基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的網(wǎng)上評(píng)教系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)的中期報(bào)告

基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的網(wǎng)上評(píng)教系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)的中期報(bào)告一、研究背景及研究意義隨著高等教育大眾化的發(fā)展，大學(xué)教育已經(jīng)成為人們關(guān)注的熱點(diǎn)話題，教育質(zhì)量也成為教育領(lǐng)域關(guān)注的重點(diǎn)之一。其中，學(xué)生評(píng)教作為一種反映教學(xué)質(zhì)量的重要方式，越來(lái)越受到高校的重視。然而，傳統(tǒng)的手寫(xiě)評(píng)教方式涉及多個(gè)環(huán)節(jié)，時(shí)間成本和人力成本較高，且評(píng)教數(shù)據(jù)難以實(shí)現(xiàn)及時(shí)收集和分析，不利于教師及時(shí)了解學(xué)生對(duì)教學(xué)的反饋，進(jìn)行進(jìn)一步提升和調(diào)整。同時(shí)，傳統(tǒng)評(píng)教方式的結(jié)果也容易受到諸多因素的影響，具有不確定性和主觀性。為了解決傳統(tǒng)評(píng)教方式的問(wèn)題，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)上評(píng)教系統(tǒng)已成為一種新的趨勢(shì)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從大量多維數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式，提取有價(jià)值的信息，從而為教學(xué)質(zhì)量的提升提供有力支持。同時(shí)，基于網(wǎng)上的評(píng)教方式，可以方便快捷地獲取學(xué)生對(duì)教學(xué)的反饋意見(jiàn)，提高數(shù)據(jù)收集的效率和準(zhǔn)確度。因此，本研究旨在探究如何基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)上評(píng)教系統(tǒng)，并希望為教育教學(xué)質(zhì)量的提升提供技術(shù)支持和參考。二、研究?jī)?nèi)容及進(jìn)展1.系統(tǒng)需求分析針對(duì)高校評(píng)教流程的瓶頸問(wèn)題、傳統(tǒng)評(píng)教方式的主觀性高、效率低等問(wèn)題，本系統(tǒng)要求實(shí)現(xiàn)基于網(wǎng)上的評(píng)教方式，從而方便快捷地收集學(xué)生對(duì)教學(xué)質(zhì)量的反饋意見(jiàn)，并利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)其進(jìn)行分析和挖掘。2.數(shù)據(jù)收集本系統(tǒng)主要采用兩種方法收集數(shù)據(jù)：一是利用問(wèn)卷調(diào)查，在網(wǎng)上向?qū)W生發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷，主要收集學(xué)生對(duì)教師教學(xué)質(zhì)量方面的評(píng)價(jià)和建議；二是利用系統(tǒng)自動(dòng)收集學(xué)生的課堂簽到、學(xué)生成績(jī)、作業(yè)提交等數(shù)據(jù)，用于分析學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，為教師提供參考依據(jù)。3.數(shù)據(jù)挖掘和分析本系統(tǒng)主要采用聚類分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。聚類分析可以將具有類似特點(diǎn)的學(xué)生分組，發(fā)現(xiàn)潛在的學(xué)生成長(zhǎng)因素；關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以探索評(píng)教數(shù)據(jù)中的相關(guān)性，找出評(píng)教結(jié)果和其他因素之間的關(guān)聯(lián)。4.系統(tǒng)開(kāi)發(fā)和測(cè)試本系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)主要使用JavaEE開(kāi)發(fā)框架，利用MVC模式進(jìn)行系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)。系統(tǒng)測(cè)試采用黑盒測(cè)試和白盒測(cè)試相結(jié)合的方法，主要測(cè)試系統(tǒng)是否滿足功能需求、界面設(shè)計(jì)是否合理、系統(tǒng)性能是否穩(wěn)定等，以保證系統(tǒng)的質(zhì)量和穩(wěn)定性。三、存在問(wèn)題及解決方案在研究過(guò)程中，我們遇到了如下問(wèn)題：1.數(shù)據(jù)收集難度較大，收集結(jié)果受到學(xué)生和教師主觀意識(shí)的影響。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法需要有效地處理大量關(guān)聯(lián)規(guī)則，需要進(jìn)一步優(yōu)化算法。為了解決這些問(wèn)題，我們將采取如下方案：1.采用多種數(shù)據(jù)收集方式，包括問(wèn)卷調(diào)查、學(xué)生成績(jī)和課堂情況等，盡可能減少人為因素的影響；2.基于Apriori算法，對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)，提高其效率和準(zhǔn)確性。四、預(yù)期成果本研究計(jì)劃實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的網(wǎng)上評(píng)教系統(tǒng)，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其有效性和穩(wěn)定性。預(yù)期達(dá)到的成果包括：1.基于網(wǎng)上評(píng)教方式，方便快捷地收集教學(xué)質(zhì)量反饋數(shù)據(jù)；2.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)評(píng)教