基于数据挖掘的高等数学辅助教学系统设计

摘要

cqvip:当前大部分高等数学辅助教学系统缺少对不同学生学习情况的详细分析,不能对学生的学习效果进行预测,因此难以为学生提供个性化指导。为此,文章设计了一种新的基于数据挖掘的高等数学辅助教学系统。该系统的核心模块是决策分析模块,该模块基于C4.5算法框架,依据Fayyad边界点判定原理降低分割阈值点的判定数,并采用等价无穷小原理简化了信息熵的计算,克服了C4.5算法计算量大的弊端;该模块生成决策树,通过IF-THEN形式产生分类规则,实现成绩预测。实验结果表明,所设计系统能够有效实现数据预处理,完成学习效果预测,为学生提供个性化指导。