决策树技术在学生成绩分析的应用探索

"这篇硕士学位论文主要探讨了决策树技术在学生成绩分析中的应用，作者赵红艳在导师刘弘的指导下，针对山东师范大学的学生数据进行了深入研究，旨在利用数据挖掘技术提升教学质量和效率。 论文首先介绍了数据挖掘技术的背景和发展，特别是在数据库技术日益进步的背景下，如何从大量数据中提取有价值信息的重要性。数据挖掘作为一种有效的方法，能够处理不完整、模糊、随机的数据，发现其中未知的、潜在有用的信息。尽管数据挖掘在多个领域已有广泛应用，但在教学领域的实践相对较少。 论文关注的焦点是高等教育扩招带来的教学质量问题。随着学生人数的急剧增长，高校面临诸多挑战，需要更科学的方法来优化教学。为此，论文提出了使用决策树技术来分析学生成绩，以揭示隐藏的模式和规律，为教师的教学决策提供支持。 决策树是一种常用的数据挖掘技术，尤其适合分类和预测任务。它通过构建直观的树形结构，将复杂的数据关系简化为一系列易于理解的决策规则。与其他分类方法相比，决策树具有可解释性强、训练简单、实施方便和适应性广的特点。论文中，作者可能详细阐述了如何构建和优化决策树模型，以及如何利用该模型分析学生的学习表现，找出影响成绩的关键因素。 此外，论文可能还涉及了数据预处理、特征选择、模型评估等数据挖掘过程的重要环节，并可能提供了实际案例来验证决策树技术的有效性。最后，作者可能讨论了这项研究的成果和局限性，以及对未来教学管理和决策的启示。 这篇论文在系统工程的框架下，通过决策树技术的应用，为提高高校教学质量和解决因扩招带来的问题提供了新的思路和方法。"