基于数据挖掘的高校学生学业预警系统的设计与实现
这是一篇关于数据挖掘,学业预警,Stacking,Apriori算法的论文, 主要内容为人才培养是大学的发展之本,而学生学业水平是衡量大学生专业能力的重要指标。学业预警工作是高校提高本科教育教学质量和学风建设的重要保证。本文基于数据挖掘技术,构建了学生学业预警分析模型,并利用改进的Apriori算法对学生的课程数据进行了关联规则挖掘。同时,基于以上研究成果,成功设计并实现了大学生学业预警系统。该系统不仅可以对学生进行学业预警,同时也可以对学院教学管理工作提供有用的数据支持和决策支持,有望在高校学业预警领域产生积极的应用和推广价值。本文主要工作如下:1、以某高校信息学院的近三年来本科生学业成绩为数据源,针对数据源结构杂乱,缺失值较多等问题突出的情况,按照学期划分,利用统计思想构建学业数据集。对于单个分类模型算法准确度、精确度低下等问题,基于Stacking堆叠框架,构建以XGBoost、Light GBM、Random Forest和GBDT算法为基学习器,决策树为元学习器的学业预警模型AWStacking(Academic Warning Stacking),挖掘影响学生学业的关键特征。实验结果显示,AWStacking模型准确、精确率分别达到96%和91%,相比单算法模型,平均提升约4%。2、为便于跟踪学生专业课程学习变化,基于改进的Apriori算法,以兴趣度、支持度和置信度为度量指标,将学生所学课程按照通识课程、实践课程和专业课程等课程类别纳入考虑因素,对学生课程数据进行关联分析。以关联规则为分析依据,从不同专业、不同年级等多维度视角,捕捉不同专业、不同年级学生在不同课程类别的学业学习模式特点,并探讨课程之间的关联信息,帮助教学工作者优化课程设置。3、以学业预警模型和改进Apriori算法为基础,基于B/S架构设计开发了大学生学业预警系统,从学生、系部和学院三个层次,进行多场景、多视角的学业预警信息展示。通过学生学业个人画像和学业预警可视化页面,有利于学生自主把握学业详情以及教学管理人员对各年级各专业整体学业情况进行宏观把握,以期待为学院各级管理部门提供智力支撑和决策支持。
基于知识图谱的成绩预测研究
这是一篇关于知识图谱,高等教育,成绩预测,学业预警的论文, 主要内容为在与教育相关的研究中,学生的学业成绩往往被视为衡量其学习成果和综合素质的重要标志之一。通过研究学生的学习表现,不仅能够对学生学习情况进行提前干预,同时也能为培养计划设置提供科学的依据。本文以此为切入点,将知识图谱融入到成绩预测的流程之中,利用知识图谱丰富的语义关系挖掘不同课程之间的语义联系,并通过实体关系抽取对课程之间的先后修关系进行梳理细化,提高成绩预测的准确度与预测结果的可解释性。本文主要做了两方面的工作:完成计算机专业课程知识图谱的构建;提出基于课程知识图谱的学生成绩预测方法并验证其有效性。首先,根据某高校计算机学院本科生培养计划,从MOOC网站爬取对应的国家精品课程的课程介绍与学习引导文本。将爬取得到的非结构化课程介绍与学习引导文本使用中文停用词表和自行构建的计算机专业词汇表进行预处理,通过TF-IDF(Term Frequency–Inverse Document Frequency)算法计算关键词权重,输出权重TOP20的知识点完成课程知识点的提取。通过机器学习方法与规则相结合的方法抽取参考书籍与课程先后修关系,使用上述知识点、参考书籍与课程先后修关系组成的三元组信息基于Neo4j图数据库构建计算机专业课程知识图谱。其次,本文基于以上课程知识图谱提出一种成绩预测方法(Achievement Prediction Model Based on Knowledge Graph,AP-KG),使用知识表示模型将课程知识图谱进行低维嵌入,通过距离模型计算嵌入向量的相似度,得到课程之间的相似矩阵;将基于知识图谱计算得出的课程语义相似度与协同过滤推荐算法计算得到的相似度进行融合,基于融合相似度完成学生成绩预测,从语义关系的维度改善协同过滤推荐算法没有利用被推荐对象语义关联的缺陷,在提升预测结果准确度与可解释性的同时可在一定程度上缓解其数据稀疏性和冷启动问题。最后,通过多组对比实验验证,在学生成绩数据集上,AP-KG比其他九种经典的推荐算法表现更好,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)与平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)均有明显下降,成功验证了AP-KG成绩预测方法的准确性与有效性,在提高预测结果准确性的同时提高了预测结果的可解释性,对推动智慧校园建设和保障高校人才培养质量具有一定意义。
基于高校学生行为特征的学业成绩预警系统研究
这是一篇关于学生行为,学业预警,KD-CFSFDP,TDFP-Growth,数据挖掘的论文, 主要内容为近年来伴随着高校的扩招,高校学生数量急剧增加,如何对高校学生管理系统中的数据有效地利用成为高校管理工作者关注的重心。随着大数据时代的来临,高校管理工作者越来越注重对在校大学生行为数据的分析。通过对学生行为数据的分析和挖掘寻找学生行为与学业成绩之间的关联关系,以帮助高校工作者更好的开展高校学生地管理工作。本文采用数据挖掘技术分析高校学生在校期间学习、消费、生活等行为特征,运用关联规则算法挖掘学生行为与学业成绩之间的隐藏特征,找寻行为数据与学业成绩之间的潜在联系,建立高校学生学业预警机制,从而督促学生顺利完成学业,对高校进行学生管理工作具有一定的指导意义。主要工作和研究内容如下:(1)基于KD-Tree的簇中心点自适应密度峰值聚类算法。针对传统的密度峰值聚类算法处理庞杂的海量学生行为数据存在执行效率低下的问题,本文提出了基于KD-Tree的簇中心点自适应密度峰值聚类算法(KD-CFSFDP)。该算法首先使用KD-Tree中最近邻搜索的方法提升了样本距离和局部密度的计算效率,然后提出簇中心点自适应策略以达到类簇中心自动匹配的目的,最后优化了类簇中边界点的分配。通过对西北某高校学生行为数据的仿真实验,验证了算法的有效性。(2)提出改进的FP-Growth算法。针对传统的FP-Growth算法在挖掘高校学生行为数据与其学业成绩的关联规则时,时间空间复杂度较高的不足,本文提出了基于二维矩阵存储事务数据的改进FP-Growth算法(TDFP-Growth),将数据集中的事务数据存储在矩阵中,根据矩阵构建FP-Tree,从FP-Tree中挖掘相应的频繁项集。通过在学生数据集上对本文算法进行仿真实验,验证了算法的可行性。(3)高校学业成绩预警系统的设计与实现。从高校学业成绩预警系统的设计目标出发,基于文中提到的KD-CFSFDP算法和TDFP-Growth算法构建学业成绩预警模型,采用Java SpringBoot框架和数据库技术,借助数据访问服务和统一数据访问接口技术,设计实现了高校学业成绩预警系统。该系统以某高校学生的历史成绩数据、校园卡消费数据、图书馆访问数据和宿舍出入数据为基础,实现了学生数据导入、行为数据可视化、学业成绩预警信息挖掘和学业成绩预警信息可视化等功能,为高校管理工作者搭建了一个高校学生学业成绩预警平台,为高校对学生的管理提供了一定的决策支持。
基于数据挖掘的高校学生学业预警系统的设计与实现
这是一篇关于数据挖掘,学业预警,Stacking,Apriori算法的论文, 主要内容为人才培养是大学的发展之本,而学生学业水平是衡量大学生专业能力的重要指标。学业预警工作是高校提高本科教育教学质量和学风建设的重要保证。本文基于数据挖掘技术,构建了学生学业预警分析模型,并利用改进的Apriori算法对学生的课程数据进行了关联规则挖掘。同时,基于以上研究成果,成功设计并实现了大学生学业预警系统。该系统不仅可以对学生进行学业预警,同时也可以对学院教学管理工作提供有用的数据支持和决策支持,有望在高校学业预警领域产生积极的应用和推广价值。本文主要工作如下:1、以某高校信息学院的近三年来本科生学业成绩为数据源,针对数据源结构杂乱,缺失值较多等问题突出的情况,按照学期划分,利用统计思想构建学业数据集。对于单个分类模型算法准确度、精确度低下等问题,基于Stacking堆叠框架,构建以XGBoost、Light GBM、Random Forest和GBDT算法为基学习器,决策树为元学习器的学业预警模型AWStacking(Academic Warning Stacking),挖掘影响学生学业的关键特征。实验结果显示,AWStacking模型准确、精确率分别达到96%和91%,相比单算法模型,平均提升约4%。2、为便于跟踪学生专业课程学习变化,基于改进的Apriori算法,以兴趣度、支持度和置信度为度量指标,将学生所学课程按照通识课程、实践课程和专业课程等课程类别纳入考虑因素,对学生课程数据进行关联分析。以关联规则为分析依据,从不同专业、不同年级等多维度视角,捕捉不同专业、不同年级学生在不同课程类别的学业学习模式特点,并探讨课程之间的关联信息,帮助教学工作者优化课程设置。3、以学业预警模型和改进Apriori算法为基础,基于B/S架构设计开发了大学生学业预警系统,从学生、系部和学院三个层次,进行多场景、多视角的学业预警信息展示。通过学生学业个人画像和学业预警可视化页面,有利于学生自主把握学业详情以及教学管理人员对各年级各专业整体学业情况进行宏观把握,以期待为学院各级管理部门提供智力支撑和决策支持。
基于高校学生行为特征的学业成绩预警系统研究
这是一篇关于学生行为,学业预警,KD-CFSFDP,TDFP-Growth,数据挖掘的论文, 主要内容为近年来伴随着高校的扩招,高校学生数量急剧增加,如何对高校学生管理系统中的数据有效地利用成为高校管理工作者关注的重心。随着大数据时代的来临,高校管理工作者越来越注重对在校大学生行为数据的分析。通过对学生行为数据的分析和挖掘寻找学生行为与学业成绩之间的关联关系,以帮助高校工作者更好的开展高校学生地管理工作。本文采用数据挖掘技术分析高校学生在校期间学习、消费、生活等行为特征,运用关联规则算法挖掘学生行为与学业成绩之间的隐藏特征,找寻行为数据与学业成绩之间的潜在联系,建立高校学生学业预警机制,从而督促学生顺利完成学业,对高校进行学生管理工作具有一定的指导意义。主要工作和研究内容如下:(1)基于KD-Tree的簇中心点自适应密度峰值聚类算法。针对传统的密度峰值聚类算法处理庞杂的海量学生行为数据存在执行效率低下的问题,本文提出了基于KD-Tree的簇中心点自适应密度峰值聚类算法(KD-CFSFDP)。该算法首先使用KD-Tree中最近邻搜索的方法提升了样本距离和局部密度的计算效率,然后提出簇中心点自适应策略以达到类簇中心自动匹配的目的,最后优化了类簇中边界点的分配。通过对西北某高校学生行为数据的仿真实验,验证了算法的有效性。(2)提出改进的FP-Growth算法。针对传统的FP-Growth算法在挖掘高校学生行为数据与其学业成绩的关联规则时,时间空间复杂度较高的不足,本文提出了基于二维矩阵存储事务数据的改进FP-Growth算法(TDFP-Growth),将数据集中的事务数据存储在矩阵中,根据矩阵构建FP-Tree,从FP-Tree中挖掘相应的频繁项集。通过在学生数据集上对本文算法进行仿真实验,验证了算法的可行性。(3)高校学业成绩预警系统的设计与实现。从高校学业成绩预警系统的设计目标出发,基于文中提到的KD-CFSFDP算法和TDFP-Growth算法构建学业成绩预警模型,采用Java SpringBoot框架和数据库技术,借助数据访问服务和统一数据访问接口技术,设计实现了高校学业成绩预警系统。该系统以某高校学生的历史成绩数据、校园卡消费数据、图书馆访问数据和宿舍出入数据为基础,实现了学生数据导入、行为数据可视化、学业成绩预警信息挖掘和学业成绩预警信息可视化等功能,为高校管理工作者搭建了一个高校学生学业成绩预警平台,为高校对学生的管理提供了一定的决策支持。
数据挖掘在高校成人教育学业预警中的应用研究
这是一篇关于数据挖掘,成人教育,学业预警,教学管理的论文, 主要内容为在银川能源学院继续教育学院实行学分制之后,虽然其有灵活、自由和人性化等优点,但成人学生绝大部分属于社会上的在职人员,学习负担和压力比较重,家庭、工作及课程学习之间存在着矛盾,日常的学习时间没有得到充分的保证。而课程补考时间、课程成绩和警告等信息又无法及时的传达给学生,导致学校有很多成人学生因延误了一些课程的学习或补考而不能在预期的时间毕业。当某些学生耽搁了课程的学习时,能够通过学业预警机制发起告警流程,及时的对学生的学业情况进行预警,以保证学生及时补充学习。本文在分析了银川能源学院继续教育学院的需求之后,以数据挖掘技术为支持,使用Java语言和JSP技术开发了一个适用于银川能源学院继续教育学院的学业预警系统。在系统中,调用了开源的数据处理平台MySQL来对数据库中的学生信息进行数据分析。经过对关联规则和聚类的各种算法的分析,最终选定了k-means聚类算法和Apriori关联规则分析算法。并在MySQL中使用这两种算法来对学生成绩和课程进行数据挖掘,从而找到课程之间的联系以及需要预警的学生。并将结论录入系统,供任课教师及辅导员查看。本课题研究的优点主要表现在以下三个方面:首先,分析并实现了银川能源学院继续教育学院学生、课程及学业信息的预警管理系统,改善了学院教学工作效率;其次,通过数据挖掘技术实现了学业预警功能,增强了学生课程学习的时效性,提高了学生学习的效率和质量;另外,系统的应用也可以减轻任课教师、辅导员的教学工作压力,任课教师可以对某个关联课程不及格学生的功课成绩进行重点监督,而辅导员可以对学生进行及时的总体预警。
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