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基于模糊C均值聚類的學(xué)生表現(xiàn)評(píng)估

發(fā)布時(shí)間:2024-05-28 21:11
  教育機(jī)構(gòu)需要為學(xué)生提供高質(zhì)量的教育,因此從教育數(shù)據(jù)中獲取有用信息是非常關(guān)鍵的。然而,由于教育數(shù)據(jù)來源和結(jié)構(gòu)的不同,準(zhǔn)確評(píng)價(jià)學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)是很難的。此外,由于學(xué)生的學(xué)習(xí)能力不同,采取的教學(xué)方法也是不一樣的。因此為了解決以上問題,找到教育數(shù)據(jù)中的相似性,文中研究提出一種基于模糊C-均值的聚類算法,將學(xué)生成績(jī)進(jìn)行聚類,利用二維與三維可視化,展示其結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,教育者可以通過該方法更好的掌握學(xué)生成績(jī),從而為教學(xué)提供決策依據(jù)。

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【部分圖文】:

圖1學(xué)生評(píng)估流程

圖1學(xué)生評(píng)估流程

為了更好地理解基于FCM的學(xué)生成績(jī)?cè)u(píng)價(jià)過程,圖1給出了用FCM評(píng)價(jià)學(xué)生成績(jī)的流程圖。如圖1所示,學(xué)生數(shù)據(jù)集需要通過數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換進(jìn)行預(yù)處理(例如,去除學(xué)生姓名和課程名稱等不必要的特征)。當(dāng)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好后,采用FCM聚類算法得到聚類,每個(gè)聚類代表一個(gè)性能水平(包括壞、....


圖2數(shù)字媒體班聚類結(jié)果

圖2數(shù)字媒體班聚類結(jié)果

圖2-7給出了數(shù)字媒體、網(wǎng)絡(luò)工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程1班、軟件工程2班所有大學(xué)生的聚類結(jié)果。二維聚類結(jié)果為每幅圖的圖2(a),三維聚類結(jié)果為每幅圖的圖2(b)。此外,數(shù)字媒體、網(wǎng)絡(luò)工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程1班、軟件工程2班和所有大學(xué)生的班級(jí)聚集中心,如表2所示。每....


圖3網(wǎng)絡(luò)工程班聚類結(jié)果

圖3網(wǎng)絡(luò)工程班聚類結(jié)果

圖2數(shù)字媒體班聚類結(jié)果圖4計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)班聚類結(jié)果


圖4計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)班聚類結(jié)果

圖4計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)班聚類結(jié)果

圖3網(wǎng)絡(luò)工程班聚類結(jié)果從圖2可以看出,數(shù)字媒體班級(jí)的學(xué)生“優(yōu)秀”表現(xiàn)的數(shù)據(jù)主要集中在三維聚類圖中的簇3,雖然有些數(shù)據(jù)在二維聚類中的結(jié)果中比簇1(大學(xué)物理)的差。這是因?yàn)榫垲愂腔诰C合表現(xiàn),綜合考慮所有三門課程的成績(jī)。因此,一個(gè)課程成績(jī)低于另一個(gè)學(xué)生并不意味著TA的整體表現(xiàn)也較低....



本文編號(hào):3983736

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