基于数据挖掘技术的高校教学质量监控研究

• 作者: 吴良 章鸣嬛 郭欣 陈瑛
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘技术 教学质量监控 因子分析 决策树 聚类
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 7-10,21
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 4247字
• 语种: 中文

摘要

教学质量监控是学校进行教学质量管理的重要手段,对提高教学质量具有重要意义.随着校园信息化的发展,高校教务系统里积存了大量有价值的数据,但却没有被很好的挖掘利用.鉴此提出将数据挖掘技术应用到高校教学质量监控中,使用因子分析法对计算机专业的学生成绩进行综合评价分析,并提出一种决策树改良方法对学生成绩进行预测,最后针对文中所提出的方法与其他方法进行了对比分析.结果 表明,因子分析法相对于平均分排名法,蕴合了更多的信息量可以提供更加全面的评价,另外其突出重要因素,可以对各方面情况进行合理量化;决策树改良方法相对于其他成绩预测方法稳定性好、准确性高,且过拟合情况少.经验证,这个方法可以在高校教学质量监控中发挥一定作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭欣	上海杉达学院信息科学与技术学院大数据分析与处理研究中心	14	26	3.0	4.0
2	章鸣嬛	上海杉达学院信息科学与技术学院大数据分析与处理研究中心	17	43	3.0	6.0
3	陈瑛	上海杉达学院信息科学与技术学院大数据分析与处理研究中心	20	47	3.0	6.0
4	吴良	上海杉达学院教学质量管理处	2	0	0.0	0.0