1、量准确性指标，即次考试测量了它所要测量的东西的程度。由于考试的目的不同，加之效度又有特定的检测范围，故效度类型较多，作为门课程的考试用以测试学生的学习成绩，则可采用内容效度以分析考试质量是否合格。其评价方法不是采用统计的手段，而是根据大纲和命题设计蓝图，判断试卷是否把学生所学范围内最典型最富代表性的内容编入题量是否合理题型比例是否恰当考的内容是否反映了考试的要求等，亦即决定次考试的内容效度必须要同时考虑到教材内容和教学目的两个方面。目前，对内容效度的评价大多需要较长的时间对考试内容进行逻辑分析和比较，并由该领域的专家判定。对于试题参数的评价有实。
2、学生人数所得的商，它反映次考试的总体水平，其计算公式如下式中数是处于组数据中间位置的那个数。在次考试中，将全部考分按照分值的大小依次排列。取其半的那个分数即为中数。众数是指次考试的分数中出现次数最多的那个分数。般情况下，可用皮尔逊经验公式求近似众数，其计算公式如下式标准差是表示组数据散布状况或离中趋势的量数，即分数分散程度。次考试的差异量数愈小，说明学生之间的成绩愈接近反之，则表明各学生之间的差异愈明显，其计算公式如下式其中，为每个学生得分为次考试学生总数为方差为平均分。差异系数是指在具有相同测量单位，而分数的初始点终点及平均分相差悬殊情况下的。
3、利用学习获得的分类规则模型，对己知测试数据进行模型准确率的评估，以及对未知类别的新学生类别进行分类预测。挖掘指标的定义以及获取在使用最大答对题目算法进行事务分割之前，己经对学生答卷信息的数据进行了些预处理清理降噪等，为了有效的进行考试资源的挖掘与分析，需要对学生答卷信息进步分类汇总，并提取出相关的指标。这个阶段的结果直接影响到挖掘算法产生的规则与模式。对于试卷参数的评价有理论难度实际难度理论得分实际得分可信度有效度。试卷理论难度是指教师在出每道题目时对这道题目的难度认知评价，其计算公式如试卷实际难度是指根据学生考试结果反馈回来的对该试卷的难度评。
4、测难度实测区分度。试题实测难度是指根据学生考试结果反馈的对该试题难度的评价，其计算公式如下式试题实测区分度是指测试题目对学生的区分程度和鉴别能力。区分能力强是指试题对实际成绩好的学生答对的可能性要比差生大区分能力低的试题则反映不出这种差别。区分度的判别采用积差相关法，即求取学生各小题得分与其试卷总分之间的相关系数，并以相关系数值的大小表示试题区分能力的强弱。该相关系数的计算公式如下为学生每小题得分为学生全卷得分。为学生总人数湖南工程学院毕业设计论文对于学生考试情况的参数评价有最高分最低分平均分中数众数方差差异系数。平均分是用次考试分数的总和除以。
5、效琴,戴汝源数据挖掘中聚类分析的技术方法微计算机信息吉根林,孙志挥数据挖掘技术,致谢本论文是在导师张晓清老师的悉心指导下完成的。她朴实无华平易近人治学严谨学识渊博耐心指导的人格魅力给我留下了深刻的印象。无论我遇到什么样的困难，张老师总是给予我最大的帮助和支持，为我解决疑惑或困难。在次，谨向张老师表示崇高的敬意和衷心的感谢,谢谢张老师的支持与付出，谢谢,最后，我要感谢我们计算机系的所有老师们对我的关心和教导。亲爱的计算机系的老师们，非常感谢你们的关心和教导，在这里向计算机系所有的老师和同学们送上我最美好的祝福，祝你们工作顺利，永远幸福,根据条件，。
6、在出题过程中对题目类型知识点位矢量数据挖掘在教学系统中的应用计数器的值不小于最小支持度，则位失量为否则置为与算法相同之处十以下是三个主要的子程序,生成候选项集，并插入，八,计算支持度，个项集既是事务的子集，又是中的元素，该项集的支持度会加用来记录事务的第项的出现频率当包含该第个项的子集是中的元素时根据每个项在子集中的索引给增加所有的候选项集处理完后判断每个的大小，若，则修剪掉事务中的第个项二湖南工程学院毕业设计论文生成表，要将事务的个子集哈希到哈希表中，需要检测这个子集的所有子集在中相应哈希单元的值。检测后加入表十过滤二函数第步，对自连接操作生。
7、结点之后所产生的子树结点中。噪声数据处理用方法分箱法可以对噪声数据进行处理。方法通过利用相应被平滑数据点的周围点，对组排序数据进行平滑。如图,所示。图等高图等宽排序后的学生成绩,划分为高等度根据均值进行平滑根据边界进行平滑数据挖掘在教学系统中的应用对学生的成绩按递增顺序排列括号中的数表示前面数字出现次数上述数据所形成的属性值频率对的直方图如图所示。图数据直方图描述示意聚类采样方法如图所示。图聚类采样方法描述离散化和概念层次树生成湖南工程学院毕业设计论文所谓离散化就是利用取值范围或更高层次概念来替换初始数据。利用概念层次可以帮助挖掘不同抽象层次的。
8、是协调教师对学生答卷模式的认识和学生实际答卷模式的过程。教师根据自己的教学情况将自己对学生答题情况的认知表现在试卷的试题结构上，而学生则通过答卷来反映其知识点的掌握情况。所以考试资源挖掘至少要包含两个输入教师对于学生的认知和学生实际考试的结果，这两个输入分别来自考试系统数据服务器上的考试资源，包括原始考试试卷学生答卷等信息。教师认知学生答卷模式教师认知学生答卷模式指从教师的角度认知学生的答卷情况，教师认知学生答卷模式是隐含在试卷的试题结构中的，每种试题的类型都表现了定的本质特性，对学生测试的侧重点知识点考点均有所反映，代表了教师出题的观点。教师。
9、从结点产生相应的个分支，表示该测试条件设，为条件所获得的样本集合若为空，则将相应叶结点标记为该结点所含样本中类别个数最多的类别否则将相应结点标记为返回值。以上决策树的基本学习策略说明如下决策树开始时，作为个单个结点包含所有的训练样本集若个结点的样本均为同类别，则该结点就成为叶结点并标记为该类别否则该算法将采用信息嫡方法作为启发知识来帮助合适的属性，以便将样本集划分为若干子集湖南工程学院毕业设计论文④个测试属性的每个值均对应个将要创建的分支，同时也对应着个被划分的子集针对所获得的每个划分均又获得个决策。个属性旦在个结点出现，那么它就不能再出现在该。
10、价，其计算公式如下试卷理论得分是指根据试卷中每道题目的难度系数与题目的分数的乘积，算出预期得数据挖掘在教学系统中的应用到的分数，其计算公式如下式试卷可信度是反映测验的可靠性程度，是检测考试质量的主要指标。在次考试中，常采用分半信度法，即将份试卷的评分分为等量的奇数题分数和偶数题分数，然后求这两部分分数的相关系数利用皮尔逊积差相关公式式计算求出，此时式中的为奇数题分数，为偶数题分数，即奇数题和偶数题信度，或称同试卷两部分试题得分的致性系数，整个试卷的信度可以使用斯匹尔曼布朗公式校正其中为整个考试的信度值二,。试卷有效度是描述次考试对于定目标而言的。
11、式知识。离散化技术方法可以通过将属性域值范围分为若干区间，来帮助消减个连续属性的取值个数。可以用个标签来表示个区间内的实际数据值。在基于决策树的分类挖掘中，消减个属性取值个数的离散化处理是个极为有效的数据预处理步骤。数据分类过程主要包括两个步骤第步建立个描述致数据集类别或概念的模型。该模型是通过对数据库中各数据行的内容的分析而获得的第二步利用所获得的模型进行分类操作对模型分类准确率进行评估，如果个学习所获得的准确率经测试被认为是可以接受的，那么就可以使用这模型对未来数据或对象进行分类。如第步中利用训练数据集学习并获得分类规则知识模型在第二步中则。
12、生比较，其计算公式如下式事务分割因为从考试服务器中得到的是学生答卷的所有情况，所以第步总是分割算法。我用到的事务识别分割算法是最大答对题目算法，该算法能识别语义上有意义的事务。第步数据获取考试数据服务器上的考试资源包括了原始考试试卷学生答卷等。在考试系统中，考试试卷和学生答卷采用流格式文件，网络考试系统中的改卷模块对流文件进行格式转换，并将考试及学生的相关信息试卷和学生答卷的具体情况入库。第二步事务识别利用分割算法将学生答卷情况转化为粒度较小的事务以方便后面使用数据挖掘算法进行数据分析。数据挖掘在教学系统中的应用从个角度来讲，考试资源挖掘实际上。
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