数据挖掘技术在教务管理系统成绩分析中的应用研究的开题报告

数据挖掘技术在教务管理系统成绩分析中的应用研
究的开题报告
一、研究背景及意义
随着信息技术的发展，管理信息化成为了大势所趋。

在教育管理领域，教务管理系统已成为高校教育管理的必备系统。

教务管理系统的主要功能是收集学生的各种信息，并且对学生成绩进行统计和分析，以便于对学生成绩及时准确的评价和跟踪。

因此，在教务管理系统中设计一个高效的成绩分析模块，具有实际的应用价值。

而数据挖掘技术是一种能够从大量数据中挖掘出潜在信息的方法，因此，将数据挖掘技术应用到教务管理系统中，可以提高学生成绩分析的质量和效率。

二、研究内容
本文将以某高校的教务管理系统中的成绩分析为研究对象，主要研究以下内容：
1. 分析教务管理系统中的学生成绩数据，包括学生的个体属性、学期成绩等信息。

2. 对学生成绩数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成和数据变换等。

3. 应用数据挖掘技术对学生成绩进行分析，包括分类、决策树、关联规则挖掘等。

4. 设计一个成绩预测模块，利用学生历史成绩数据，预测学生未来的成绩。

三、研究方法
本文主要采用以下研究方法：
1. 调研法：通过对国内外相关领域的文献资料进行查阅，了解相关研究现状。

2. 实证研究法：采用某高校的教务管理系统数据作为研究对象，采用数据采集、数据预处理、数据挖掘等方法进行数据分析与处理。

3. 实验研究法：利用数据挖掘算法和成绩预测模型进行数据挖掘实验，验证算法的可靠性和实际效果。

四、预期成果
通过本文的研究，预计可以达到以下成果：
1. 提出一个高效的成绩分析模块，方便教务管理人员对学生成绩进行快速准确的分析。

2. 建立一个成绩预测模型，可为学生的未来学习提供指导，并帮助教育管理者进行教育决策。

3. 实现数据挖掘技术在教务管理系统中的应用，探索其在教育领域中的实际应用价值。

五、研究计划及进度安排
1. 第一阶段（1~2周）：调研与文献综述。

了解数据挖掘技术在教育领域中的应用现状和发展趋势，构建本文的研究框架。

2. 第二阶段（2~3周）：数据采集与数据预处理。

熟悉教务管理系统的数据结构，进行数据采集和预处理。

3. 第三阶段（2~3周）：算法选取与应用。

根据数据特点，选取相应的数据挖掘算法进行分析。

4. 第四阶段（2~3周）：算法实验与结果分析。

利用选定的算法进行数据挖掘实验，并分析实验结果。

5. 第五阶段（1~2周）：成果总结与撰写论文。

六、参考文献
1. 孙茂松.数据挖掘方法及其应用[M].北京:清华大学出版社,2014.
2. 王明亮,许伟鸿,张明珍.数据挖掘技术在高校教务管理中的应用研究[J].情报理论与实践,2011(9):87-90.
3. 曹珂,张学军.利用数据挖掘技术提高学生成绩管理水平[J].教育技术,2013(3):40-42.
4. 杨智明.大数据时代的教务管理模式创新探析[J].电子商
务,2014(14):96-97.。