学生就业竞争力服务。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-6
第一章绪论  6-12
  1.1 研究背景及意义  6-7
  1.2 数据挖掘发展概述  7-8
  1.3 数据挖掘技术在教育领域中的研究现状及意义  8-9
  1.4 本文研究内容及论文结构  9-12
第二章行动导向教学与数据挖掘  12-20
  2.1 行动导向教学  12-16
  2.2 数据挖掘概述  16-18
  2.3 小结  18-20
第三章关联规则挖掘算法  20-38
  3.1 关联规则挖掘  20-23
  3.2 关联规则 Apriori 算法  23-28
  3.3 模糊理论介绍  28-30
  3.4 模糊关联规则基本概念  30-32
  3.5 模糊 C-均值聚类算法  32-36
  3.6 小结  36-38
第四章模糊关联规则算法的优化  38-48
  4.1 优化初始聚类中心选取办法的模糊 C-均值聚类算法  38-39
  4.2 模糊关联规则算法  39-41
  4.3 算法实例  41-46
  4.4 小结  46-48
第五章优化的 FCM 算法在教学评价中的应用  48-54
  5.1 数据准备  48-49
  5.2 挖掘过程、结果及分析  49-53
  5.3 小结  53-54
第六章总结与展望  54-55
参考文献  55-58
附件攻读学位期间取得的研究成果  58-59
致谢  59-60

数据挖掘技术在行动导向教学中教学质量评价的应用研究

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