基于过程管理的大学生平时成绩量化管理模型的研究与实施
这是一篇关于平时成绩,评价指标,量化管理,模糊评价,层次分析的论文, 主要内容为随着我国高等教育的发展,高校对学生综合能力培养的意识不断的增强,针对学生的考核指标也在不断丰富,学生的平时成绩的量化管理得到高校的重视。但是许多高校没有完善的学生的平时成绩的评价指标体系,没有建立良好的管理学生的平时成绩的平台。为了实现平时成绩的高效管理,提高学生的学习的积极性,本文致力于建立完善的平时成绩评价指标体系,形成平时成绩量化管理模型,并建立平时成绩量化管理平台。本文对目前国内外的平时成绩指标评价体系及平时成绩的量化管理模型进行了一定的研究,报告了主要的平时成绩评价指标和现有的平时成绩量化管理模型,基于简单加权平均的平时成绩量化模型,基于模糊综合评定法的平时成绩量化管理模型,基于层次分析法的平时成绩量化管理模型以及层次分析法与模糊综合评定法结合的平时成绩量化管理模型。在这些模型基础上建立平时成绩评价指标体系,并提出改进的平时成绩量化管理模型：运用层次分析法确定平时成绩各个评价指标的权重,根据每个评价指标计划的测评次数,计算每次测评的总分,教师在实际教学过程中根据学生的表现做出相应的评价。在评价模型基础上,开发一个平时成绩量化的管理平台,平台的搭建采用B/S模式,运用JavaWeb的技术,使用MySQL数据库。平台分为教师,学生,管理员三大模块,管理员可以建立学生成绩的平时成绩的评价指标体系,并为每个评价指标设置合理的权重,实现评价模型的创建；管理员也可以查询平时成绩,实现对在教师教学方案的监督,以保证评价模型的合理性。教师可以创建适合所授课程的评价指标体系并设定指标对应的权重,也可以选择给定的固定的模型,从而实现对平时成绩的量化管理。学生可以通过本平台,及时的查到自己的平时成绩,可以在线提交作业,并可以给教师留言反馈信息。平时成绩量化管理平台的实际应用减少了教师琐碎的工作,教师可以及时的根据学生的课堂表现给出对学生的评价。该平台的开发有助于教学改革具体实施。
基于数据挖掘的高校学生行为分析系统设计与研究
这是一篇关于Big Data,Hadoop,学生行为画像,数据挖掘,模糊评价的论文, 主要内容为随着社会的不断进步,信息技术得到了快速发展,数字化时代悄然而至,计算机科学技术及互联网技术的高速发展,不断产生着海量数据,这些数据既蕴藏着无数财富,同时也不断挑战传统认知。学校各业务系统产生大量与学生相关的数据,形成了校园大数据环境。主要体现在学生的数据大规模、多类型、高速度、低密度价值几个特点,如何对大量的学生学习、生活等数据进行分析,成为提升学生工作信息化管理水平的重要内容。通过对学生行为数据的分析挖掘,既可以提高学校对学生管理工作的水平,做到提前预警,加强学校的安全工作,同时也可以用真实的数据刻画学生的行为,为奖助评优提供定量的数据支撑。本课题首先对目前学校的学生管理及奖助工作的现状及现有业务了解,分析其功能需求,在需求分析的基础上设计开发学生行为分析系统,在学校现有的技术架构条件下及需求基础上完成技术路线选择。本课题选取Hadoop大数据(Big Data)平台作为数据收集及分布式存储平台,java语言作为服务器端的主要开发语言,前端开发框架采用React,后端开发框架采用Mysql Cluster,学生的预警预测使用数据挖掘里面的分类算法和关联算法,学生成绩数据分析用到标准成绩变换算法和作息指数分析模型,贫困生认定和检测则用到随机森林分类模型和模糊评价算法。本课题对学生行为分析系统里面的综合学生行为画像模块、学生综合预警模块、学生行为轨迹模块、学生大数据分析报告模块、学生预警规则进行详细的分析设计,系统编码实现时还采用了轻量级的JavaEE开发框架Spring MVC、MyBatis等,以减少编码实现过程中的一些重复的工作,提升开发效率。本课题设计开发完成后,对系统进行了充分的功能测试与性能测试,发现了部分系统模块实现时的漏洞并及时完成修改。学生行为分析系统在测试通过以后,已进入正式环境运行,根据运行情况来看,系统运行正常,极大的提高了学校对学生管理工作的效率,对学生管理过程中的奖助学金的评定也可以实现很好的数据支撑,节约了大量的人力成本,提高了工作效率,降低了经济成本。为学生管理工作的科学决策提供了定量的数据支持。
基于数据挖掘的高校学生行为分析系统设计与研究
这是一篇关于Big Data,Hadoop,学生行为画像,数据挖掘,模糊评价的论文, 主要内容为随着社会的不断进步,信息技术得到了快速发展,数字化时代悄然而至,计算机科学技术及互联网技术的高速发展,不断产生着海量数据,这些数据既蕴藏着无数财富,同时也不断挑战传统认知。学校各业务系统产生大量与学生相关的数据,形成了校园大数据环境。主要体现在学生的数据大规模、多类型、高速度、低密度价值几个特点,如何对大量的学生学习、生活等数据进行分析,成为提升学生工作信息化管理水平的重要内容。通过对学生行为数据的分析挖掘,既可以提高学校对学生管理工作的水平,做到提前预警,加强学校的安全工作,同时也可以用真实的数据刻画学生的行为,为奖助评优提供定量的数据支撑。本课题首先对目前学校的学生管理及奖助工作的现状及现有业务了解,分析其功能需求,在需求分析的基础上设计开发学生行为分析系统,在学校现有的技术架构条件下及需求基础上完成技术路线选择。本课题选取Hadoop大数据(Big Data)平台作为数据收集及分布式存储平台,java语言作为服务器端的主要开发语言,前端开发框架采用React,后端开发框架采用Mysql Cluster,学生的预警预测使用数据挖掘里面的分类算法和关联算法,学生成绩数据分析用到标准成绩变换算法和作息指数分析模型,贫困生认定和检测则用到随机森林分类模型和模糊评价算法。本课题对学生行为分析系统里面的综合学生行为画像模块、学生综合预警模块、学生行为轨迹模块、学生大数据分析报告模块、学生预警规则进行详细的分析设计,系统编码实现时还采用了轻量级的JavaEE开发框架Spring MVC、MyBatis等,以减少编码实现过程中的一些重复的工作,提升开发效率。本课题设计开发完成后,对系统进行了充分的功能测试与性能测试,发现了部分系统模块实现时的漏洞并及时完成修改。学生行为分析系统在测试通过以后,已进入正式环境运行,根据运行情况来看,系统运行正常,极大的提高了学校对学生管理工作的效率,对学生管理过程中的奖助学金的评定也可以实现很好的数据支撑,节约了大量的人力成本,提高了工作效率,降低了经济成本。为学生管理工作的科学决策提供了定量的数据支持。
基于数据挖掘的高校学生行为分析系统设计与研究
这是一篇关于Big Data,Hadoop,学生行为画像,数据挖掘,模糊评价的论文, 主要内容为随着社会的不断进步,信息技术得到了快速发展,数字化时代悄然而至,计算机科学技术及互联网技术的高速发展,不断产生着海量数据,这些数据既蕴藏着无数财富,同时也不断挑战传统认知。学校各业务系统产生大量与学生相关的数据,形成了校园大数据环境。主要体现在学生的数据大规模、多类型、高速度、低密度价值几个特点,如何对大量的学生学习、生活等数据进行分析,成为提升学生工作信息化管理水平的重要内容。通过对学生行为数据的分析挖掘,既可以提高学校对学生管理工作的水平,做到提前预警,加强学校的安全工作,同时也可以用真实的数据刻画学生的行为,为奖助评优提供定量的数据支撑。本课题首先对目前学校的学生管理及奖助工作的现状及现有业务了解,分析其功能需求,在需求分析的基础上设计开发学生行为分析系统,在学校现有的技术架构条件下及需求基础上完成技术路线选择。本课题选取Hadoop大数据(Big Data)平台作为数据收集及分布式存储平台,java语言作为服务器端的主要开发语言,前端开发框架采用React,后端开发框架采用Mysql Cluster,学生的预警预测使用数据挖掘里面的分类算法和关联算法,学生成绩数据分析用到标准成绩变换算法和作息指数分析模型,贫困生认定和检测则用到随机森林分类模型和模糊评价算法。本课题对学生行为分析系统里面的综合学生行为画像模块、学生综合预警模块、学生行为轨迹模块、学生大数据分析报告模块、学生预警规则进行详细的分析设计,系统编码实现时还采用了轻量级的JavaEE开发框架Spring MVC、MyBatis等,以减少编码实现过程中的一些重复的工作,提升开发效率。本课题设计开发完成后,对系统进行了充分的功能测试与性能测试,发现了部分系统模块实现时的漏洞并及时完成修改。学生行为分析系统在测试通过以后,已进入正式环境运行,根据运行情况来看,系统运行正常,极大的提高了学校对学生管理工作的效率,对学生管理过程中的奖助学金的评定也可以实现很好的数据支撑,节约了大量的人力成本,提高了工作效率,降低了经济成本。为学生管理工作的科学决策提供了定量的数据支持。
基于过程管理的大学生平时成绩量化管理模型的研究与实施
这是一篇关于平时成绩,评价指标,量化管理,模糊评价,层次分析的论文, 主要内容为随着我国高等教育的发展,高校对学生综合能力培养的意识不断的增强,针对学生的考核指标也在不断丰富,学生的平时成绩的量化管理得到高校的重视。但是许多高校没有完善的学生的平时成绩的评价指标体系,没有建立良好的管理学生的平时成绩的平台。为了实现平时成绩的高效管理,提高学生的学习的积极性,本文致力于建立完善的平时成绩评价指标体系,形成平时成绩量化管理模型,并建立平时成绩量化管理平台。本文对目前国内外的平时成绩指标评价体系及平时成绩的量化管理模型进行了一定的研究,报告了主要的平时成绩评价指标和现有的平时成绩量化管理模型,基于简单加权平均的平时成绩量化模型,基于模糊综合评定法的平时成绩量化管理模型,基于层次分析法的平时成绩量化管理模型以及层次分析法与模糊综合评定法结合的平时成绩量化管理模型。在这些模型基础上建立平时成绩评价指标体系,并提出改进的平时成绩量化管理模型：运用层次分析法确定平时成绩各个评价指标的权重,根据每个评价指标计划的测评次数,计算每次测评的总分,教师在实际教学过程中根据学生的表现做出相应的评价。在评价模型基础上,开发一个平时成绩量化的管理平台,平台的搭建采用B/S模式,运用JavaWeb的技术,使用MySQL数据库。平台分为教师,学生,管理员三大模块,管理员可以建立学生成绩的平时成绩的评价指标体系,并为每个评价指标设置合理的权重,实现评价模型的创建；管理员也可以查询平时成绩,实现对在教师教学方案的监督,以保证评价模型的合理性。教师可以创建适合所授课程的评价指标体系并设定指标对应的权重,也可以选择给定的固定的模型,从而实现对平时成绩的量化管理。学生可以通过本平台,及时的查到自己的平时成绩,可以在线提交作业,并可以给教师留言反馈信息。平时成绩量化管理平台的实际应用减少了教师琐碎的工作,教师可以及时的根据学生的课堂表现给出对学生的评价。该平台的开发有助于教学改革具体实施。
军品开发管理信息系统的分析与设计
这是一篇关于管理信息系统,Web服务,Java,MVC,模糊评价的论文, 主要内容为本文针对当前军品研制开发管理中存在的主要问题,和国家军品管理机关发展规划的需要,构造了一个基于Web的三层Browser/Server结构的系统模型,依照这个模型,将军品管理信息系统划分为三个层次,即用户层、科研业务管理层,科研查询统计决策层。并利用动态网页技术JSP与组件技术Servlet、JavaBeans相结合,最终开发出功能完备、运行稳定、操作方便的军品开发管理信息系统。并从技术和实现两个方面论述了系统的设计和开发过程。在技术上,从系统建模方法、程序设计技术等方面进行了对比分析,确定建立标准的IDEFO模型,并用开放源码、跨平台运行的Java技术进行系统设计。在实现方面,首先建立详细的系统功能模型,并据此模型进行详细的数据库设计,分析探讨了实现过程中的数据库技术、程序设计技术、模糊评价技术以及系统访问控制技术和网络安全技术等关键技术问题,为系统研制工作的顺利实施打下了基础。 系统研制过程中,将先进的MVC设计模式贯彻始终,使得系统的稳定性、易扩展性,易维护性等明显增强。并将模糊数学的概念引入到军品的项目评价和人员绩效考核分析中,使得评价和考核具有科学的理论基础。系统经过运行测试,证明功能完备、人机界面设计良好、系统运行稳定。 本系统体现了当前管理信息系统先进的设计水平和实现技术,对我国军品科研和其它科研管理信息系统的设计开发具有一定的借鉴意义。它的投入运行将可提高我国军品研制开发的管理水平,产生一定的经济利益和社会效益。
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