K-means与Apriori算法在高职学生综合素质测评中的应用

"这篇论文是2011年的，发表在《西南师范大学学报(自然科学版)》上，探讨了关联规则在高职学生综合素质测评分析中的应用。作者通过K-means聚类算法改进了传统的加权平均测评方法，并使用Apriori算法挖掘了影响学生综合素质的各种因素，如思想素质、社会工作实践、文体活动创新素质和专业属性等。研究发现，思想素质对综合素质的影响至关重要，同时揭示了教学管理和学生管理间的相互依赖关系，为教育管理决策提供了数据支持。" 这篇论文指出，传统的高职学生综合素质测评方法过于单一，通常仅依赖于评分来评估学生素质，而忽视了影响因素的深入分析。为解决这个问题，论文作者首先在特定高职院校的学生成绩数据基础上，利用K-means聚类算法对成绩进行分类，以区分优秀和良好的等级。K-means算法是一种无监督学习的聚类方法，它能够根据学生的成绩分布自动划分出不同的群体。 接下来，作者应用了Apriori算法，这是一种在数据挖掘中用于发现频繁项集和关联规则的方法。在学生综合素质测评的场景中，Apriori算法被用来挖掘思想素质、社会工作实践、文体活动创新素质、专业属性以及学生成绩等因素之间的关联性。通过这种方式，可以发现不同素质指标之间的潜在联系，以及它们如何共同影响学生的综合素质。 研究结果显示，思想素质在所有影响因子中起着主导作用，这提示教育管理者应该更加重视培养学生的思想品质。此外，研究还揭示了教学管理和学生管理之间的紧密联系，强调了两者之间的互动对学生发展的重要性。这些发现对于教育决策者来说具有实际价值，他们可以依据这些数据挖掘的结果来优化教学计划、调整学生管理策略，从而更有效地提升学生的综合素质。 论文引用了其他几篇文献，这些文献分别涉及了使用数据挖掘技术来分析学生成绩、教学计划调整、课程关系发现、学生管理以及教学评价等多个方面。这些研究表明，数据挖掘技术在教育领域的应用日益广泛，能够帮助教育工作者发现隐藏在大量数据背后的重要信息，从而提升教育质量和管理效能。