决策树算法在高校成绩分析中的应用

根据我校学分制学籍管理模式下成绩管理的现状,研究了数据挖掘技术中的决策树算法,并将其应用到成绩分析中,分析了与学生成绩相关的各因素之间的关系.     

EXCEL在成绩统计中的应用

Microsoft Excel是微软公司的办公软件Microsoft office的组件之一,由于具有强大的数据处理能力,被广泛地应用于数据处理、统计分析和辅助决策等领域。在成绩统计中,运用EXCEL的函数、统计和模板功能,可在很大程度上提高统计的效率和准确性。     

决策树技术在学生成绩分析中的应用研究

本文提出了一种应用决策树技术来挖掘隐藏在学生成绩背后有价值信息的研究方案,通过对大量原始数据信息的挖掘处理,找出最能影响学生成绩的因素,目的是对教师今后的教学工作提供重要的决策依据。论文详细介绍了使用ID3算法构造决策树的方法,并结合一组学生成绩样本数据,给出了基于决策树技术的学生成绩分析的应用研究模型。     

聚类分析方法在学生成绩分析中的应用

利用聚类分析方法对数学与应用数学专业42名学生的部分专业必修课和公共必修课成绩进行分析,可以克服基于绝对分数对学生进行等级评定的缺陷,比较科学、客观、合理的评价每一位学生,方便任课教师掌握该专业学生的学习情况和特长。     

聚类分析在男子十项全能测试成绩分析中的应用

应用聚类分析法对常德师院体育教育专业122名男生的十项全能毕业测试成绩进行了指标聚类和样品聚类分析。分析结果表明：男子十项全能 项目宜聚为跑、跳、投和撑杆跳高4米；其典型项目依次为400m、跳远或跳高、标枪和撑杆跳高；学生宜聚为3米，根据其特点依次定义为低素质型、速度型和力量型。结合全能运动和学生的实际特点判断，聚类分析的结果具有合理性，研究结论对十项全能的教学与训练具有一定指导作用。     

聚类分析在男子十项全能测试成绩分析中的应用

应用聚类分析法对常德师院体育教育专业 12 2名男生的十项全能毕业测试成绩进行了指标聚类和样品聚类分析 .分析结果表明 :男子十项全能项目宜聚为跑、跳、投和撑杆跳高 4类 ;其典型项目依次为 4 0 0m、跳远或跳高、标枪和撑杆跳高 ;学生宜聚为 3类 ,根据其特点依次定义为低素质型、速度型和力量型 .结合全能运动和学生的实际特点判断 ,聚类分析的结果具有合理性 ,研究结论对十项全能的教学与训练具有一定指导作用 .     

ID3算法在计算机成绩分析中的应用

通过介绍数据挖掘的概念和决策树分类方法,论述了ID3算法的基本思想和实现方法,并用该算法对学生计算机成绩进行分析,构造计算机成绩决策树并从中提取出一些重要规则,为教师教和学生学提供参考依据.     

关联规则挖掘在学生成绩分析中的应用

将关联规则挖掘算法Apriori应用于学生成绩分析中，挖掘出隐藏的关联规则，从而发现课程之间的关联关系，为今后教务部门的课程设置以及教师的授课提供参考。     

卡方检验在学生成绩差异性分析中的应用

用卡方检验方法对作业成绩、考试成绩和总成绩进行差异性分析 ,有助于找出学生学风中存在的问题 ,为提高教学水平提供有益的帮助。     

SPSS统计分析在成绩评价中的应用

利用SPSS软件包对学生成绩数据进行因子分析和频数分析,科学地分析和评价教师的教学情况。     

正态分布在本科生药剂学成绩分析中的应用

正态分布适用于偶然与随机事件,而高等教育是一种有目的的活动。该文通过对我校近年来药剂学成绩进行分析,探讨正态分布在成绩分析中的应用。     

关联规则在大学英语成绩分析中的应用

利用关联规则的Apriori算法分析某高校4个学期大学英语的优秀成绩,得到不同学期之间优秀成绩的关联关系:(1)第1学期优秀成绩的学生,大部分成绩下滑,较难保持优秀成绩;(2)大学一年级2个学期成绩都是优秀的学生,在第3、4学期更容易保持优秀的成绩;(3)第2学期的优秀成绩对大学二年级两个学期成绩是否优秀具有重要的影响;(4)第1学期成绩不优秀的学生,能够通过自己的不懈努力获得优秀成绩,并且这部分学生的成绩占了大部分比例。     

χ2拟合检验法在成绩分析中的应用

以考试成绩为样本观察值,运用实用的拟合检验法进行统计,设计一种易于实现的量化处理过程,完成对考试成绩客观准确的分析,为教育质量监控和评价提供有效的保障.     

基于决策树技术在高校成绩分析中的应用研究

采用ID3算法构造决策树的方法,给出了基于决策树技术的学生成绩分析应用研究模型。通过该模型分析,找出了影响学生成绩的潜在因素,教师通过调整教学环节,对学生管理工作提出意见,从而指导教学和管理工作。     

“优势分析”在男生身体素质与达标成绩量化评价中的应用

用灰色系统理论中的优势分析法，找出各单项素质成绩在达标成绩中所起的作用。为改革体育课及课外群体活动的内容提供参考。     

第29届奥运会女子体操比赛成绩分析

本文运用录相观察、数理统计、文献资料、理论分析等方法对第29届奥运会女子体操比赛成绩的统计,分析了世界各体操强国的整体实力,当代世界女子体操是中国、美国、罗马尼亚和俄罗斯四国抗衡的格局,美国虽获团体银牌,但其整体实力的强大依然存在,一些过去认为水平不高的国家进步很快,其势咄咄逼人,中国女子体操队在此次比赛中取得了历史性突破,但还应再接再厉从而取得更好的成绩激发教练员和运动员的奋斗精神,以实现2012年伦敦奥运会上再创辉煌。     

RBF模型在高等教育和经济发展关系分析中的应用

采用RBF(径向基神经网络)模型,对高等教育和经济发展之间的关系进行实证研究.在研究过程中,以本科生招考数量、研究生招考数量、高等教育投入经费作为RBF网络的输入,以GDP总量作为RBF网络的输出,以2000-2017年的相关数据为实证研究的基础数据.实证分析结果显示,高等教育对于我国经济发展存在明显的促进作用,其中本科生招考数量的促进作用为0.23,研究生招考数量的促进作用为0.45,高等教育投入经费的促进作用为0.32.     

饼状图在高校学生成绩分析系统中的应用

为了适应高校发展要求,直观有效显示学生的成绩信息,本文介绍了一种利用asp动态生成成绩分布饼图的开发方案,利用图表的形式反映了课程的难度。     

学生成绩分析专家系统的研究与应用

对成绩分析专家系统的实现方法进行初步探讨,针对成绩分析的特点,对领域知识进行分类组织,提出了产生式结合关系数据库的方法表示知识,精简了规则库,同时也使推理机易于实现.经过实践表明,把专家系统理论知识应用于成绩分析领域是可行的,能大大提高工作效率,减少成绩评判的误差.     

四维动力学模型在高等教育学费问题中的应用

高等教育的发展关乎国家的软实力,影响着国家的全局调控,并决定着未来国家的发展.高等教育学费问题成为社会所关注的热点问题,作者在合理假设的前提下,系统地建立了高校招生规模、政府生均经费、家庭人均收入与学费标准之间的四维动力学模型,并给出模型平衡点的稳定性条件,并逐次的对模型进行优化,得到高校学费的制定标准.