| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 教育数据挖掘的国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.2 决策树算法在教育中应用的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究的目的与意义 | 第11-12页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第11页 |
| 1.3.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.4 研究方法与思路 | 第12-13页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第12页 |
| 1.4.2 研究思路 | 第12-13页 |
| 1.5 研究预设与研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5.1 研究预设 | 第13页 |
| 1.5.2 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.6 论文框架 | 第14-15页 |
| 第2章 相关概念及理论基础 | 第15-19页 |
| 2.1 相关概念 | 第15-17页 |
| 2.1.1 教育数据挖掘 | 第15-16页 |
| 2.1.2 教育测量 | 第16-17页 |
| 2.2 理论基础 | 第17-19页 |
| 2.2.1 人本主义理论 | 第17页 |
| 2.2.2 教育测量理论 | 第17-18页 |
| 2.2.3 教学评价 | 第18-19页 |
| 第3章 决策树算法及其模型的构建 | 第19-27页 |
| 3.1 决策树算法 | 第19-21页 |
| 3.1.1 决策树算法概述 | 第19-20页 |
| 3.1.2 决策树算法的分类 | 第20页 |
| 3.1.3 决策树算法的特点 | 第20-21页 |
| 3.2 决策树模型的一般构建过程 | 第21-27页 |
| 3.2.1 确定挖掘目标、对象 | 第21-22页 |
| 3.2.2 数据的采集 | 第22页 |
| 3.2.3 数据预处理 | 第22-24页 |
| 3.2.4 数据分类挖掘 | 第24-26页 |
| 3.2.5 生成分类规则 | 第26-27页 |
| 第4章 决策树算法在学生课程成绩分析中的具体应用 | 第27-66页 |
| 4.1 构建考试成绩、平时成绩与课程最终成绩的决策树模型 | 第27-31页 |
| 4.2 构建各部分占比例成绩与平时成绩的决策树模型 | 第31-42页 |
| 4.3 构建班额设置、性别、学科性质、任课教师职称的决策树模型 | 第42-66页 |
| 第5章 关于学生成绩影响因素研究的结论及建议 | 第66-69页 |
| 5.1 关于学生成绩影响因素的结论 | 第66-67页 |
| 5.2 建议 | 第67-69页 |
| 总结与展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
