基于数据挖掘的高职生成绩分析与预测.pdf

在当前高职生教育不断发展的背景下，如何有效提高教学质量和学生的学习成绩成为了一个亟待解决的社会热点问题。针对这个问题，本文从数据挖掘的角度出发，探讨了数据挖掘技术在高职生成绩分析与预测中的应用。文章首先介绍了数据挖掘的相关概念，随后详细阐述了应用于学生成绩的数据挖掘技术方法，并进一步深入探讨了这些技术在高职生教学中的具体应用步骤和实践。 一、数据挖掘的相关概念 数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的原始数据中，提取人们事先不知道的、潜在有用、可信新颖的信息和知识的过程。其广义定义强调了数据挖掘的提取信息性质，而狭义定义则侧重于数据分析工具的应用，以发现模型和数据间的关系。数据挖掘技术的发展和应用涉及数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等多个领域，其使用提高了信息利用率，为社会与人类发展提供了便捷实用的工具。 二、应用于学生成绩的数据挖掘技术方法 针对学生成绩分析与预测，文章列举了几种主要的数据挖掘技术方法： 1. 分类与预测：分类是事先定义好类别后，通过分类器对数据库中的数据对象进行划分，分配到对应类别中。预测则用于未知类别的数据对象，通过归纳学习模型来预测未知数据对象的状态。 2. 聚类：与分类相对应，聚类是一种无指导性的学习过程，其目的是根据数据相似性将数据分成多个组，相似度高的数据被划分到同一组。 3. 决策树：决策树方法使用概率论分析案例的概率，以树的分支形式划分数据到不同的类别，并能预测数据的发展趋势。 4. 遗传算法：遗传算法模拟自然界的进化规则，用于计算最优数据结果，是一种不需要预先制定规则的随机搜索算法。 三、数据挖掘技术在高职生教学中的应用 应用步骤包括： 1. 确定研究主题与目标：确定通过数据挖掘技术分析高职生成绩并进行预测的研究问题。 2. 搜集并整理数据：搜集相关问题的数据，如高职生的专业、科目、学生成绩单等，并进行归纳、检查准确性、一致性等。 3. 确定数据挖掘技术方法：根据数据特征选择适合的数据挖掘技术，本论文选择了决策树方法，并在样本的基础上整理出分类规则，构建了决策树模型。 4. 分析与应用：利用决策树对学生成绩数据进行分析，通过分类器将学生成绩划分为不同等级，并预测未来成绩趋势。 数据挖掘技术在高职生成绩分析与预测中的应用，不仅能够为教育工作者提供科学的分析结果和决策支持，而且能够帮助学生更好地了解自己的学习状况，从而达到提高教学质量和学习效率的目的。随着技术的不断进步和数据分析方法的不断改进，未来数据挖掘在教育领域将拥有更加广阔的应用前景。