试卷分析与关联规则算法在大数据环境下的应用探索

“试卷分析是考试过程中的关键步骤，旨在评估试卷的质量和效果。本文深入研究了试卷分析的算法，特别是关联规则算法在其中的应用，并开发了一个独立的试卷分析系统。” 在大数据背景下，试卷分析不再局限于简单的成绩统计，而是转向深度挖掘和理解试卷背后的教育价值。通过对教育测量理论的研究，论文明确了试卷评估的标准和指标，制定了评估参数的合理范围，确保了评价的客观性和准确性。这一部分的工作为试卷分析提供了科学的理论基础。 开发的试卷分析系统集成了面向试题和整套试卷的分析功能，运用统计方法对大数据进行处理，生成了如平均分、优秀率、及格率等关键指标，同时进行了难度分析、区分度分析和信度分析。这些分析结果以图形化的方式呈现，便于教师直观理解试卷的难易度和区分度，从而对教学策略进行调整。 关联规则算法的应用是本文的重点。通过对数据挖掘技术的比较和选择，关联规则算法被引入试卷分析，特别是在基础课程与专业课程之间的关联性研究中，它揭示了课程之间的潜在联系，有助于高职院校优化课程设置和调整教学内容。此外，通过分析试题得分及格率，可以识别出难题和易题，帮助教师精准定位教学重点。进一步的，试题间影响程度的分析揭示了基于知识点的规则，对于理解知识点间的前后依赖关系，以及教师针对性的教学规划具有重要指导作用。 该系统的开发不仅规范了试卷分析的指标体系，还能适应不同学科的需求，显著提升了试卷处理的效率。关联规则算法的应用为大数据时代的高校信息挖掘提供了坚实的基础，为教育决策提供了有力的数据支持。 关键词：试卷分析，关联规则，数据挖掘，教育测量，教学管理 这篇论文为试卷分析领域带来了创新性的研究，结合大数据和算法，推动了教育评价的精细化和智能化，对提升教学质量具有深远影响。