数据挖掘技术在推广教育规划中的应用研究

采用数据挖掘技术来分析武汉某所职业技术学院的入学者在推广教育课程中的选课偏好和课程完成率之间的关系。将2003年至2008年的入学者在推广教育课程中的选课记录用三种数据挖掘算法进行分析。研究结果作为在推广教育规划中课程设置的一个参考。     

基于志愿优先的选课算法研究

选课系统在选课过程中出现网络拥堵、选课结果的公平性难以保证、课程冷热程度不均等问题均与系统选用的选课算法密切相关.本文在对现阶段各高校普遍采用的选课算法进行对比分析后,设计了一种基于志愿优先的选课算法.并引入实时动态选中机率和上次选课课程静态选中机率等两种机率来对学生的选课进行一定的引导.并将这种选课算法与传统算法进行比较,得出采用这种新算法的优越性.     

基于关联规则Apriori算法的学生成绩分析

关联规则挖掘是数据挖掘领域研究的热点问题,其中Apriori算法是经典的关联规则算法。将关联规则Apriori算法应用到学生成绩分析中,挖掘出课程与课程之间的相互关系,寻找各方面影响学生成绩的因素,发现隐藏在数据背后有价值的信息,从而为学生选课和教师教学以及教学管理工作等提供辅助性的建议与决策。     

数据挖掘在电子商务中的应用研究

电子商务是现在的主流趋势,本文介绍了数据挖掘技术在电子商务中的应用技术,并简要分析了数据挖掘过程及其优势。     

基于数据挖掘技术的股票市场预测分析实例研究

本文主要研究数据挖掘技术在股票市场价格预测中的应用,重点采用数据挖掘分类和聚类算法对大盘走势和个股走势进行分析研究,采用实体数据进行挖掘分析,总结得出有益于投资者的结论。     

数据挖掘技术在学生保持工程中的应用

随着教育市场化与信息化进程的推进,学生保持工程越来越受人们关注,而传统的学生资源管理方法已经很难适应新的教育环境.如何降低中等职业技术学校的学生流失率,保证学校的良好发展,这是一个刻不容缓的事情.本文通过对数据挖掘技术的分析,利用数据挖掘技术对学生流失情况作出预测,为学校的领导阶层提供决策支持.     

高职院校新生入学教育课程化探析

本文分析了高职院校新生的思想特征,提出加强入学教育的必要性;在分析高职院校入学教育现状的基础上,提出课程化的入学教育模式,探讨入学教育的课程设计与实施措施。     

基于ASP.NET的研究生选课系统的设计与开发

在基于ASP.NET技术的基础上,结合本校研究生选课的实际需求,设计了一种研究生选课系统。该系统实现了课程预告、研究生选课和系统管理等功能。     

新建本科院校教学管理信息化的创新研究

<正>国外西方发达国家的高校基本上都建有联网的教学管理信息系统,系统能自动给入学的学生建立账号,完成注册和选课、排课等管理事务;校级的课程设置委员会、教学评价中心等都有系统软件支持,并与各学院级的基础数据和教师学生的动态反馈紧密相连。国内教育部于1989年开始建立国家教育管理信息系统,随后清华大学开发出排课系统,近年来,有2000余所高校建立了教学管理信息系统,在学籍管理、招生管理     

2011SAP全球技术研发者大会在线选课即将全面开放

<正>全球最大的企业管理软件和协同商务解决方案供应商SAP10月18日宣布,2011年"创新引领未来"SAP全球技术研发者大会(SAP Tech Ed2011)在线选课即将于10月25日全面开放。目前大会近百场演讲及实践操作课程的日程安排及详细内容均已在