检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:余弦[1] 周谊芬[2] YU Xian;ZHOU Yifen(Xinglin College,Nantong University,Nantong 226000,China;Medical School,Nantong University,Nantong 226000,China)
机构地区:[1]南通大学杏林学院,江苏南通226000 [2]南通大学医学院,江苏南通226000
出 处:《四川职业技术学院学报》2020年第6期156-160,共5页Journal of Sichuan Vocational and Technical College
基 金:江苏高校哲学社会科学研究项目“大数据背景下独立学院教学管理信息化研究”(2018SJA2227)。
摘 要:大数据时代正在驱动很多行业产生深刻的变革,也为高等教育教学管理的改革带来了机遇和挑战。学生的成绩数据是高校教学大数据的一个重要表现,引入大数据技术充分挖掘学生成绩大数据中潜在的规律是当前教学管理的一个改革方向。针对这一现状,分析研究Apriori算法及其实现步骤,将学生成绩数据预处理和离散化之后结合Apriori算法,充分挖掘学生成绩大数据与就业流向之间的关联规则,实现将沉睡中的成绩大数据转化为有价值的数据资源,为高校就业管理工作提供理论指导,进而有效提高教学管理水平和质量。The era of big data is driving profound changes in many industries and also bringing opportunities and challenges to the reform of higher education teaching management.Student achievement data is an important performance of teaching big data in colleges and universities.The introduction of big data technology to fully tap the potential laws in student performance big data is a reform direction of current teaching management.In view of this situation,the Apriori algorithm and its implementation steps are analyzed and studied.The pre-processing and discretization of student achievement data are combined with the Apriori algorithm to fully mine the association rules between the big data of student achievement and employment status,so as to realize the transforming of sleep achievement data into valuable data resources,which provides theoretical guidance for employment management in colleges and universities,thereby effectively improving the level and quality of teaching management.
分 类 号:G647[文化科学—高等教育学]
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