模糊聚类分析算法在学生成绩综合评估中的应用

摘要：学生成绩综合评估是一个典型的多层次、多角度、多指标的综合评估问题。该文利用数据挖掘中的模糊聚类分析算法，以Microsoft SQL Server 2012 Analysis Services为工具，对该校2011级学生成绩数据集进行深入的研究分析，以获取学生成绩数据中所隐含的规律，挖掘各科成绩背后所表达出来的学生的个性能力差异，从而科学、准确、公平、公正地评定学生成绩。

关键词：学生成绩综合评估；数据挖掘；模糊聚类

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）05-1024-03

Application of Fuzzy Cluster Analysis Algorithm in the Comprehensive Evaluation of Student Achievement

SHANG Li-hua

（ Wuxi High Teachers' College， Wuxi 214000，China）

Abstract：Student achievement evaluation is a comprehensive assessment of a typical multi-level， multi angle， multi index problem. In this paper， using the fuzzy cluster analysis algorithm in data mining， using Microsoft SQL Server 2012 Analysis Services as the tool， research and Analysis on the 2011 level of student achievement data sets， to obtain the hidden rules of student achievement data， differences of personality mining scores back expressed by students， and science， accurate， fair， impartial assessment of student achievement.

Key words：The comprehensive assessment of student performance； data mining； fuzzy clustering

隨着现代职业教育的蓬勃发展，高职学校的招生规模日益扩大，繁重的教务管理系统中的数据更是激增。学生成绩管理作为教务管理工作的重要组成部分，它既是考核学生专业知识掌握的重要依据，也是教学质量评估的重要衡量标准。现代职业教育开设科目繁多，各科目的教学目标和培养目标呈现多样性和差异性特点。如果学生的综合排名只是依据单一的期末考试成绩显然不科学也不合理，更不能体现出学生在各学科间的优劣差异。因此，该文想借助数据挖掘技术，应用模糊聚类分析的算法对学生成绩数据集进行分析研究，以获取学生成绩数据中所隐含的规律，挖掘出各科成绩背后所表达出来的学生的个性能力差异，为学生的评定工作提供可靠的科学依据，从而科学、准确、公平、公正地评定学生成绩。

1 数据挖掘

数据挖掘就是知识提取的过程，即从大量的、不完全的、含有噪声的、模糊的、隐含的结构化或非结构化的数据中，去发现隐含在其中的、人们事先并不知道的、但又是非常感兴趣的、可理解、可运用的知识[1]。……