龙源期刊ç½?/p>
http://www.qikan.com.cn
C4.5
决策树算法在素质教育学分成绩分析
与评价中的应ç”?/p>
作者:李宣å†?/p>
来源:《中小企业管理与科技
·
下旬刊ã€?/p>
2015
年第
11
�/p>
æ‘?/p>
要:为了探究素质教育的管理模式并将其运用到高职院校的素质教育工作中,本文å¼?/p>
入了数据挖掘技术,将素质教育学分化和数据化,从而实现对素质教育学分的分析与评价,为
学生的素质教育提供更宽阔的发展空间和制度保障,使素质教育成为高职院校教育教学工作çš?/p>
有机组成部分ã€?/p>
关键词:素质教育
;
学分制系ç»?/p>
;
决策树算æ³?/p>
;
数据挖掘
1
概述
素质教育教学过程中,尤其是将学分制引入素质教育中后,相关数据具有数据容量大、不
完全、有噪声、随机性、模糊性等特点。传统的数据处理方法根本无法胜任如此复杂的数据处
理工作,因此必须采用数据挖掘相关技术,提取对素质教育发展有价值的数据信息,然后再è¿?/p>
行更深层次的研究ã€?/p>
2 C4.5
决策树算法在素质教育学分成绩评价与分析中的适用性分æž?/p>
决策树(
Decision Tree
)是运用于分类的一种树型结构,可以对未知的数据通过分析进行
分类或预测。在数据挖掘的研究与应用中,决策树是一种经常要用到的技术,在数据分析和é¢?/p>
测中发挥着重要作用,决策树算法是目前应用非常广泛的一种学习方法,其中
C4.5
算法应用
最广泛,其既能处理分类问题,又能处理回归问题,它产生的规则容易理解,准确率高。分æž?/p>
学生素质教育成绩优良与哪些因素有关,属于预测中的分类数据挖掘ã€?/p>
3
基于
C4.5
决策树算法的素质教育学分评价模型的构å»?/p>
3.1
数据收集
本文的数据由某高职院校学工部提供,分别取è‡?/p>
�/p>
会计
�/p>
�/p>
�/p>
商务管理
�/p>
两个ä¸?/p>
业,数据源包括学生的基本信息(来自学生学籍管理系统)、教师信息(来自教务管理ç³?/p>
统)、素质教育学分成绩等,然后最终用到的数据就是以这三者为基础的关系数据库ã€?/p>
3.2
数据预处ç�?/p>
①数据属性删除。通过对某高职院校的素质教育学分制应用情况进行è°?/p>
研,结果发现,学生信息库中几张数据库表格中的很多属性,与其他的数据显然存在着较大çš?/p>
区别,存在很大的不一致性,是不相关的,因此必须删除,以减少后期数据挖掘不必要的æ—?/p>
间、精力以及财力的浪费。②数据属性泛化:通过对某高职院校的素质教育学分制应用情况è¿?/p>
行调研,应用数据泛化原理,对大学生信息中çš?/p>
�/p>
学分成绩
�/p>
进行了泛化处理,
3.0
分以上为
�/p>
ä¼?