基于改进的K-means聚类算法的学生成绩分析  

Student Performance Analysis Based on the Improved K-means Clustering Algorithm

作　　者：张云 ZHANG Yun(Teaching Affairs Office,Anhui Open University,Hefei 230022,China)

机构地区：[1]安徽开放大学教务处,合肥230022

出　　处：《安徽开放大学学报》2022年第3期92-96,共5页Journal of Anhui Open University

基　　金：安徽省高等学校省级质量工程教学研究项目“开放教育省管课程线上考试创新研究与实践”(项目编号:2020jyxm0268)、“基于用户体验的安徽开放大学教学教务一体化管理平台设计研究”(项目编号:2020jyxm0267);安徽开放大学青年项目“基于物联网技术的室内消防定位技术研究”(项目编号:QN202110)。

摘　　要：从开放大学教务系统中选取2021年春季学期计算机科学与技术本科期末考试相关成绩作为数据样本,使用改进的K-means聚类算法对开放教育学生成绩进行聚类分析,从而获取学生成绩与年龄之间的潜在关系。研究结果表明,改进的K-means聚类算法可以更好地分析不同年龄段学生的相关学习数据,为教师提供更多的学生学习数据信息。教师可以根据结果采取相应的措施,从而提升学生的学习效果。The scores of the final exams of undergraduate Computer Science and Technology classes in the spring semester of 2021 are selected as data samples from the educational administration system of Anhui Open University,and the improved K-means clustering algorithm is used to cluster and analyze the results in order to obtain potential relationships between student performance and age.The results show that the improved K-means clustering algorithm can better analyze learning data related to students of different age groups and provide teachers with more information about students’learning.Thus,teachers can take appropriate measures based on the results to improve students’learning effect.

关 键 词：开放大学 K-MEANS算法 k值选择 成绩分析 

分 类 号：TP3-0[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]