📄Работа №39516
Тема: РАЗРАБОТКА И ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УСПЕШНОСТИ ОБУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ РЕТРОСПЕКТИВНОЙ ИНФОРМАЦИИ
Характеристики работы
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
Математика
Объем:
48 листов
Год:
2019
Просмотров:
637
4900
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
РЕФЕРАТ 3
ВВЕДЕНИЕ 4
1 МЕТОД ДЕРЕВЬЕВ РЕШЕНИЙ КАК ИНСТРУМЕНТ ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ И
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 6
1.1 АНАЛИЗ ДАННЫХ DATA MINING И ОСОБЕННОСТИ ЕГО ПРИМЕНЕНИЯ ДЛЯ
РЕШЕНИЯ ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧ 6
1.2 МЕТОДЫ DATA MINING ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ КЛАССИФИКАЦИИ И
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 7
1.3 МЕТОД ДЕРЕВЬЕВ РЕШЕНИЙ. ОБУЧАЮЩАЯ ВЫБОРКА 14
2 ПОСТРОЕНИЕ ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ CHAID В
ПРИЛОЖЕНИИ IBM SPSS STATISTICS ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УСПЕШНОСТИ ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ ВУЗА 16
2.1 АЛГОРИТМ CHAID ПОСТРОЕНИЯ ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ. КРИТЕРИЙ ХИ- КВАДРАТ 16
2.2 ПОСТРОЕНИЕ ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ И ЕГО НАСТРОЙКА В
IBM SPSS STATISTICS 19
2.3 РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОГНОЗА НА ОСНОВЕ КЛАССИФИЦИРУЮЩИХ ПРАВИЛ... 23
3 ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА CART ПОСТРОЕНИЯ ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ НА ЯЗЫКЕ PYTHON ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
УСПЕШНОСТИ ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ ВУЗА 26
3.1 АЛГОРИТМ CART ПОСТРОЕНИЯ ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ. ИНДЕКС GINI 26
3.2 РЕАЛИЗАЦИЯ И НАСТРОЙКА ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ ПОСРЕДСТВОМ
БИБЛИОТЕК PYTHON 28
3.3 СРАВНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ РЕАЛИЗОВАННЫХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ
РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УСПЕШНОСТИ ОБУЧЕНИЯ 33
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 34
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ 35
ПРИЛОЖЕНИЯ 37
ВВЕДЕНИЕ 4
1 МЕТОД ДЕРЕВЬЕВ РЕШЕНИЙ КАК ИНСТРУМЕНТ ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ И
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 6
1.1 АНАЛИЗ ДАННЫХ DATA MINING И ОСОБЕННОСТИ ЕГО ПРИМЕНЕНИЯ ДЛЯ
РЕШЕНИЯ ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧ 6
1.2 МЕТОДЫ DATA MINING ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ КЛАССИФИКАЦИИ И
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 7
1.3 МЕТОД ДЕРЕВЬЕВ РЕШЕНИЙ. ОБУЧАЮЩАЯ ВЫБОРКА 14
2 ПОСТРОЕНИЕ ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ CHAID В
ПРИЛОЖЕНИИ IBM SPSS STATISTICS ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УСПЕШНОСТИ ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ ВУЗА 16
2.1 АЛГОРИТМ CHAID ПОСТРОЕНИЯ ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ. КРИТЕРИЙ ХИ- КВАДРАТ 16
2.2 ПОСТРОЕНИЕ ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ И ЕГО НАСТРОЙКА В
IBM SPSS STATISTICS 19
2.3 РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОГНОЗА НА ОСНОВЕ КЛАССИФИЦИРУЮЩИХ ПРАВИЛ... 23
3 ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА CART ПОСТРОЕНИЯ ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ НА ЯЗЫКЕ PYTHON ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
УСПЕШНОСТИ ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ ВУЗА 26
3.1 АЛГОРИТМ CART ПОСТРОЕНИЯ ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ. ИНДЕКС GINI 26
3.2 РЕАЛИЗАЦИЯ И НАСТРОЙКА ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ ПОСРЕДСТВОМ
БИБЛИОТЕК PYTHON 28
3.3 СРАВНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ РЕАЛИЗОВАННЫХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ
РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УСПЕШНОСТИ ОБУЧЕНИЯ 33
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 34
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ 35
ПРИЛОЖЕНИЯ 37
📖 Введение
Ускоренный информационный рост во всех сферах деятельности общества порождает лавинообразно увеличивающийся поток информации, не позволяющий современному человеку качественно воспринять необходимые данные, обработать, понять, сохранить и создать новые знания. В условиях существующей ситуации демографического и информационного кризиса, для того, чтобы человек нашел свое место в сфере материального и социокультурного производства, особая нагрузка должна быть перенесена на сферу образования. Современные проблемы повышения качества, подготовки выпускников учреждения высшего образования (бакалавров, специалистов, магистров) все больше приобретают значимый характер. Это объясняет актуальность и востребованность исследования в данном направлении.
В настоящее время вопросам управления качеством образования, построению систем менеджмента качества, уделяется значительное внимание на разных уровнях управления: федеральном, ведомственном, отдельного вуза[1].
Основным критерием успешности обучения считается академическая успеваемость, выражающаяся в балльной оценке учебных достижений. Прогнозирование успеваемости на ранних стадиях обучения, еще при поступлении в вуз, дает возможность повысить эффективность управления студенческим контингентом.
В данной работе рассматривается возможность применения метода деревьев классификации для анализа и прогнозирования успеваемости студента в зависимости от его индивидуальных характеристик.
Цель - разработать приложение для оценки эффективности работы приемной кампании вуза на основе метода деревьев решений.
Задачи:
• На основе выборки построить дерево решений CHAID в приложении IBM SPSS Statistics
• Осуществить программную реализацию алгоритма построения дерева на языке Python
• Осуществить настройку построенных моделей, сгенерировать классифицирующие правила.
В настоящее время вопросам управления качеством образования, построению систем менеджмента качества, уделяется значительное внимание на разных уровнях управления: федеральном, ведомственном, отдельного вуза[1].
Основным критерием успешности обучения считается академическая успеваемость, выражающаяся в балльной оценке учебных достижений. Прогнозирование успеваемости на ранних стадиях обучения, еще при поступлении в вуз, дает возможность повысить эффективность управления студенческим контингентом.
В данной работе рассматривается возможность применения метода деревьев классификации для анализа и прогнозирования успеваемости студента в зависимости от его индивидуальных характеристик.
Цель - разработать приложение для оценки эффективности работы приемной кампании вуза на основе метода деревьев решений.
Задачи:
• На основе выборки построить дерево решений CHAID в приложении IBM SPSS Statistics
• Осуществить программную реализацию алгоритма построения дерева на языке Python
• Осуществить настройку построенных моделей, сгенерировать классифицирующие правила.
✅ Заключение
Метод дерева решений является эффективным инструментом обработки данных, что было подтверждено использованием этого метода в прогнозировании успеваемости учащихся. Чтобы предсказать успех обучения, вы можете использовать методы, которые были продемонстрированы в этой работе.
В результате исследования были выявлены определенные факторы и их совокупности, которые оказывают наиболее существенное влияние на процесс формирования успеваемости студента.
Алгоритм поиска значимых факторов метода дерева решений значительно сократил количество входных анализируемых параметров, что важно в процессе принятия решений.
Применение результатов, полученных в ходе приема абитуриентов, позволяет нам выявить факторы, которые необходимо учитывать при подаче заявления на обучение в университете.
Результаты исследования могут быть использованы для анализа допущенного контингента студентов в работе приемных комиссий вузов, а также для оценки потребностей профессорско-преподавательского состава в работе учебных заведений.
В результате исследования были выявлены определенные факторы и их совокупности, которые оказывают наиболее существенное влияние на процесс формирования успеваемости студента.
Алгоритм поиска значимых факторов метода дерева решений значительно сократил количество входных анализируемых параметров, что важно в процессе принятия решений.
Применение результатов, полученных в ходе приема абитуриентов, позволяет нам выявить факторы, которые необходимо учитывать при подаче заявления на обучение в университете.
Результаты исследования могут быть использованы для анализа допущенного контингента студентов в работе приемных комиссий вузов, а также для оценки потребностей профессорско-преподавательского состава в работе учебных заведений.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.