基于关联挖掘的学生成绩分析系统的研究的中期报告一、研究背景和意义随着教育信息化发展的迅速推进，教育数据已经成为教育管理、教学改革与质量评估的重要资源。学生成绩分析是教育数据分析的重要领域之一，通过学生成绩的数据分析、挖掘，可以发现学生的学习习惯、教学中存在的问题等，从而优化教学过程，提高教学质量。关联挖掘（AssociationMining）算法是数据挖掘中最常用的算法之一，通过发现事物之间的关联关系，可以预测商品之间的销售、网站访问次数等等，因此在学生成绩分析中也具有重要的应用价值。本研究旨在基于关联挖掘算法，研究学生成绩数据的关联关系，发掘学生之间的关联模式以及学科与学科之间的关联模式，为教育管理者提供学生学习方面的参考和建议，促进学生学业发展。二、研究内容和方法本研究采用交叉研究法，结合定量和定性研究方法，以学生成绩数据为基础，利用关联挖掘算法，研究学生之间以及学科之间的关联模式。具体研究内容如下：1.收集学生学籍信息和学科成绩数据，建立数据集；2.使用Apriori等关联挖掘算法，挖掘学生之间的关联模式和学科之间的关联模式；3.分析挖掘结果，发现学生学习中的问题以及学科之间的联系，提供学生与教师参考和建议；4.利用学生反馈信息，对研究结果进行验证和改进。三、预期成果和意义通过本研究，预期得到以下成果：1.发现学生之间的关联模式，分析学生学习中存在的问题，提供学生与教师参考和建议；2.发现学科之间的关联模式，提高学科交叉学习的效率与成果，促进学生综合素质的提高；3.提供一种基于关联挖掘算法的学生成绩分析系统，对于学校教育管理、评估等方面具有一定的指导意义。四、研究进展和计划目前，我们已经完成了学生学籍信息和学科成绩数据的收集工作，初步清理和预处理了数据，并使用Apriori算法进行模式挖掘分析。接下来，我们将进一步完善数据集，并优化算法的性能，挖掘更加精细、全面的关联模式。同时，我们还将通过问卷调查等定性研究方法进行研究结果的验证和改进。最终，我们将搭建基于关联挖掘算法的学生成绩分析系统，并对系统进行测试和优化，提高其性能和可用性。预计于2022年完成研究。