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基于数据挖掘的教学评价系统

前言第1-7页
摘要第7-8页
Abstract第8-12页
1 绪论第12-29页
   ·问题的提出第12-15页
     ·问题研究的必要性第12-14页
     ·问题研究的理论与实践意义第14-15页
   ·国内外历史回顾与动态第15-25页
     ·教学评价知识第15-17页
     ·国内外教学评价研究历史与发展第17-22页
     ·教学评价系统研究现状第22-25页
   ·论文的主要研究内容、结构和创新点第25-29页
     ·论文研究的主要内容第25-26页
     ·论文研究的主要方法和论文结构第26-27页
     ·论文研究的创新点第27-29页
2 数据挖掘原理及算法第29-44页
   ·数据挖掘概述第29-35页
     ·数据挖掘概念与特点第29-30页
     ·数据挖掘的对象与步骤第30-32页
     ·数据挖掘的功能、分类与知识表示第32-34页
     ·数据挖掘的发展趋势第34-35页
   ·数据挖掘的数据预处理第35-40页
     ·数据预处理的目的第35-36页
     ·数据预处理的步骤第36-40页
   ·数据挖掘常用的算法与系统算法选择第40-43页
     ·数据挖掘中常用的算法第40-42页
     ·系统算法选择第42-43页
   ·小结第43-44页
3 教学评价体系模型分标第44-51页
   ·高校教学评价体系构建第44-45页
     ·指标评价体系建立的基本原则第44页
     ·明确教学评价体系设计的正确导向第44-45页
   ·高校教学评价指标体系的构建方法与模型第45-49页
     ·高校教学评价体系的构建方法--层次分析法第45页
     ·构建教师教学评价体系模型第45-46页
     ·教师教学评价模型求解第46-49页
     ·构建教学评价指标体系的作用第49页
   ·小结第49-51页
4 教学评价数据挖掘系统模型(DMOTE)第51-64页
   ·DMOTE模型概述第51页
   ·DMOTE模型的理论基础—信息论第51-54页
   ·DMOTE模型采用的基础算法—ID3第54-56页
     ·ID3算法的基本思想第54-55页
     ·ID3算法的基本流程第55-56页
     ·ID3算法的性能分析第56页
   ·DMOTE模型采用的ID3改进算法—C4.5第56-63页
     ·构造决策树第57-59页
     ·数据预处理第59-60页
     ·决策树剪枝第60-61页
     ·提取分类规则第61-63页
   ·小结第63-64页
5 数据挖掘系统的程序实现第64-86页
   ·系统概述第64-68页
     ·系统的目标与功能结构第64-65页
     ·系统的子模块第65-68页
   ·系统分析与详细设计第68-85页
     ·数据挖掘过程第68-70页
     ·系统数据库与数据字典第70-71页
     ·系统模块详细设计第71-85页
   ·小结第85-86页
6 教学评价数据挖掘系统的应用第86-103页
   ·系统应用的背景与目标第86-87页
     ·系统应用的案例背景第86页
     ·系统应用的目标第86-87页
   ·数据的准备第87-90页
     ·数据的选择第87-88页
     ·数据预处理第88-89页
     ·参数(分界点)选择第89-90页
   ·系统环境的配置第90-94页
     ·开发环境第90页
     ·创建数据源第90-94页
     ·运行环境第94页
   ·系统的规则测试与结论应用第94-100页
     ·系统的结果与规则测试第94-98页
     ·系统的结论与应用第98-100页
   ·系统评价第100-101页
     ·系统的优点第100-101页
     ·系统的不足第101页
   ·小结第101-103页
7 总结与展望第103-106页
   ·论文主要结论第103-104页
   ·论文今后工作展望第104-106页
参考文献第106-110页
致谢第110页

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