基于大数据的高校学生大学数学成绩分析与评价模型  

作　　者：李美芳[1] 李瑞[1] 

机构地区：[1]山西工商学院,山西省太原市030000

出　　处：《电子技术与软件工程》2022年第9期214-217,共4页ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING

基　　金：山西省教育科学“十三五”规划2020年度“互联网+教育”专项课题:基于STEAM教育理念的大学数学教学模式的研究与实践(项目编号HLW-20148);山西工商学院2021年度科研项目其他专业一般课题专题研究课题:大数据挖掘在高校学生学习成绩分析与预测中的应用研究(项目编号QT202123)。

摘　　要：本文针对大学生在校期间学习的高等数学(一)、高等数学(二)、线性代数、概率论与数理统计四门数学课程的成绩进行研究。通过对大数据的分析,建立相关数学模型,挖掘出这四门课程成绩之间隐藏的相互关联程度,进而为评价学生的数学学习情况提供理论依据。在此基础上,寻找能反映出学生学习成绩、学习过程的定量以及定性数据,根据其特征建立评价指标体系,并对其中的指标值进行量化与标准化,生成规范化指标矩阵,然后采用TOPSIS评价方法,对学生四门数学课程的学习总体情况进行综合评价。

关 键 词：评价模型 关联度 TOPSIS评价方法 

分 类 号：O1-4[理学—数学] TP311.13[理学—基础数学] G642[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]