【摘 要】
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学生成绩是衡量学生知识掌握程度的重要依据,也是一个学校教学质量高低的重要体现。中职院校肩负着为社会培养技能型人才、高素质劳动者的重任,教学依然是其各项工作开展的核心。对中职学生学习成绩进行有效分析,可以了解学生知识掌握的不足之处,以便更好的查缺补漏。数据挖掘作为数据分析的有力工具,可以用于学生成绩深度分析。论文针对学生学习成绩受多种因素影响的问题,基于改进的CARMA算法对中职学生学习成绩进行了关
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学生成绩是衡量学生知识掌握程度的重要依据,也是一个学校教学质量高低的重要体现。中职院校肩负着为社会培养技能型人才、高素质劳动者的重任,教学依然是其各项工作开展的核心。对中职学生学习成绩进行有效分析,可以了解学生知识掌握的不足之处,以便更好的查缺补漏。数据挖掘作为数据分析的有力工具,可以用于学生成绩深度分析。论文针对学生学习成绩受多种因素影响的问题,基于改进的CARMA算法对中职学生学习成绩进行了关联分析与应用。论文的主要工作如下:（1）针对CARMA算法运行效率较低的问题,将遗传算法与CARMA算法相结合提出了改进的CARMA算法。将遗传算法引入到强项集合中,找出最优强项集合。使用遗传算法,以降低数据I/O操作,来提高CARMA算法运行效率。算法初始将数据库拆分为多个子数据库,并将数据转移到内存中,实行合并强项集操作;再将遗传算法引入到强项集合中,找出最优强项集合。利用遗传算法交叉算子、变异算子进行数据快速搜索,通过仿真结果表明改进的CARMA算法相比传统CARMA算法在运行效率方面得到有效提升。（2）将改进的CARMA算法对中职学生课程和成绩进行关联分析。学籍信息表包括学生信息表、家庭信息表、成绩信息表、高考信息。采用字段类型判断对于异常数据类型进行过滤,实现学籍信息数据清洗;课程维度关联分析采用改进的CARMA算法进行学生课程关联分析;学生维度关联分析主要对学生群体特征挖掘、加权成绩一致性分析。通过这几个方面的关联分析,找寻出学习成绩中对提高教学质量的有用数据信息。
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