| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-14页 |
| ·课题背景和意义 | 第9-10页 |
| ·课题的背景 | 第9页 |
| ·课题的研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文的研究内容、创新点和结构 | 第12-14页 |
| ·论文的研究内容 | 第12页 |
| ·论文的创新点 | 第12-13页 |
| ·论文的结构 | 第13-14页 |
| 第2章 数据挖掘技术 | 第14-26页 |
| ·数据挖掘的定义和分类 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第14页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的工具 | 第17-24页 |
| ·常用数据挖掘工具 | 第17-18页 |
| ·SPSS Clementine 介绍 | 第18-24页 |
| ·数据挖掘的未来研究方向 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 关联规则与计算机教学评价数据挖掘 | 第26-45页 |
| ·关联规则与Apriori 算法 | 第26-30页 |
| ·关联规则的定义 | 第26-27页 |
| ·关联规则的特点 | 第27页 |
| ·Apriori 算法 | 第27-30页 |
| ·计算机教学评教数据可靠性判断 | 第30-35页 |
| ·评教数据可靠性判断的原因 | 第30页 |
| ·评教数据可靠性判断的实现 | 第30-35页 |
| ·教师因素对学生期末成绩的影响 | 第35-39页 |
| ·数据预处理 | 第35-38页 |
| ·关联规则挖掘 | 第38-39页 |
| ·教师因素与学生评教成绩的关系 | 第39-44页 |
| ·数据预处理 | 第40-41页 |
| ·关联规则挖掘 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 决策树与计算机教学评教数据挖掘 | 第45-59页 |
| ·决策树方法 | 第45-50页 |
| ·概述 | 第45-46页 |
| ·ID3 算法 | 第46-48页 |
| ·决策树的剪枝 | 第48-49页 |
| ·分类规则提取 | 第49页 |
| ·决策树方法的优点 | 第49-50页 |
| ·学生因素对计算机文化基础期末成绩的影响 | 第50-55页 |
| ·数据预处理（数据转换） | 第51-52页 |
| ·构建决策树 | 第52-54页 |
| ·决策树剪枝 | 第54-55页 |
| ·生成分类规则 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-59页 |
| 第5章 SPSS Clementine 与计算机教学评价数据挖掘 | 第59-71页 |
| ·各评价指标对总体评价的影响分析 | 第59-63页 |
| ·模型建立 | 第59-62页 |
| ·规则总结 | 第62页 |
| ·模型评估 | 第62-63页 |
| ·学生因素对考试成绩的影响分析 | 第63-64页 |
| ·模型建立 | 第63页 |
| ·规则总结 | 第63-64页 |
| ·学生评教成绩与考试成绩的相关性分析 | 第64-70页 |
| ·基于 C&RT 算法构造决策树 | 第65页 |
| ·基于 Apriori 算法构造关联规则模型 | 第65-69页 |
| ·模型评估 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 总结 | 第71-72页 |
| ·主要工作和创新点 | 第71页 |
| ·存在的问题和今后的方向 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |