基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统
基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统之欧阳美创编
本科毕业设计（论文）题目: 基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现姓名张宇恒学院软件学院专业软件工程班级 2010211503学号 10212099班内序号 01指导教师牛琨2014年5月基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现摘要随着科技的不断发展和中国教育制度的日趋完善，各大高校对教务管理工作提出了越来越高的要求。
各大高校不再满足于传统的成绩管理方式，开始运用数据挖掘领域的先进方法对学生成绩进行分析和研究。
教务工作人员使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，可为学校的改进教学工作提供依据，并为学生的选课和学业规划提供指导；对学生进行分类，让学生能够对自己在校期间所学课程的成绩有一个全面而清晰的了解，方便学生扬长避短选择选修课程，及时对可能在学习上遇到困难的学生进行预警；运用聚类算法对学生进行聚类，找出具有共同特征的学生，并对不同学生群体分别采取不同的教学方法，初步体现因材施教的教育理念，最终探索出适合中国国情和教育制度的个性化培养模式。
本系统采用Eclipse作为开发平台，以Java作为开发语言。
通过对高校学生成绩分析系统的需求分析，本系统设计实现了可以使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，使用分类算法对学生进行分类，使用聚类算法对学生进行聚类。
希望本系统能对今后高校学生成绩分析系统的开发提供一定的参考价值。
关键词成绩分析关联规则分类聚类Design and implementation of student achievement analysis system based on data mining technologyABSTRACTWith the continuous development of technology and the Chinese education system maturing, Universities have put higher requirements to their academic administration.Universities are no longer satisfied with traditional performance management, began to apply advanced data mining methods to analyze and study students’ achievement.Staffof academic affairs use association rule mining algorithm to analysisintrinsic link between courses, which can provide the basis for improving the teaching of the school and guidance for the student's enrollment and academic ing classification algorithm to classify the students, so that students can have a clear understanding in their academic performance, and facilitate students in selecting courses.Warning students who probably face difficulties in the ing clustering algorithm to cluster the students to identify students with common characteristics, so that teachers can teach different students in different way,embodies the concept of individualized education, finally discover a personalized education model, which is suitable for China's national conditions and education system.The system was developedinEclipse, with java as a development language.By analyzing the need of student achievementanalysis system, this system uses association rule mining algorithm to analysisintrinsic link between courses, uses classification algorithm to classify the students, uses clusteringalgorithm to cluster the students to identify students.I hope this system can provide some reference value to the f uture development of college students’ achievement analysis system.KEYWORDS achievement analysisassociation rulesclassificationclustering目录第一章引言11.1选题的背景和意义11.2个性化培养的重要意义11.3国内外个性化培养的现状21.3.1国外个性化培养现状21.3.2 国内个性化培养现状31.4成绩分析系统的现状和存在的问题31.4.1成绩分析系统开发使用的现状31.4.2成绩分析系统建设存在的问题4第二章相关技术42.1相关数据挖掘知识理论42.1.1数据挖掘42.1.2 关联规则52.1.3 分类62.1.4 聚类62.2开发工具的选择72.2.1 Eclipse简介72.2.2 Eclipse的优势7第三章系统分析83.1软件过程模型83.2需求分析93.2.1 用例图93.2.2 需求的结构化描述10第四章系统设计与实现144.1系统概要设计144.1.1系统体系结构144.1.2 系统数据结构154.2系统详细设计164.2.1 文件导入数据164.2.2 数据预处理164.2.3 关联规则184.2.4 分类194.2.5 聚类204.2.6 导出文件224.3系统实现234.3.1 文件导入数据234.3.2 数据预处理234.3.3 关联规则234.3.4 分类244.3.5 聚类244.3.6 导出文件254.4系统应用26第五章结论30参考文献31致谢32第一章引言1.1 选题的背景和意义进入新世纪以来，我国的高等教育事业正在快速发展，各个领域的重大科研成果不断涌现，各知名院校的国际排名和知名度也不断攀升。
利用K-means聚类分析技术分析学生成绩
利用K-means聚类分析技术分析学生成绩摘要：数据挖掘是在海量的数据中寻找模式或规则的过程。
数据聚类则是数据挖掘中的一项重要技术，就是将数据对象划分到不同的类或者簇中，使得属于同簇的数据对象相似性尽量大，而不同簇的数据对象相异性尽量大。
目前数据挖掘技术在商业、金融业等方面都得到了广泛的应用，而在教育领域的应用较少，随着高校招生规模的扩大，在校学生成绩分布越来越复杂，除了传统成绩分析得到的一些结论外，还有一些不易发现的信息隐含其中，因而把数据挖掘技术引入到学生成绩分析中，有利于针对性地提高教学质量。
本论文就是运用数据挖掘中的聚类分析学生成绩的，利用学生在选择专业前的各主要学科的成绩构成，对数据进行选择，预处理，挖掘分析等。
运用聚类算法分析学生对哪个专业的强弱选择，从而为具有不同成绩特征的同学在专业选择及分专业后如何开展学习提供一定的参考意见。
关键字：数据挖掘聚类分析学生成绩分析Abstract：Data mining is a process that in the vast amounts of data looking for patterns or rules. Data clustering is an important data mining technology for people to understand and explore the inherent relationship between things. Clustering is to partition data objects into different categories, or clusters, making the similarity with the clusters of data as large as possible. While the dissimilarity of different clusters of data as large as possible.Nowadays data mining technology is widely used in business and finance. But it is less used in education field. With the increase of enrollment in universities, there are more and more students in campus, and that makes it more and more complex in the distribution of students" records. Besides some conclusions from traditional record analysis, a lot of potential information cannot be founded. Importing the data mining technology to students" record analyzing makes it more convenient and improve the teaching quality. In this paper, clustering technique in data mining is used to students' performance analysis, the use of data structure of main subject before the students specialized in choice of mode, pretreatment and data mining. Using clustering technology to analyse which professional students are good at, so as to choose how to learn professional and give some reference opinions after students of different grades choose their majors.Keywords :Data Mining , Clustering Technology , Students' Achievement1.概述1.1背景随着我国经济的发展，网络已被应用到各个行业，人们对网络带来的高效率越来越重视，然而大量数据信息给人们带来方便的同时，也随之带来了许多新问题，大量数据资源的背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能对其进行更深入的分析，以便更好地利用这些数据，从中找出潜在的规律。
学生成绩管理系统毕业论文
学生成绩管理系统毕业论文一、综述随着信息技术的快速发展，教育行业对于管理学生成绩的需求也日益增长。
开发一个高效、便捷的学生成绩管理系统成为当前教育领域的重要课题。
本文旨在探讨学生成绩管理系统的设计与实现，以期为相关领域的学术研究与实践应用提供参考。
在当前的教育背景下，学生成绩管理系统已经成为学校管理工作的重要组成部分。
该系统能够方便地对大量学生的成绩数据进行处理、分析和存储，提高管理效率，减轻教师的工作负担。
对于学生和家长而言，该系统也能够提供便捷的查询服务，使学生能够及时掌握自己的学习状况，家长能够全面了解孩子在学校的表现。
关于学生成绩管理系统的研究，已经有很多学者进行了深入探讨。
国内外的研究现状表明，该系统已经在很多学校得到广泛应用，并且不断发展和完善。
仍存在一些问题，如数据安全、系统性能、用户体验等方面需要进一步优化和改进。
本文首先对学生成绩管理系统的研究背景和意义进行阐述，接着分析国内外的研究现状和发展趋势，为后续的具体研究打下基础。
在此基础上，本文将详细介绍学生成绩管理系统的设计与实现，包括系统架构、功能模块、数据库设计等方面，并通过实验验证系统的可行性和有效性。
学生成绩管理系统的研究对于提高学校的管理效率、方便学生和家长查询成绩具有重要意义。
本文旨在通过深入研究，为学生成绩管理系统的进一步发展和应用提供理论支持和实践指导。
1. 研究背景：介绍学生成绩管理系统的现状及其重要性。
在当今信息化、数字化的时代背景下，教育领域的管理与革新日新月异。
特别是在高校学生管理中，学生成绩管理是一项核心而又复杂的任务。
随着教育规模的不断扩大和学生人数的急剧增长，传统的人工管理方式已经无法满足高效、准确、实时的成绩管理需求。
学生成绩管理系统的研发与应用显得尤为重要。
学生成绩管理系统已经广泛应用于各级教育机构中。
该系统通过信息化手段，实现了对学生成绩的电子化、自动化管理，大大提高了成绩管理的效率和准确性。
学生成绩管理系统的应用还为学生、教师和管理者提供了便捷的成绩查询、成绩分析和数据统计等功能，促进了教育教学的改进和决策支持。
基于数据挖掘技术的成绩分析系统研究
一
例 来 创建 决策树 。步骤如 ： Ｉ假 设 Ｔ 训练实 例 。 ＿ 为 ２ 选拌 个蛙 能 别 Ｔ・ 例ｎ 属性 。 ． Ｉ ｔ 勺 ３ 创建 ，个 树 １点 ，它的 值为所 选样 的属 性 。创建 该 １点的 ． ‘ ｙ 了链 ，每个 了链代 表 所选 属性 的 ’ 性 值 。使用 了链 的值 ，进 个Ｉ 步将 实例 分 为 了类 。 ４ 对十 步骤 ３ ． 所创 建 的每 个 了类 ： ｉ如果 了类 ・ 的实例 满足 预定 义的标 准 ，或 ．如 果树 的这 ｌ －
ｍａ ｓ ｃ ｒ ｄ ｔｂａｅ ｅ ｏ ｅ ｏｓ ｉｌ． ｓｒｂｕｅ ｄｉｇ ａ ａ ｅ ｒｗ ｎ ｓ ｓ ｏ ｅ ａａ ｓ ｂ ｃ ｍ ｓ ｐ ｓｂｅＤｉｔｉ ｔ ａ ｒ ｍｓ ｒ ｄ ａ ｏｕ． ｅ ａｅ ｔ ｅａｉｎｓ ｏｆ ｓ ｏ ｅ ａ ｄ ｅ ｗａ ｆ ｕ ｄ ｔ Ｔｈ ｌｔｎ ｒｌｔｏ ｃ ｒ ｎ ｓ ｘ ｓ ｏｎ ｏ ｔＴ ｅ ｅｋ ｏｗｌｄ ｅｃ ｎ ａｒ ｏ ｉ ｔｕ ｔｏ ｏｔ ｅ ｃ ｎ ． ｕ ． ｓ ｎ ｈ ｅ ｇ ａ ｃ ｒｙ ｎ ｒ ｃ ｉｎｔ ｔａ ｈｉｇ ｎｓ ｈｅ
Ａｂ ｔａ ｔＴｈ ａ ｉｉｎａ ｃ ｒ ｓａ ａｙｓｓｉ ｏ ｉ ｅｔ ａｉｆ ｈｅｄｅ ａ ｄｏｆ ｅ ｃ ｉ ｇＴｈ ｃ ｒ ｎ ｌ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔｓ ｔｍ ｓ ｒ ｃ ： ｅｔ ｄｔｏ ｌｓ ｏ ｅ ｎ ｌ ｉ ｓｔ ｏｓｍｐｌ ｓ ｔｓｙ ｔ ｍ ｎ ｔａ ｈ ｎ ． ｅ ｓ ｏｅａ ａｙｓｓｍａ ａ ｅ ｎ ｙｓｅ ｒ ｏ
Ｋｅ ｗｏｄ ： ｔ ｎｎ ；ｃ ｒ ｎ ｇ ｓｓｓｅ Ｓ ｅｖｒＤｅｐ ｉ ｃｓｏ ｅ ｙ ｒ ｓＤａｅｍｉｉｇＳ ｏｅｍａ ａ ｅ ｙｔｍ；ＱＬＳ ｒｅ； ｌｈ； ｉ ｎｔ ｅ Ｄｅ ｉ ｒ
基于大数据分析的校园学生成绩分析与优化研究
基于大数据分析的校园学生成绩分析与优化研究校园学生成绩一直是教育界关注的焦点之一，学生的学业成绩不仅关系到其个人发展，也对学校的教育质量产生直接影响。
为了更好地了解和优化学生成绩，大数据分析成为一种有效的工具和方法。
本文将基于大数据分析，探讨校园学生成绩分析与优化的研究，从数据收集、算法应用以及优化策略等方面进行探讨。
首先，校园学生成绩分析的基础是数据收集。
学生成绩包含着大量的信息，包括学生的个人信息、考试成绩、作业分数、平时表现等。
在大数据时代，信息的获取变得相对容易，以至于我们可以从多个来源收集学生成绩相关的数据。
比如，学校的学籍系统、学生管理系统以及基于云计算的在线教育平台等，都能提供学生成绩数据的存储和获取。
同时，还可以结合学生的个人特征、家庭背景等因素进行综合分析，以更好地理解学生成绩。
其次，大数据分析在学生成绩分析中的应用非常广泛。
通过大数据技术，我们能够从学生成绩数据中发现各种潜在的特征和规律。
例如，我们可以利用数据挖掘算法，寻找学生成绩的相关影响因素，并建立预测模型。
这些影响因素可能包括学生的学习习惯、作业完成情况、自律能力、家庭教育背景等。
通过大数据分析，我们可以深入挖掘这些因素之间的关系，为学生学业发展提供科学依据。
此外，还可以利用人工智能技术，对学生的学习行为进行监测和分析，提供个性化的学习指导和推荐，以帮助学生提高学习效果。
在学生成绩优化方面，大数据分析同样发挥着重要的作用。
首先，通过对学生成绩的分析，我们可以识别出学习不佳的学生，并及早采取干预措施。
例如，当学生成绩连续下降时，可以通过大数据分析预测学生的学习风险，并及时与学生及家长进行沟通，制定个性化的学习计划和辅导方案。
其次，大数据还可以帮助学校和教师进行教学管理和干预措施的制定。
通过大数据分析，可以识别出教学中的薄弱环节和难点，为教师提供改进的建议，提高教学质量。
另外，对校园学生成绩进行大数据分析和优化的研究还面临着一些挑战。
学生成绩数据挖掘系统的设计与应用
Ｓ ＱＬ ｅｖ ｒ２ ０ Ｓ ｒ ｅ ０ ０。
务 管 理 系 统 中的 数 据 急 剧 增 加 ， 教 务 管 理 人 员 仅 能 对 数 而
据 库 中 存 储 的 大 量 信 息 进 行 简 单 的查 询 和 报 表 统 计 输 出 ，
（ ）计 数 步 骤 。通 过 扫 描 事 务 数 据 库 ， 每 次 生 成 的 ３ 对
根 据 系 统 挖 掘 流 程 图 ， 用 ＶＢ ０ ０设 计 系 统 主 界 面 利 ２１ 由 获 取 数 据 、 据 预 处 理 、 联 规 则 挖 掘 和 规 则 结 果 分 析 数 关
候 选 项 集 的各 项 在 事 务 中 的 出现 次 数 计 数 ， 根 据 给 定 的 并 最 小 支 持 度 阚值 ， 成 频 繁 项 集 。 生 ２ 学 生 成 绩 数 据 挖 掘 系统 的设 计 与 应 用
高校学生成绩管理是 教务 管理工 作 的重要组成 部分 ， 是 对 学 生 在 校 期 间 学 习 的 一 个 全 面 管 理 的 过 程 ， 目 的 是 其
了 解 学 生 在 校 学 习情 况 ， 一 定 程 度 上 也 反 映 了 学 校 的 教 从
教 务 管 理 系 统 中的 学 生 成 绩 记 录 ， 计 开 发 一 个 学 生 成 绩 设
满足最小支持度和最小置信度 的强规则
』 联 则果析 Ｉ 规 结 分 关
ｌ 用 所 决 支 户 需策持
图 １ 学 生 成 绩 数３ 系统 的 实现 和 结 果 分析 ．
前ｋ 一２项 相 等 并 且 第 １ 频 繁 （ ～ １ 一项 集 的 第 ｋ １ 个 ｋ ） 一 项
基于数据挖掘的计算机能力考核成绩分析与处理
通 过上 面 收集 的数 据 后 ， 行整 体 汇 总 ， 在 于 数据 库 Ｓ ０ ０数 据 库 中 ， 进 存 ＱＬ ２ ０ 以数 据库 表 的形式 进 行存 储 。将学 生调 查信 息数 据表 与本 学期 计算 机能 力考 核成 绩生 成学 生成 绩分 析基 本数 据 表 。如
表 １所 示 ：
第 １卷 ３
第 ２期
天 津 职 业 院 校 联 合 学 报
Ｊ ｕｎ ｌ ｆ ａ ｊ ｃ ｔ ｎ ｌｎ ｔ ｕｅ ｏ ｒ ａ ｏ ｎｉ Ｖｏ ａ ｉ ａ ｓｉ ｔｓ Ｔｉ ｎ ｏ Ｉ ｔ
Ｎ ｏ ． ２ Ｖｏ１ １ ． ３ Ｆ ｂ．２ ｅ ０１１
２１ ０ １年 ２月
基于数据挖掘的计算机 能力 考核 成 绩 分析 与 处理
３， 师 上 课 用 点 名 册 ： 教
内容包 括学 生 旷课情 况 。这些 信 息主要 通 过教师 汇 总点名 记 录产 生 。
４ 成 绩数据 库 ： ．
成 绩数 据库 中包 括 了学 生计算 机 能力课 程 的考试 成绩 。
５． 自动 判 卷 系 统 ：
学 生 上机考 完试 以后 ， 计算 机能 力模 块考 试 系统 自动判 卷 系统 中得 到各项 得分 数据 ， 行整 理 从 进 出有用 的数 据 。
的情况 ）３ 是否 是补考 ； ． ；． ４ 旷课情 况 ； ． 生是 否对课 程感 兴趣 。 ５学 通过 分析 ， 出现 在考试 成绩 优秀 的学生 中 ， 得 分析 出学 生 成绩 优 良与学 生 自身 的 五个 因 素有 关 ， 分 析 出这 五个 因素之 间的联 系对学 生成绩 优 良的影 响所 占的 比重 。找 出影 响学 生 成绩 潜 在 的 因素 ，
所 采集 的数据有 ：
基于数据挖掘的学情分析与预测系统的设计与实现
二、系统设计
1、数据采集
数据采集是系统设计与实现的第一步。为了全面了解学生的学习情况，需要收 集学生在学习过程中产生的各种数据。这些数据包括但不限于学生的课堂表现、 作业完成情况、考试成绩、在线学习行为等。通过对学生学习数据的采集，为 后续的数据分析和预测提供基础数据。
2、数据预处理
采集到的原始数据往往存在重复、缺失、异常等情况，需要进行数据清洗和预 处理。数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值、消除异常值等。通过对数据 的预处理，提高数据的准确性和可靠性，为后续的数据分析和预测提供准确的 基础数据。
一、背景与意义
在传统的教育教学中，学生的学习状态和成绩通常由教师的主观感受和经验来 评估。然而，这种评估方式缺乏科学性和客观性，容易受到主观因素的影响。 此外，随着学校规模的扩大和数据的不断增加，传统的评估方式已经无法满足 现代教育的需求。因此，设计并实现一种基于数据挖掘的学情分析与预测系统 显得尤为重要。
3、特征提取
特征提取是通过对数据进行分析，提取出能够反映学生学习状态和表现的特征。 这些特征可以包括学生的学习时长、作业完成率、考试成绩、在线学习行为等。 通过对这些特征的分析，能够了解学生的学习习惯、学习能力、兴趣爱好等方 面的信息。
4、模型构建与训练
模型构建是利用数据挖掘算法，根据采集到的数据建立预测模型的过程。常见 的算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。通过选择合适的算法和参数设 置，训练出具有较高准确性和稳定性的预测模型。
5、预测与结果展示
预测是利用训练好的模型，对学生的学习状态和未来表现进行预测的过程。根 据预测结果，系统可以生成学生个体和群体的学情报告，帮助教师和学生更好 地了解自己的学习状况和未来发展趋势。同时，系统还可以将预测结果以图表、 可视化等形式展示出来，方便用户进行对比和分析。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
本科毕业设计（论文）题目: 基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现姓名张宇恒学院软件学院专业软件工程班级2010211503学号********班内序号01指导教师牛琨2014年5月基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现摘要随着科技的不断发展和中国教育制度的日趋完善，各大高校对教务管理工作提出了越来越高的要求。
各大高校不再满足于传统的成绩管理方式，开始运用数据挖掘领域的先进方法对学生成绩进行分析和研究。
教务工作人员使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，可为学校的改进教学工作提供依据，并为学生的选课和学业规划提供指导；对学生进行分类，让学生能够对自己在校期间所学课程的成绩有一个全面而清晰的了解，方便学生扬长避短选择选修课程，及时对可能在学习上遇到困难的学生进行预警；运用聚类算法对学生进行聚类，找出具有共同特征的学生，并对不同学生群体分别采取不同的教学方法，初步体现因材施教的教育理念，最终探索出适合中国国情和教育制度的个性化培养模式。
本系统采用Eclipse作为开发平台，以Java作为开发语言。
通过对高校学生成绩分析系统的需求分析，本系统设计实现了可以使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，使用分类算法对学生进行分类，使用聚类算法对学生进行聚类。
希望本系统能对今后高校学生成绩分析系统的开发提供一定的参考价值。
关键词成绩分析关联规则分类聚类Design and implementation of student achievement analysis system based on data mining technologyABSTRACTWith the continuous development of technology and the Chinese education system maturing, Universities have put higher requirements to their academic administration. Universities are no longer satisfied with traditional performance management, began to apply advanced data mining methods to analyze and study students’ achievement. Staff of academic affairs use association rule mining algorithm to analysis intrinsic link between courses, which can provide the basis for improving the teaching of the school and guidance for the student's enrollment and academic planning. Using classification algorithm to classify the students, so that students can have a clear understanding in their academic performance, and facilitate students in selecting courses. Warning students who probably face difficulties in the academic. Using clustering algorithm to cluster the students to identify students with common characteristics, so that teachers can teach different students in different way, embodies the concept of individualized education, finally discover a personalized education model, which is suitable for China's national conditions and education system.The system was developed in Eclipse, with java as a development language. By analyzing the need of student achievement analysis system, this system uses association rule mining algorithm to analysis intrinsic link between courses, uses classification algorithm to classify the students, uses clustering algorithm to cluster the students to identify students.I hope this system can provide some reference value to the future development of college student s’ achievement analysis system.KEY WORDS achievement analysis association rules classification clustering目录第一章引言 (1)1.1选题的背景和意义 (1)1.2个性化培养的重要意义 (1)1.3国内外个性化培养的现状 (2)1.3.1国外个性化培养现状 (2)1.3.2 国内个性化培养现状 (3)1.4成绩分析系统的现状和存在的问题 (3)1.4.1成绩分析系统开发使用的现状 (3)1.4.2成绩分析系统建设存在的问题 (4)第二章相关技术 (4)2.1相关数据挖掘知识理论 (4)2.1.1数据挖掘 (4)2.1.2 关联规则 (5)2.1.3 分类 (6)2.1.4 聚类 (6)2.2开发工具的选择 (7)2.2.1Eclipse简介 (7)2.2.2Eclipse的优势 (7)第三章系统分析 (8)3.1软件过程模型 (8)3.2需求分析 (9)3.2.1 用例图 (9)3.2.2 需求的结构化描述 (10)第四章系统设计与实现 (14)4.1系统概要设计 (14)4.1.1系统体系结构 (14)4.1.2 系统数据结构 (15)4.2系统详细设计 (16)4.2.1 文件导入数据 (16)4.2.2 数据预处理 (16)4.2.3 关联规则 (18)4.2.4 分类 (19)4.2.5 聚类 (20)4.2.6 导出文件 (22)4.3系统实现 (23)4.3.1 文件导入数据 (23)4.3.2 数据预处理 (23)4.3.3 关联规则 (23)4.3.4 分类 (24)4.3.5 聚类 (24)4.3.6 导出文件 (25)4.4系统应用 (26)第五章结论 (30)参考文献 (31)致谢 (32)第一章引言1.1 选题的背景和意义进入新世纪以来，我国的高等教育事业正在快速发展，各个领域的重大科研成果不断涌现，各知名院校的国际排名和知名度也不断攀升。
然而在这些光鲜靓丽的学术成果之下，各大高校对学生的管理工作却并没有跟上时代的步伐。
其实对于给大高校来说，学生的考试成绩是一笔非常宝贵的财富。
学生的成绩是反映学校教学水平的最直接的第一手资料，这些数据可以为学校改进招生和教学工作提供重要依据。
然而，学生成绩的管理工作并没有引起高校足够的重视，尤其是在对学生成绩的分析处理方面，绝大部分高校还停留在较为原始的数据库管理和查询阶段，没有对学生的成绩进行横向和纵向的对比研究，也缺乏对各学科之间成绩内在联系的挖掘。
学科成绩间的内在联系是广泛存在于各个专业的各门课程中的，学科成绩间内在联系的分析和研究对对学生和学校都有着十分重要的意义。
通过了解学科成绩间存在的内在联系，学生可以清楚地认识到基础课程、先导课程的重要性，并且在选择选修课的时候，做到扬长避短，通过更多地选择与自己优势课程成绩正相关的课程来帮助提高成绩。
而对于学校来说，分析学科成绩间的内在联系可以为各个专业的课程设置提供重要的参考依据。
在教务工作人员进行排课工作时，可参考对往届学生成绩的分析结果来调整课程的排布顺序，达到不断优化课程设置的目的。
个性化培养和发展是当今高等教育发展的主流方向，以往填鸭式、工厂式的教学方式已经被先进的教育理念所替代，而中国教育制度中流水线式的培养模式一直是一个被广泛诟病、急需解决的问题。
在这一方面，我们可以借鉴发达国家的先进经验，结合我国高等教育发展现状，探索并逐步建立由中国特色的、适合我国国情的个性化培养体系。
目前可以通过对学生的成绩进行挖掘和分析，对学生进行分群，为具有一定共同特征的学生制定个性化培养方案。
基于上述情况，本题目以完善高校培养制度和制定学生个性化培养方案为背景，通过运用数据挖掘及相关专业技术，设计并实现学生成绩分析系统。
1.2 个性化培养的重要意义个性化培养其实并不是一个新颖的概念，2000多年前，我国著名教育家孔子就提出了因材施教的教育理念，并且身体力行地用因材施教的方法教育自己的弟子。
在2000多年后的今天，多元化人才培养是高等教育发展的必然趋势。
个性化培养不仅是实现多元化人才培养最重要的方式，更是我国建立创新型国家战略对高等教育提出的必然需求。
只有摒弃传统的流水线式培养模式，在高等院校中全面推行个性化培养，我国高等教育才能真正完成人才培养方式的革命。
（1）个性化培养是高等教育发展的现实需要个性化教育，是社会对大学生的预期变化的结果。
在当今时代，社会要求每个人都能发挥自己独特而不可替代的作用，教育的使命也悄然转变为激发每一名学生的内在潜能。
在高等院校推行个性化教育是中国高等教育的发展方向，更是世界大多数国家的共识。
随着大学的扩招，原本曲高和寡的高等教育已经走进了普罗大众的生活。
但是大众化的高等教育不等于流水线式的培养，相反普及高等教育的意义正在于让更多的人进入大学，按照自己的兴趣和自身特点选择专业进行学习，成为独特的人才。
（2）个性化培养是创新型国家战略的必然要求2006年，国家制定了建设创新型国家的重大决策。