课程关联分类与学生成绩预测的频繁模式谱聚类方法研究.pdf

简介：
本文探讨了一种基于频繁模式谱聚类的方法，旨在分析课程之间的关联性，并据此对学生的学业成绩进行预测。该研究结合了数据挖掘技术，为教育评估和个性化教学提供了新的视角与工具。 为了解决大众化教育中存在的学生质量参差不齐、教学管理难度增大的问题，本段落提出了一种基于频繁模式谱聚类的课程关联分类模型以及学生成绩预测算法的研究方法。以通信工程专业学生的成绩数据作为样本，利用Apriori和FP-growth算法对不同学期开设的课程进行关联分析，并对比了两种算法的效果。该研究能够对学生未来可能不及格的成绩做出预警，并通过谱聚类技术实现课程分类优化。 实验结果表明，在虚警率和漏检率方面，FP-growth算法的表现明显优于Apriori算法，这为学生提供了更加精准且有针对性的学习建议；同时构建的课程关联分类模型也为高校的教学改革及管理决策提供了一定程度上的科学依据。