基于本体的高校教务课程关联模型

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1、五似卯皿丫,,技术交流徽型电脑应用,年第卷第期文章编号工双一一基于本体的高校教务课程关联模型梁道雷施国生摘要该文利用学校教务部门存放的学生考试成绩,结合基于教务课程本体的数据集成方法和数据挖掘的关联规则算法,建立基于本体的高校课程关联模型,从这些大量数据中挖掘出数据隐藏的规律或数据间的关系,辅助分析课程之间的相关性,从而指导学校课程编制和学生选课。关键词本体数据挖掘课程关联高校教务中图法分类号文献标识码弓,言绩做集成处理,由于成绩可能来源不同管理信息系统,存在属性命名、类型的定义等不一致,为了规范处理,

2、建立课程在高校的教务管理中,由于大众化高等教育背景下,课本体,便于学生课程成绩的自动集成导入。图为课程本体程编制应根据社会要求和学习者的特点开设有利于学习者的概念关系图。形成各种能力的课程不仅注重知识的逻辑顺序也注重学生型一傈程不名介称一一课程门类严的心理顺序和学习过程的认识顺序,构成最优的知识结构和公‘多‘快砂斤知识学习过程川。在高校教学中,课程之间是往往有一定的导心叫禹关联性或依赖性,某门课程的学习可能会对另外课程的学习教学课程巨一一」授课成绩产生较大影响,而这些影响时常不容易被发现。数据挖掘就介一

3、下一与卜。雌政触户是对大量数据背后隐藏的特征、趋势进行分析、处理,最终喇’·飞乃提取出数据的总体特征、发展趋势及有用信息,为人们的正一乡谬七教下州授课时间叁⋯谬丝⋯确决策提供帮助。图课程本体的概念关系图鑫莲巫本文将利用学校教务部门存放的历届学生各学科的考试成绩,结合基于教务课程本体的数据集成方法和数据挖掘数据预处理的关联规则算法,建立基于本体的高校课程关联模型。基于本体高校课程关联模型过程包括模型分析,建立课程本体,数据抽取数据预处理包括学生各门成绩抽取,数据转化、数据清洗和将学生成绩数据导入,在数据离

4、散化、数据集成、算法关联分析、关联结果评孙扭查询分析器中输入语句建立视图取估和解释,如图所示。出各班学生的学号以及必修课的成绩。为了方便,将课程名数据预处结果评估都用后缀数字来表示,具体表示为模型分“中本体建空岁目骗巅协戛簇赢与解释图基于本体课程关联模型过程图表实验数据中的课程名称与课程表示名称课程名称课程表示名课程名称课程表示名模型分析计算机网络课程设计韶计算机网络通讯】离散数学普通物理高校各学院教务管理系统保存了大量历年学生的课程软件工程软件工程课程设计成绩,课程之间的关联直接可以反映到学生的课程成

5、绩中,数据结构课程设计数据结构与算法即某课程成绩的好坏将直接影响相关课程的成绩。通过较大数据库原理课程设计舫数据库原理与应用韶样本成绩分析,设定合理关联分析闽值,可以发现相互关联数学建模课程设计数值分析的课程。本文以某高校理学院信息与计算科学专业的主要专数值分析大型实验运筹学业课程成绩数据作为操作对象,提取了届该专业的名学数学实验运筹学课程设计】生成绩作为训练样本,名学生成绩作为测试样本。运筹学课程设计”’微分方程本体建立数据清洗学生课程成绩中往往有学生缺考或者别的原因没有成本体原是哲学研究中发展出来的

6、一个概念,研究客观事绩的,有些是因转学或者退学等原因形成的空值,可以将空值物存在的本质和组成,目前研究和信息技术、知识工程及删除,对数据记录影响不大,而有些学生是因为缓考等原因形人工智能都有着密切的关系。本模型需要对历年学生课程成成的空值,就要将空值补齐。本文采用平均补齐算法,将信作者简介梁道雷,华东师范大学,浙江理工大学,博士生,讲师,上海杭州施国生,华东师范大学,教授,上海树雌丫,,技术交流徽型电脑应用,年第卷第期息表中的属性分为数值属性和非数值属性处理,如果遗失的集。属性是数值属性,就根据该属性在

7、其他所有该属性不是遗失性质若为非频繁项目集,则的所有超集均为非频繁值的实例中平均值来补充该属性在该实例中的遗失值。项目集。数据离散化使用一种称作逐层搜索的迭代方法,一项集用将连续数据转化为离散值,不同区间的连续数据有可能于探索卜项集。首先,找出频繁一项集的集合,该集不同,所以不同离散值所代表的连续数据个数是不一样的。合记作。用于找频繁一项集的集合,而用于找具体离散过程成绩二用‘,称冰”表示二成绩,,如此下去,直到不能找到频繁一项集。找每个需分的用“”表示成绩,用‘℃军”表示表示课要一次数据库扫描。这里在

8、第次循环中,过程先产生候选程名的后缀数字。一项集的集合,中的每一个项集是对两个只有一个项不同的属于乓,的频集做连接来产生的。中的项集是用来数据集成产生频集的候选集,最后的频集必须是的一个子集。。中的每个元素需在交易数据库中进行验证来决定其是否数据映射与装载加入。将来自不同学院信息系统的学生成绩数据集成一个表中,由于不同系统数据定义差异,依据课程本体,定义规范关联结果解释与评估的学生成绩表属性名称和类型,根据各信息系统成绩表数据与规范成绩表数

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