数据挖掘在全国计算机等级考试(NCRE)成绩分析中的研究及应用

• 作者: 徐承俊 朱国宾
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 全国计算机等级考试(NCRE) 数据挖掘 Apriori C4.5 决策树
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 64-67,73
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.77
• 字数: 2977字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.08.012

摘要

传统人工统计分析已无法满足大数据背景下全国计算机等级考试(NCRE)成绩分析.将数据挖掘中关联规则Apriori方法和决策树方法相结合,深入分析导致一级优秀率低及高级别通过率低原因.设计基于Apri-ori关联规则与决策树的成绩分析模型,建立题型与成绩、学生对课程的热爱程度等因素与成绩的关联.以2016年考试数据为训练集,2017年考试数据为测试集,根据实际成绩进行对比论证.实验表明,该方法可以有效帮助考生自主学习、发掘自身薄弱环节并针对性学习,同时帮助教师找准考试与知识点的核心,有针对性高效教学,使得一级优秀率平均提升25％,高级别通过率平均提升50％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱国宾	武汉大学遥感信息工程学院	18	127	6.0	11.0
2	徐承俊	武汉大学遥感信息工程学院	2	0	0.0	0.0