大数据驱动的课程相关性教学评价：基于Weka的实证研究

本文以"基于课程相关性分析教学质量评价"为主题，深入探讨了在大数据背景下，如何利用数据挖掘技术优化教育质量评估。作者蒋献、董黎刚、刘世欢和周城程，分别来自浙江工商大学信息与电子工程学院，他们在研究中展示了大数据在教育领域的革新应用，特别是针对教学数据的分析和教学质量评估中的角色。 首先，文章概述了教育领域对大数据的响应，强调了数据在教育改革中的关键作用，即通过数据分析驱动学校的决策和教育方式的变革。大数据时代的教育不再仅仅依赖于传统的教学模式，而是转向了数据驱动的个性化和精准化教学。 接着，作者提到了开源的数据挖掘工具Weka，这是一个广泛应用于机器学习和数据挖掘的平台，它包含多种算法，如关联规则算法Apriori。Weka在这里被用来处理实际教学数据，通过挖掘学生的学习成绩等信息，揭示不同课程之间的关联性和影响。 文章的核心部分是通过统计分析方法，对挖掘出的数据进行整理和深入剖析，计算课程之间的相关性系数。这个系数是衡量课程之间相互影响程度的重要指标，可以帮助教育工作者理解课程设置的合理性以及可能存在的协同效应。根据这些相关性，作者进一步探索了如何将这种课程相关性与教师的教学质量评价相结合，试图找出教学效果与课程内容之间的关系，为提高教学质量提供了新的视角和方法。 关键词"课程相关性"、"教学质量评价"、"Weka"和"关联规则"体现了研究的核心概念，它们共同构成了这篇文章的主要研究内容。同时，中图分类号提示读者，《中国图书馆分类法》对此类主题的研究进行了详细的分类，便于学者们查找和引用。 这篇论文为教育管理者、教师以及研究人员提供了一种实用的方法，用以利用大数据和数据挖掘技术来改进教学质量评价体系，这对于推动教育现代化，实现个性化教学和提升教育质量具有重要意义。通过实证分析，本文的结果对教育实践具有一定的指导价值。