基于数据挖掘的信用系统路径的本科学术成长应用
1.导论
目前国内许多知名大学都知道大数据使用知识和技术。 From2012，这些大学包括复旦大学，华东师范大学与税务会计上海财经大学都普遍开展了大数据。 然而，关于高校教学改革和教学管理的大数据研究仍然很少。
从我国信用体系改革试点开始，出现了许多使用学年制或者信用制度的人才培养和中国信用制度本地化问题。
数据挖掘是从不同角度分析数据的过程，并将其归纳为有用信息 - 可用于增加收入，降低成本的信息，或两者兼而有之。 数据挖掘软件是分析数据的一些分析工具之一。 它允许用户从许多不同的维度或角度分析数据，对其进行分类，并总结确定的关系。 从技术上讲，数据挖掘是在大型关系数据库中发现数十个领域之间的相关性或模式的过程。
虽然数据挖掘是一个比较新的术语，但技术不是。公司使用强大的电脑筛选大量超市扫描仪数据，并分析市场调查报告多年。然而，在降低成本的同时，计算机处理能力，磁盘存储和统计软件的持续创新也大大提高了分析的准确性。本文根据教学管理信息的大数据，通过数据收集和整理，通过数据挖掘，发现学生个人差异与信息系统人才培养计划之间的联系和联系，指出了学术的路径信用体系中的教学模式。要为学生的个人发展提供指导，为信用体系的大学教学管理和人才培养提供依据，大数据的技能和技术应用和实践具有可持续的竞争优势和重要优势。
2.分析和技术
A.建设性专业课程体系和有效课程选拔制度
信用制度的关键核心是学生独立入学而不是大学安排，可以让学生根据个人利益选择进修课程。然而，从学校制度下的课程到信用制度下的选修课程，学生在组织中出现无目的，茫然和随意。对每个学期的大学生和高中生选修大数据管理系统和人员培训方案进行分析，有助于探索课程的相关性，建立专业课程。课程相关性和专业课程将引导学生在真正兴趣的基础上学习和学习，并根据他们的学术规划选择合适的课程。例如，在普通大学或学院的每个学年，有4000名本科生入学。每个学生每学期将选择10到13个课程。 4000名学生入学将产生约40,000条记录。跟踪八个学期的学生入学资料，课程数据只能达到32万，不包括学生重建的数据。大数据分别由专业类别，专业课程，专业基础课程，学生成绩类别和年级点关联分析选拔。根据课程状况，高校课程分为专业核心课程和专业基础课程，按课程性质划分为专业义务课程和专业选修课程。在高校人才培养计划的目的和要求下，课程设置以网络结构的形式出现，如图1所示。 T1，T2，T3，T4和T5被认为是专业课程，F1和F2被认为是专业课程之一，M1和M2是其他专业课程。
图1.专业课程网络结构
从图1可以看出，课程课程之间存在着强烈而紧密的依赖关系。那么图1中的T1，T2，T3和T4出现在F和M的前面，这说明了专业课程之间的连续性和连接性。例如，学生在学生选择课程T4之前，应该学习T2和T3课程。换句话说，如果学生能够更好地学习T4课程，那么学生学习T2和T3课程是非常重要的。在数据挖掘中，关联规则用于一些规则来描述数据之间的关系。它以信心和支持为手段来确定这些规则的合理性和可靠性。分析和确定教学管理系统的大量历史数据可以符合强联盟规则的实际需要。频繁项目集规则和最小置信度规则小于最小置信度或与最小置信相位相同。专业优秀的数据挖掘规则如表1所示。
表一 数据采矿规则
根据表1，如果最小支持度为0.50，最小置信度为0.35，则数字1,2和4为强关联规则。同样的原则，T2课程是提前完成的，T4课程的成就概率会变高，这表明课程T2确实影响了课程T4。
在高校信用制度下，学生也可以根据自己的学术规划选择专业方向。例如，T3和T4课程已经取得了显着的成绩，如图1所示。根据支持程度和信心度，课程M方向对学生学术发展具有导向性。如果学生只能通过T4专业进修，学生可以选择相应的F方向。
因此，每个学生应根据所选课程采取以下课程和专业方向，减少课程选择过程中的盲目性。
B.决策树训练和专业成就培养
随着社会和行业的不断发展，各职位的职能和要求不断变化和变化。作为大学生或大学生，如何在学校培养良好的专业素养，以及如何在毕业后迅速适应工作岗位，是学校和学生正在考虑和考虑的主要问题。关于职业岗位，个人评价，学生成绩表，教学评估和户外活动的信息，分为相应的数据项，如下所示。
专业职位（职位性质，兼职职位要求，相应职业，人才流失，岗位要求）
个人评价（编号，教师评价，学生评价等评价，综合评分）
教学评估（编号，课程，课程成绩，综合成绩）
学生成绩（编号，学期，课程编号，课程成绩，平均成绩点）
户外活动（编号，职位，社会性质，社会实践，综合得分）
通过从上述数据结构形成预处理数据，构建数据挖掘决策树，生成分类规则。规则分析如下。
（1）就业困难的学生有一个特点：课外评价差，户外活动评价差。
（2）中等职业学生具有以下特征：中等课程评估和户外活动中等评价。
（3）中等职业学生具有以下特点：良好的个人评价，中级课程，户外活动评估不力和中等课程评估。
（4）中等职业学生具有以下特征：良好的个人评价，中级课程，中等评价的户外活动和中等课程评估。
（5）就业良好的学生有一个特色规律：良好的个人评价，良好的课程成绩和良好的户外活动评价。
（6）中等就业的学生有一个特色规律：良好的课程成绩，中等的实践
能力和良好的课程评估。
从上述规则可以看出，相对重要度可以从大日期起获得。 课程评估和课外练习能力最为重要。 课程评价差，课外练习能力差的学生，在综合素质差的情况下总是困难重重。 相比之下，良好的课程评估和良好的课外活动能力的学生通常能够以良好的综合素质快速适应职位要求。因此，对许多高校注意发展的学生专业素质有利 他们全面的课外活动实践能力。
C.灵活的教育体系和理性的学术路径
信用制度实行灵活的教育制度，即学习期限具有一定的灵活性。学生可以提前毕业，也可以推迟毕业。作为4年的基准，本科生可以在3年或6年内完成学业。学生可以在就业和学术之间，社会与学校之间以及员工与学生之间自由选择。但是，学生的认知仍然很有限，他们的社会前景，人生观和价值观并不完全形成。学生只靠自己对困难的学术路线规划的理解，比使用弹性合理的系统更好。
在这种情况下，数据挖掘技术用于从教学管理信息系统中提取数据。通过信息数据挖掘建立数量模型。在课程设置，教学资源，职业选择的学生能力和学习行为的个人兴趣的基础上，通过聚类分析和总结个人学习目标等因素，分析内部潜在法律学生流动性和学术规划，职业选择和职业规划，课程和教学资源通过聚类。不同学生群体数据挖掘中的聚类分析建立了相应的数据模型，根据个人规划研究指导学生。
- 实验和结果
先验算法是布尔关联规则中最有影响力的挖掘频繁项目算法集合之一。 建立预警模型，通过使用Apriori算法，及时引导学生的学术警示。 对于每门课程学生成绩的学生，Apriori算法的挖掘协会规则被用于可能导致最后期间的学术发现之间的相互影响的课程。 那些课程没有到期，并获得完成学业证书。 预警将有助于学生避免学术危险。 备注警告模型如图2所示。
图2.备注警告模式
例如，计算机科学类8个学期的数据，包括专业课程，专业基础课程和专业选修课程的讲座，如下表2所示。
表二. 学生课程数据
（1）子系统转换。 为了方便数据处理，所有等级的记录百分位数得分。 （ge;90），良好（ge;80），中等（ge;70），通过（ge;60），失败（le;60）的五级体系。
（2）离散数据。 为了方便系统分析，课程名称按照预定的性能范围映射为字符，课程等级如下：60点或更少设置为“1”，在“2”之间设置60到69点（包括69点） 70分79分（含79分）设定为“3”，80分89分（含89分）设定为“4”，90分以上设定为“5”。 预处理结果后，如表3所示。
表三.学生备注查看
- 分级。要按课程分级，学生成绩统计表如表4所示。
表四.课程等级统计
- 关联规则挖掘。 对于数据源的处理和分析，最终的目的是通过数据挖掘来分析课程之间的关系，识别课程之间的关系的影响，以发现影响学生学术课程的关键。 分析了3825个学生课程成绩的825条记录，最小支持度为0.3，最低置信度为0.5，共收到675个频繁项目集，仅选出部分实验结果解释。
表五.分析结果
表六.协会规定结果
对于上述关联规则，如关联规则
（1）可以在课程Y中看到，课程H在课程中足够好M学生一般都很好; 关联规则
（2）课程B，C贫困学生的课程T也普遍好; 关联规则
（4）展示课程D，H课程将使其成为良好的学习课程K也很好，导致学生的学术课程课程警告J和T.通过Apriori算法的预警模型的结果可以探索可能导致的警告 学生的学术课程及时制定适当的策略。
四．结论
数据挖掘在许多领域得到了很好的应用。 在高等教育管理领域，随着数据的不断发展，数据挖掘应用于个人学生的学术成长路径，可以促进信用体系教学改革的完善和发展。 具有培训经验的高等院校的学生往往难以避免人才培养落后于工作要求。 数据挖掘工具的有效利用，通过培养学生的个性化计划推广，不仅可以为学生自主的个性化学习提供更有效的指导，而且可以为学校课程提供建设性的建议，从而更好地实现 文化多元化，个性化创新人才。
五．致谢
由湖北省教育厅人文社会科学研究基金（14G169,14G172）支持，并得到湖北省教育厅教育研究基金（H2014269）的支持，得到湖北省住房和城乡科技研究基金资助农村建设（湖北省建设文件[2014] 54号），江汉大学研究生教育研究基金资助（C14），江汉大学武汉研究生人文社会科学研究基金（jhdxwyy20141109，jhdxwyy20141109），并得到武汉市教育局大学教育研究基金（2014086）的支持。
教师设计与分析 - 信用制度下的学生教学通信系统
摘要 - 目前网络环境下信用管理模式的实施对教师和学生之间的教学交流有很大的影响。 为了更好地解决信用环境下教学交流的问题，本文提出了一种教师学生教学交流系统，分析了教师与学生教学通信系统和业务模块的功能，并绘制了主要系统结构和流程图 关于教师 - 学生教学通信系统。
随着近年来大学教学改革，教育模式从学年制转向信用制度。信用制与教学管理理念学年制有很多差异。学年教学管理模式以学年为基础的教学单位。大学将对每个学年的学生课程进行统计分析，分析结果将作为评估奖学金，优秀学生和集体班的主要参考。然而，信用管理模式是以信用为基础的教学管理单位，大学将根据学生的学分进行教学管理。
除教学管理系统本身之外，引起差异的是，许多大学为什么学年制改变为信用制度的重要原因是网络环境下信用体系教学管理的新变化。学生更多的自由是信用制度的最大优势，学生可以根据自己的国家独立地安排自己的学习计划。灵活性是信用制度的另一个特征[1]。外来学生可以提早毕业，同时可以获得自己喜欢的小专业证书或双学位。但是，信贷制度的实施也带来了新的挑战。不仅增加了招生，导师，主要学科，辅助对象和相关工作的制度，也对网络环境下教师和学生的交流产生了影响[2]。一些学生对自己设定的标准相对较低，但没有任何依据，但要获得适当的信用，他们瘾于在线游戏，在线小说，电影和聊天，不注意学习的质量。因此，教师和学生几乎不可能通过电子邮件，QQ工具在这种情况下简单地讨论课程。因此，本文介绍了教师 - 学生教学通信系统的设计，以提供满足教学需求的平台。
- 教师与学生教学交流系统概述
A.教师与学生教学沟通系统的指导背景与应用气氛
1）教师 - 学生教学通信系统的指定背景
随着教学改革的发展，大学教育将更加强调学生对知识，能力和素质的培养，巩固基础，拓宽专业素质，不同学科之间的交叉渗透。信用体系的应用改变了学年教学管理模式。信用体系有很多特点：灵活性学习，选择性学习内容，指导培训过程，带来更多自由空间，有利于独立学习和个人发展，培养多元化，满足学生个人需求，发挥教育资源[3 ]。信用管理模式的一系列教学环节已经受到信息技术的影响，实现了新生注册，教学计划，考试结果录入，毕业生管理，印刷毕业证书，学位证书等一定程度的信息化运作等[4]。在教学管理过程中，教学过程的信息化更多地以多媒体教学方式表现出来。教师和学生之间的教学内容交流主要是通过电子邮件，聊天工具，这些不够，缺乏系统的管理。该系统可以提供方便的沟通渠道，更好地记录教学沟通过程，规范学生的指导过程，为教学交流提供网络平台。因此，师生交流教学系统对实际教学交流过程具有实际应用意义。
- 教师应用气氛教学通信系统系统是解决教学过程中某些问题的交流平台。
- 根据河北大学教学经营模式，仍然是四年级学生和老师的全部信息。该系统预计由大学生和老师使用，用户只要能够了解操作说明，熟悉基本的计算机操作即可进行正常的教学活动。
B.系统目标
教师 - 学生教学通信系统建立或教学交流活动，主要由教师和学生使用。 释放教师，学生和管理者的劳动力，更好地服务教学管理是使用该制度的
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