10.3969/j.issn.1000-386x.2020.08.012
数据挖掘在全国计算机等级考试(NCRE)成绩分析中的研究及应用
传统人工统计分析已无法满足大数据背景下全国计算机等级考试(NCRE)成绩分析.将数据挖掘中关联规则Apriori方法和决策树方法相结合,深入分析导致一级优秀率低及高级别通过率低原因.设计基于Apri-ori关联规则与决策树的成绩分析模型,建立题型与成绩、学生对课程的热爱程度等因素与成绩的关联.以2016年考试数据为训练集,2017年考试数据为测试集,根据实际成绩进行对比论证.实验表明,该方法可以有效帮助考生自主学习、发掘自身薄弱环节并针对性学习,同时帮助教师找准考试与知识点的核心,有针对性高效教学,使得一级优秀率平均提升25％,高级别通过率平均提升50％.
全国计算机等级考试(NCRE)、数据挖掘、Apriori、C4.5、决策树
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TP391.77(计算技术、计算机技术)
江西省"十三五"教育科学规划课题基金项目17YB296
2020-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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