基于数据挖掘的高校教学数据分析研究任务书.docx

基于数据挖掘的高校教学数据分析研究任务书
一、研究目的
高校的教育教学系统是一个大型的信息处理平台，每一位学生所完成的学业、每个教师的教学水平，都会转化为海量的数据并被高校的信息系统所记录。这些数据包含着对于高校教育教学评估和改进的宝贵信息。因此，本次研究的主要目的是：
1.利用数据挖掘技术挖掘和分析高校教学数据中蕴含的信息，探索高校的教学质量和影响因素；
2.建立高校的教学数据分析模型，为高校的教学决策提供依据。
二、研究内容
1.高校教学数据挖掘的背景和意义：概述高校教育教学系统中积累的数据对于高校教育教学的重要性和挑战，并讨论数据挖掘的方法和技术；
2.高校教学数据的清理和预处理：通过对学生和教师的相关数据进行筛选、整合和转换，准备好挖掘所需数据；
3.高校教学数据的特征分析：对高校教学数据进行统计学和可视化分析，探索数据的特征和关联性；
4.高校教学数据挖掘及建模：对高校教学数据进行分类、聚类、回归和关联规则挖掘，并建立数据挖掘模型；
5.挖掘结果的分析、评估和应用：对数据挖掘的结果进行分析和评估，检验挖掘模型的有效性和可靠性，并探讨挖掘结果在高校教学管理中的应用。
三、研究方法
1.通过文献综述和案例分析，了解国内外高校教学数据挖掘的研究现状和进展，为后续研究提供指导和启示；
2.对高校教学数据进行清洗和预处理，包括数据缺失值和异常值处理、数据离散化和归一化、数据变量选择等，为后面的挖掘建模做好准备；
3.选取适合的数据挖掘算法进行高校教学数据的挖掘，如分类算法（如决策树、朴素贝叶斯等）、聚类算法（如K-Means、DBSCAN等）、关联规则挖掘算法等；
4.建立高校教学数据挖掘模型，测试模型的性能和准确性；
5.对挖掘结果进行分析和评估，并探讨挖掘结果在高校教学管理中的应用。
四、研究进度计划
第一阶段（1个月）：
1.调查研究高校教学数据挖掘的历史与现状；
2.收集和整理高校教学数据，进行数据预处理。
第二阶段（2个月）：
1.分析和探索高校教学数据的特征和关联性；
2.选择适当的数据挖掘算法进行建模；
3.建立高校教学数据挖掘模型，进行测试。
第三阶段（1个月）：
1.对挖掘结果进行分析和评估；
2.探讨挖掘结果在高校教学管理中的应用。
第四阶段（1个月）：
1.撰写研究报告，总结研究成果。
五、研究预期成果
1.高校教学数据挖掘的技术路线和方法；
2.高校教学数据的清洗和预处理方法；
3.高校教学数据的特征和关联性分析结果；
4.高校教学数据挖掘模型的建立和测试；
5.挖掘结果的分析、评估和应用实例；
6.研究报告和相关论文。