決策樹算法在高校教學質(zhì)量評價系統(tǒng)中的應用研究.pdf

1、目前，國內(nèi)眾多高校利用信息技術提高管理水平，其校園內(nèi)部運行著各種系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫，如教務信息管理系統(tǒng)、就業(yè)信息管理系統(tǒng)等。長時間的系統(tǒng)運行積累了大量數(shù)據(jù)，但由于缺乏信息意識和技術，管理人員只能通過簡單的統(tǒng)計或排序等功能獲得表面的信息，藏在這些數(shù)據(jù)中的信息一直沒有得到進一步的挖掘利用。
　　 本文試圖將決策樹和關聯(lián)規(guī)則用于構建高校教學評價系統(tǒng)，以期挖掘出教師個體因素、教學運轉環(huán)節(jié)因素與教學效果之間的關系，為教學評價方法提供決策依據(jù)。本

2、文充分考慮了影響教學質(zhì)量的多個環(huán)節(jié)，即教師主觀因素(職稱、學歷、年齡、性別、教學方法與手段等)和客觀環(huán)境(課程性質(zhì)、課程類別、選課人數(shù)、教師周承擔課時總量等)相結合，對相關因素進行了綜合分析。
　　 本文首先對數(shù)據(jù)挖掘的基本知識作以簡要綜述，著重介紹了其中的決策樹方法和經(jīng)典的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，并簡要介紹了微軟商業(yè)智能分析工具(Microsoft SQLServer2005 Analysis Services)。以某高校2009～

3、2010學年的教學評價數(shù)據(jù)為實例，使用微軟商業(yè)智能工具，完整地實現(xiàn)了數(shù)據(jù)挖掘的全過程，包括采用數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)轉換、數(shù)據(jù)集成等數(shù)據(jù)預處理技術；利用決策樹方法建立教學評價的預測模型，通過計算所有的屬性信息增益，找到?jīng)Q策樹節(jié)點，建立決策樹，通過優(yōu)化決策樹算法參數(shù)，提取出有效關聯(lián)規(guī)則。以教學評價數(shù)據(jù)為基礎，運用關聯(lián)規(guī)則挖掘的方法，首先分析了各輸入屬性與評價結果之間的關聯(lián)關系，然后對每個輸入屬性與評價結果單獨進行了關聯(lián)分析，找出了頻繁項集，并通過