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職稱數(shù)學(xué)論文商務(wù)智能分析應(yīng)用于校企等機(jī)構(gòu)的決策分析

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  學(xué)生的學(xué)習(xí)效果和影響因素是每個(gè)教師都關(guān)心的一個(gè)問(wèn)題,在教學(xué)過(guò)程中,相信很多教師也對(duì)此做出了一些研究。能讓課堂達(dá)到高效率的教師,不僅能讓學(xué)生在快樂(lè)中學(xué)習(xí),也能讓學(xué)生接受的知識(shí)更多。本文是一篇職稱數(shù)學(xué)論文投稿的范文,主要論述了商務(wù)智能分析應(yīng)用于校企等機(jī)構(gòu)的決策分析與建模。
  摘 要:為了分析某高中影響學(xué)生學(xué)習(xí)效果和考試成績(jī)的因素,為學(xué)校的教學(xué)方案改革和教學(xué)方法的實(shí)施,我們小組通過(guò)獲取該學(xué)校高一年級(jí)16個(gè)教學(xué)班的真實(shí)學(xué)生信息以及考試成績(jī)數(shù)據(jù),試圖使用SPSS,數(shù)據(jù)透視表,和數(shù)據(jù)挖掘處理等BI分析方法對(duì)獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并進(jìn)行解釋說(shuō)明。以期望找到學(xué)生的學(xué)習(xí)效果和各因素之間的關(guān)系,并為學(xué)校提供可供參考的教學(xué)方案決策信息。為部分隱私保護(hù),我們小組在數(shù)據(jù)的預(yù)處理過(guò)程中隱去了學(xué)校名稱,學(xué)生姓名等信息。

  關(guān)鍵詞:智能;BI分析;數(shù)據(jù)信息

  一、數(shù)據(jù)信息的分析與建模

  1.各班級(jí)學(xué)生入學(xué)時(shí)初始成績(jī)差異性分析

  首先,由于期中考試與學(xué)生的入學(xué)時(shí)間間隔只存在1~2個(gè)月的時(shí)間,所以我們認(rèn)為這樣的時(shí)間間隔不會(huì)影響學(xué)生的初始成績(jī)狀態(tài)。于是我們以該年級(jí)的額期中考試成績(jī)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),通過(guò)分析期中成績(jī)來(lái)判斷各班的入學(xué)水平是否存在差異,以進(jìn)行后續(xù)的分析。

  分析結(jié)果如下:

  我們從輸出的F檢驗(yàn)結(jié)果中得知,F(xiàn)(15,943)=0.648,Sig=0.836,大于顯著性水平0.05,所以各個(gè)班級(jí)成績(jī)之間的方差是齊性的,滿足方差檢驗(yàn)的條件。

  在圖1中,F(xiàn)=0.877,Sig=0.590,大于顯著性水平0.05,所以接受原假設(shè),即入學(xué)時(shí)各班級(jí)的初始學(xué)業(yè)水平是不存在差異的,各班的學(xué)生總體水平是相同的。

  并且我們從輸出結(jié)果的均值折線圖中得知14班和16班的平均成績(jī)較為突出,相較于其他班級(jí)來(lái)說(shuō),平均成績(jī)偏高。

  2.各班級(jí)一學(xué)期的教學(xué)任務(wù)完成后成績(jī)差異性分析

  其次我們需要對(duì)于各班級(jí)的總體教學(xué)方法上是否存在好壞的差異性進(jìn)行分析。而教學(xué)方法的好壞我們可以通過(guò)分析學(xué)生在接受一個(gè)學(xué)期的教學(xué)后,各班學(xué)生成績(jī)之間是否存在差異性來(lái)衡量各班級(jí)教學(xué)方法的差異性。

  我們的分析結(jié)果如下:

  同樣在我們輸出的結(jié)果中顯示出F檢驗(yàn)中,F(xiàn)(15,944)=0.828,Sig=0.647,大于顯著性水平0.05,所以各個(gè)班級(jí)的期末成績(jī)之間的方差也同樣是齊性的,滿足方差檢驗(yàn)的前提條件。

  在圖2中,Sig=0.061,大于顯著性水平0.05,所以接受原假設(shè),即各班級(jí)的期末考試成績(jī)是不存在差異性的,所以各班的教學(xué)方法對(duì)的效果是一樣的,不存在差異性。

  并且通過(guò)比較第一次分析與第二次分析結(jié)果中的均值折線圖,我們得出各班成績(jī)均有提高,但14班的平均成績(jī)?nèi)匀蛔钔怀,相較于其他班級(jí)來(lái)說(shuō)平均成績(jī)最高。而16班的期末平均成績(jī)較期中平均成績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)幅度不及14班的增長(zhǎng)幅度大,而平均成績(jī)?cè)龇畲蟮臑?班。

  再考慮到在第二次的分析中,Sig=0.061,與顯著性水平0.05差別較小,所以我們有理由相信,3班和14班的教學(xué)方法要稍好于其他各班的教學(xué)方法。

  3.對(duì)于學(xué)校的整體教學(xué)方法與教學(xué)水平是否能夠有效的促進(jìn)學(xué)生學(xué)業(yè)水平進(jìn)步的調(diào)查分析

  除了上述兩步基本分析與描述之外,為了判斷該學(xué)校的整體教學(xué)方法是否有效的促進(jìn)了學(xué)生學(xué)業(yè)水平的進(jìn)步,我們使用T樣本配對(duì)檢驗(yàn)方法,深入進(jìn)行了對(duì)全校所有學(xué)生兩次考試成績(jī)的對(duì)比分析,分析兩者之間的差異性的等特征來(lái)判斷學(xué)校教學(xué)當(dāng)前方案的有效性與合理性。

  分析結(jié)果截圖如下:

  在圖3.1中我們發(fā)現(xiàn),Correlation的值為0.981,Sig=0.000,是小于顯著性水平0.05的,即期中與期末的成績(jī)有顯著的線性相關(guān)性。也就是說(shuō)期中考試考得很好的同學(xué),在期末考試中同樣取得了很好的成績(jī),相反,期中考得不好的同學(xué)在期末也基本沒(méi)考出好成績(jī)。通過(guò)對(duì)比兩次考試的成績(jī)表,發(fā)現(xiàn)這分析結(jié)果與實(shí)際的成績(jī)結(jié)果十分吻合。

  在圖3.2中顯示t=-69.464,df=959,Sig的值為0.000小于顯著性水平0.05,所以我們有足夠的理由相信在各科總分一樣的情況下,期中考試成績(jī)和期末考試成績(jī)的結(jié)果具有顯著性差異。也就說(shuō)明,該學(xué)校的教學(xué)方案是顯著有效的,極大的促進(jìn)了同學(xué)們學(xué)業(yè)水平的不斷提升。

  由此,根據(jù)這次的分析結(jié)果,我們小組認(rèn)為學(xué)校在制定教學(xué)計(jì)劃的時(shí)候,應(yīng)該遵循并依賴之前的教學(xué)方案,持續(xù)的推進(jìn)該教學(xué)方案,有利于促進(jìn)學(xué)生的不斷進(jìn)步,取得較為顯著的教學(xué)成就。

  4.對(duì)于多個(gè)可能會(huì)對(duì)學(xué)生總成績(jī)產(chǎn)生影響因素的回歸分析與建模

  我們小組在進(jìn)行實(shí)際調(diào)研是了解到,高一年級(jí)的同學(xué)在第一次期末考試之后會(huì)進(jìn)行文理科的分班。進(jìn)入文科班與理科班的同學(xué)所學(xué)習(xí)的主課程科目將不完全一樣。但是無(wú)論文科班還是理科班都需要學(xué)習(xí)語(yǔ)文、數(shù)學(xué)和英語(yǔ)這三門(mén)課程。所以我們小組決定對(duì)語(yǔ)文、數(shù)學(xué)和英語(yǔ)這三個(gè)因素對(duì)于學(xué)生總成績(jī)是否有顯著影響進(jìn)行相關(guān)性回歸分析。

  我們將分析的部分結(jié)果截圖如下:

  首先,我們根據(jù)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果得到變量的進(jìn)入順序分別為數(shù)學(xué)、英語(yǔ)、語(yǔ)文,所以我們可以得出結(jié)論:對(duì)于期末總成績(jī)影響最大的為數(shù)學(xué)成績(jī),其次為英語(yǔ)成績(jī),而語(yǔ)文在這三個(gè)因素里面影響程度較小。

  從分析輸出結(jié)果的Model Summary表中我們得知依次引進(jìn)這三個(gè)變量后,R2由0.730增加到0.844和0.866。同時(shí)估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差由48.9928依次下降到37.2104和34.5803。另外我們從分析軟件輸出的ANOVA表中得知,F(xiàn)分布的顯著性水平為0.000,小于顯著性水平0.05,所以說(shuō)明自變量和應(yīng)變量之間的線性關(guān)系式顯著的,可以建立線性模型。

  在圖4中我們得到了3個(gè)回歸模型,其中,我們選擇擬合程度最高的第三個(gè)回歸模型。它的回歸方程為:

  總成績(jī)=44.819+2.312x數(shù)學(xué)成績(jī)+1.629x英語(yǔ)成績(jī)+1.536x語(yǔ)文成績(jī)

  回歸系數(shù)的伴隨概率為0.000,最后的調(diào)整的判定系數(shù)為0.866,說(shuō)明回歸方程解釋了整個(gè)因變量變異程度的86.66%,說(shuō)明變量之間相關(guān)程度高,回歸方程的擬合優(yōu)度高。

  二、數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

  在進(jìn)行了數(shù)據(jù)的分析之后我們小組又再次使用了數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過(guò)程,對(duì)學(xué)生的各科成績(jī)之間的可能存在的關(guān)聯(lián)以及各科成績(jī)和總成績(jī)之間可能存在的關(guān)聯(lián)進(jìn)行挖掘與分析。

  首先,我們將學(xué)生的各科成績(jī)和總成績(jī)按分?jǐn)?shù)的高低分為了優(yōu)秀水平和非優(yōu)秀水平,其中,優(yōu)秀水平記為字段T,非優(yōu)秀水平記為F。我們利用GRI模型與網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合,模擬出的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型圖來(lái)找出各科之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。由于連接過(guò)多,不利于我們進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,我們將連接數(shù)調(diào)成大于500,只顯示出關(guān)聯(lián)度較大的連接,如下圖5.1所示:

  5.1

  兩個(gè)因素之間的連線越粗,表示關(guān)聯(lián)性越強(qiáng),連線越細(xì),則關(guān)聯(lián)度越弱。由于上圖中的模型不便于關(guān)聯(lián)度強(qiáng)弱的判斷,我們?cè)賹?qiáng)連接調(diào)成970以上,將弱連接調(diào)成低于95,得出如下關(guān)系更為明確的關(guān)聯(lián)規(guī)則網(wǎng)絡(luò)模型:

  我們?cè)趶年P(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)圖形中可以看到存在四條最粗的連線,分別是數(shù)學(xué)成績(jī)—總成績(jī)、外語(yǔ)成績(jī)—地理成績(jī)、 數(shù)學(xué)成績(jī)—地理成績(jī)、數(shù)學(xué)成績(jī)—外語(yǔ)成績(jī)。從匯總表中我們發(fā)現(xiàn)這四條最強(qiáng)的鏈接之間都是正向相關(guān)的。

  并且從關(guān)聯(lián)規(guī)則網(wǎng)絡(luò)中發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)成績(jī)同時(shí)和地理成績(jī)、外語(yǔ)成績(jī)和總成績(jī)同時(shí)存在著關(guān)聯(lián),且均是正向相關(guān)。由此我們可以得出:數(shù)學(xué)水平對(duì)于學(xué)生的總體學(xué)業(yè)水平影響最大。

  三、提高教學(xué)水平的可行性決策方案

  根據(jù)以上的分析過(guò)程和分析結(jié)果,我們小組成員經(jīng)過(guò)討論 提出如下幾點(diǎn)可行性的決策方案來(lái)提高教學(xué)水平。

  1.鑒于該校當(dāng)前的的教學(xué)方案有明顯的促進(jìn)學(xué)生學(xué)業(yè)水平的效果,我們認(rèn)為學(xué)校在以后制定教學(xué)計(jì)劃的時(shí)候,可以遵循并參考當(dāng)前的教學(xué)方案,持續(xù)的推進(jìn)該教學(xué)方案,有利于促進(jìn)學(xué)生的不斷進(jìn)步,取得較為顯著的教學(xué)成就

  2.我們認(rèn)為學(xué)校可以通過(guò)舉辦教學(xué)方法研主任進(jìn)行討會(huì),讓3班和14班的教學(xué)教學(xué)方法經(jīng)驗(yàn)的分享,并且其他各班級(jí)的教學(xué)主任可以進(jìn)行學(xué)習(xí)與改進(jìn)教學(xué)方法,來(lái)提高教學(xué)水平。

  3.對(duì)于期末總成績(jī)影響最大的因素依次為數(shù)學(xué)成績(jī),英語(yǔ)成績(jī)。而數(shù)學(xué)成績(jī)又同時(shí)對(duì)地理,外語(yǔ)成績(jī)有影響。所以我們認(rèn)為學(xué)?梢詫(duì)與理科和文科共同增加數(shù)學(xué)和外語(yǔ)的教學(xué)任務(wù)和訓(xùn)練。尤其注重?cái)?shù)學(xué)方面的課程安排和訓(xùn)練強(qiáng)度,提高整體學(xué)生的數(shù)學(xué)水平,能夠最大限度的提升學(xué)生其他各科以及總體成績(jī)水平。
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