基于数据挖掘技术的学生学业成绩分析系统（含完整资料）.doc

简介：
本文档详细介绍了一种运用数据挖掘技术对学生学业成绩进行深入分析的系统。通过提取和分析学生的历史成绩及其他相关信息，该系统能够预测学生成绩趋势、评估教学效果，并提供个性化学习建议以提高教育质量。包含了构建与应用此系统的详尽资料和技术细节。 基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统是一个利用数据挖掘技术来深入研究和解析学生学业成绩的应用程序，旨在为高校的教学管理提供决策依据，并帮助学生更好地进行课程选择与学习规划。该系统的功能涵盖以下方面： 1. 使用关联规则挖掘算法探索各门课程之间的内在联系，揭示它们的相互关系。 2. 运用分类算法对不同类型的学生群体进行区分和分析，使他们能更清晰地认识自己在校期间的成绩表现，并据此做出更加明智的选择。 3. 通过聚类技术识别具有相似特征的学习者群组，以便于实施更有针对性的教学策略。 在开发过程中选择了Eclipse作为集成环境工具，Java语言作为编程基础。结合对高校学生成绩管理系统的需求调研结果，我们成功地将上述三种数据挖掘方法融入系统之中，并实现了预期的目标功能模块：包括但不限于关联规则分析、学生分类以及聚类等核心部分。这套系统的问世不仅为当前的成绩评估模式注入了新的活力与视角，同时也标志着教育技术领域向前迈进了一步。 该平台由几个关键组件构成： - 数据挖掘单元：专注于处理和解析学生成绩记录。 - 分类模块：执行基于成绩表现的学生分组任务。 - 聚类板块：根据学习者的特性进行群体划分作业。 - 管理界面：用于系统的日常维护及管理。 在设计时，特别注重了平台的可定制性、安全性以及用户友好度等方面的考量。整体而言，该系统为高校教育领域的创新实践提供了宝贵的参考案例，并且有望在未来继续推动相关技术的发展与应用。