大数据挖掘下课程关联与学生成绩预测：谱聚类与Apriori算法对比

本文研究针对大众化教育中普遍存在的学生个体差异大、教学质量控制复杂的问题，提出了一种创新的解决方案——基于频繁模式谱聚类的课程关联分类模型和学生成绩预测算法。该研究以通信工程专业的学生课程成绩数据为研究对象，主要采用Apriori和FP-growth这两种经典的数据挖掘方法来进行关联分析。 Apriori算法和FP-growth算法被用来对不同学期的课程之间的关联性进行深入探索，通过对这些关联规则的挖掘，可以识别出学生学习中的关键关联模式。通过对比两者的效果，FP-growth算法在降低虚警率和漏检率方面表现出显著优势，这意味着它能更精确地预测学生可能面临的学业挑战，为学生提供个性化的学习建议，提升学习效率。 此外，论文还引入了谱聚类算法对课程进行分类，这有助于教师和管理者更好地理解课程之间的关系，优化课程设计和教学策略。谱聚类的结果能为教学改革和管理决策提供科学依据，帮助教育资源的合理配置和教学目标的精准定位。 作者团队包括何楚教授，他在图像处理与分析领域有着丰富的研究背景，以及两位年轻的硕士研究生宋健和卓桐，他们分别在图像分析和课程分类领域有所专长。研究得到了国家自然科学基金和湖北省自然科学基金等项目的资金支持。 整个研究工作不仅关注于数据的挖掘和分析，还强调了其在实际教育情境中的应用价值，旨在通过科学的方法改善教育质量和教学管理。通过本文的研究，可以期待在大规模教育环境中实现更有效的个性化教学和预测，为提高教学质量提供了新的研究视角和技术工具。