数据挖掘技术在中职教师评价系统中的应用研究

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1、学校代码10459学号或申请号Z201417281密级专业硕士学位论文数据挖掘技术在中职教师评价系统中的应用研究作者姓名:赵水红导师姓名:柴玉梅教授专业学位名称:计算机技术培养院系:信息工程学院完成时间:2018年10月AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterApplicationResearchofDataMiningTechnologyintheTeacherEvaluationSystemofSecondaryVocationalSchoolByShuihongZhao

2、Supervisor:Prof.YumeiChaiComputerTechnologySchoolofInformationEngineeringOctober,2018学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者:曰期:父年/上月艾曰学位论文使用授权声明本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品,知识产权归属郑州大学。

3、根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被査阅和借阅;本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索,可以釆用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时,一署名单位仍然为郑州大学第。保密论文在解密后应遵守此规定。学位论文作者:?曰曰期.年A月t摘要摘要近年来随着我国对中职教育的日益重视,教育教学质量评价在中职教育层次不断的扩展加深,对教师评价的活动已经成为每个学校常规教务工作。数据挖掘技术在各

4、行业应用迅速发展,但在教育教学方面却相对较少。对教育教学质量评价的研究多集中在对评价产生的客观评分数据进行分析,建立模型或分类规则以供教师考核使用。而且,对分析结果的应用方面的研究较少,也很少涉及评价的主观评语文本数据。本文借助数据挖掘技术、文本分析方法,对教师评价中的大量客观评分数据和主观评语数据进行挖掘。结合教师教学中各种因素,探讨教师教学的优缺点。希望能提高教师教学水平优化教学,为中职教育发展及学校教学决策提供支持。本文主要工作如下:1.运用决策树对教师评价系统产生的评分数据进行挖掘,构建决策树,抽取分类规则,并对评分等级进行预测。2.对评语文本进行褒贬倾向性分析。构建评语专用情感词典

5、,依据褒贬倾向分类加权算法及等级划分算法,给出学生对教师教学的褒贬情感支持率及情感等级。3.对评语文本进行细粒度分析。划分细粒度属性,基于评语细粒度属性进行情感分析,并给出评语中所含细粒度属性类别及情感倾向。4.设计教师评价系统,应用算法实现对评分数据决策树预测,给出评语文本褒贬倾向分析结果,以及学生对教师教学评价的细粒度属性情感分布图。关键词:数据挖掘教师评价决策树文本情感分析细粒度分析IAbstractAbstractInrecentyears,withtheincreasingemphasisonsecondaryvocationaleducationinourcountry,thee

6、valuationofeducationandteachingqualityinthelevelofsecondaryvocationaleducationcontinuestoexpandanddeepen,andtheevaluationofteachershasbecometheroutineteachingaffairsofeveryschool.Theapplicationofdataminingtechnologyinvariousindustriesisdevelopingrapidly,buttherearerelativelyfewintermsofeducationand

7、teaching.Theresearchontheevaluationofeducationandteachingqualitymostlyfocusesontheanalysisoftheobjectivescoringdatageneratedbytheevaluation,andtheestablishmentofmodelsorclassificationrulesforteachers'assess

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