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

徐承俊; 朱国宾

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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％.

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来源
《计算机应用与软件》 |2020年第8期|64-6773|共5页
作者
徐承俊; 朱国宾;
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作者单位

武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079;

武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.77;
关键词
全国计算机等级考试(NCRE); 数据挖掘; Apriori; C4.5; 决策树;

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