数据挖掘技术在高职教学评估中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| ·论文研究的意义 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第12-19页 |
| ·数据挖掘技术的基本概念 | 第12-14页 |
| ·数据挖掘技术的处理过程 | 第14-16页 |
| ·数据挖掘技术的常用方法 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘技术存在的不足 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘技术研究现状 | 第19-20页 |
| ·国内研究现状 | 第19页 |
| ·国外研究现状 | 第19-20页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第20-22页 |
| 第2章 高职教学评估体系概述 | 第22-29页 |
| ·我国高职评估开展情况 | 第22-23页 |
| ·高职评估的目的与任务 | 第23-25页 |
| ·高职评估的目的和意义 | 第23-24页 |
| ·评估的指导思想与基本任务 | 第24页 |
| ·教学评估的作用 | 第24-25页 |
| ·高职教学评估的内容 | 第25-26页 |
| ·基于数据挖掘技术的教学评估 | 第26-28页 |
| ·现行高职院校教学评估体系 | 第26-27页 |
| ·教学评价系统过程分析 | 第27页 |
| ·引入数据挖掘技术的原因 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 决策树算法分析 | 第29-46页 |
| ·决策树技术 | 第29-31页 |
| ·决策树描述 | 第29-30页 |
| ·决策树的生成 | 第30-31页 |
| ·建立决策树的技术难点 | 第31页 |
| ·基于决策树的经典算法 | 第31-34页 |
| ·选择决策树算法的优势分析 | 第31-32页 |
| ·几种经典的决策树算法 | 第32-34页 |
| ·决策树 ID3算法的基本原理 | 第34-40页 |
| ·建立 ID3算法 | 第34-36页 |
| ·决策树的剪枝 | 第36-39页 |
| ·生成分类规则 | 第39-40页 |
| ·决策树算法的改进算法 | 第40-42页 |
| ·改进算法的基本思路 | 第40-41页 |
| ·ID3改进算法描述 | 第41-42页 |
| ·改进算法的分析 | 第42页 |
| ·决策树算法的性能分析 | 第42-44页 |
| ·决策树算法面临的问题 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 数据挖掘技术在教学评估中的应用研究 | 第46-64页 |
| ·问题研究的可行性 | 第46-47页 |
| ·总体设计方案 | 第47-48页 |
| ·决策树算法在教学评估中的具体应用 | 第48-62页 |
| ·数据的准备 | 第48-52页 |
| ·决策树算法的具体实现 | 第52-62页 |
| ·评估实验结果与分析 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 个人简历 | 第71页 |
