教学质量监控论文提纲

论文题目：数据挖掘在高校内部教学质量监控中的应用研究

摘要：师范认证工作的开展,重新将教学质量监控提为重要议题,要求师范专业在自身建设中将质量保障放在重要地位,要有较为完善的教学质量监控机制。然而,目前高校针对教师教学、学生学习等教学运行状态数据的利用率不高,还停留在最基本的统计分析阶段,没有进一步挖掘数据背后的价值和意义。如何有效利用这些数据实施教学质量监控,还需要进一步深入研究。数据挖掘技术是信息技术飞速发展的产物,利用数据挖掘方法能更精细化的捕捉各个层面的变化数据及其复杂关系,帮助决策者更清晰的掌握现状,更全面的监控教学质量,对影响教学质量的因素进行有效调控,从而实现保障教育质量的目的。本文借助SPSS和Weka数据挖掘工具,利用多种数据挖掘手段对各种教学运行状态数据进行深入挖掘分析,探索数据背后的复杂关系及其价值意义,然后进一步提出如何有效利用数据挖掘实施教学质量监控的方法和措施,并探讨如何结合分析结果用于优化学生评教数据的利用、完善学生学业监测和课程预警制度、创新学业评价和就业指导方式等,为我校实施教学质量监控提供有意义参考。本文的主要内容如下:首先,仔细研究师范认证标准和相关质量监控文献,从中整理出教学质量监控的相关要素,梳理出实施教学质量监控的方式途径。并且研究数据挖掘的工具和方法,选择适合用于教学质量监控的数据分析工具和方法。其次,利用挖掘工具和方法对收集到的质量监控数据进行深度分析,提出一系列能提高专业教学质量的监控机制和措施,主要包括:1.将院系内的教师教学评价数据进行横向比较分析、纵向比较分析、聚类分析,提出优化评教数据的利用方法;2.将k-means聚类分析运用在学分监测中,实现了将学生按照学业表现分成不同类型的群体,从而可以为不同的群体提出不同的警告信息;3.将关联分析应用到学生成绩分析中,发现隐藏在成绩背后的课程之间的有意义联系,并据此提出课程预警机制;4.利用因子分析对学生成绩进行分析,实现了更科学客观的学生能力素质综合评价,使得学生个体特征明显,为完善学业评价制度找到了新的途径;5.利用决策树探究课程与就业之间的关系,生成相应的决策树模型,归纳出容易理解的预测规则,为改进就业指导工作提供参考。最后,总结归纳上述分析手段和结果,提出数据挖掘在高校内部教学质量监控中的应用优势和方法,包括优化学生评教数据的利用、完善学生学业监测和课程预警制度、创新学业评价和就业指导方式等,构建了基于数据挖掘的教学质量监控模型,为我校建立完善的教学质量监控机制提供有意义参考。

关键词：数据挖掘;教学质量监控;weka;应用策略

学科专业：教育技术学

摘要

Abstract

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 高校教学质量监控的研究现状

1.2.2 数据挖掘的研究现状

1.2.3 数据挖掘在高校教学质量监控中的应用现状

1.2.4 总结

1.3 论文的研究内容和工作

1.4 论文的组织结构

1.5 小结

2 数据挖掘简介

2.1 数据挖掘概述

2.2 数据分析软件

2.2.1 SPSS概述

2.2.2 Weka概述

2.3 数据挖掘的过程

2.3.1 数据预处理阶段

2.3.2 数据挖掘阶段

2.3.3 结果评价

2.4 数据挖掘的方法

2.4.1 统计分析

2.4.2 聚类分析

2.4.3 关联分析

2.4.4 决策树分析

2.5 小结

3 师范认证背景下的教学质量监控

3.1 师范认证标准概述

3.2 师范认证背景下的教学质量监控

3.3 师范认证背景下的教学质量监控途径

3.3.1 教师教学水平

3.3.2 学生学业状况

3.3.3 课程学习成效

3.3.4 学生能力素质

3.3.5 学生就业状况

3.4 小结

4 数据挖掘在教学质量监控中的应用

4.1 基于数据挖掘的教学质量监控技术路线

4.2 k-means聚类在学生评教中的应用

4.2.1 学生评教数据分析任务

4.2.2 数据收集及预处理

4.2.3 数据分析过程及结果

4.3 k-Means聚类在学分监测中的应用

4.3.1 学分监测数据分析任务

4.3.2 数据收集及预处理

4.3.3 数据分析过程及结果

4.4 关联规则在课程学习成效中的应用

4.4.1 课程预警数据分析任务

4.4.2 数据收集及预处理

4.4.3 数据分析过程及结果

4.5 因子分析在学生学业评价中的应用

4.5.1 学业水平评价分析任务

4.5.2 数据收集与预处理

4.5.3 数据分析过程及结果

4.6 决策树在学生就业指导中的应用

4.6.1 就业数据分析任务

4.6.2 数据收集与预处理

4.6.3 数据分析过程及结果

4.7 小结

5 数据挖掘在教学质量监控中的应用策略

5.1 数据挖掘在教学质量监控中的应用优势和方法

5.1.1 优化评教数据利用

5.1.2 建立学业预警机制

5.1.3 建立课程预警机制

5.1.4 完善学业评价制度

5.1.5 创新就业指导方式

5.2 基于数据挖掘的教学质量监控模型的构建

5.3 小结

6 结论与展望

6.1 总结

6.2 研究展望

参考文献

致谢

在校期间主要科研成果