基于樸素貝葉斯理論的教師評(píng)價(jià)分析系統(tǒng).pdf

1、近年來，數(shù)據(jù)庫應(yīng)用技術(shù)日趨成熟，Internet技術(shù)迅速發(fā)展，積累的數(shù)據(jù)量高速增長(zhǎng)。對(duì)于海量數(shù)據(jù)，人們已不能滿足于查詢、統(tǒng)計(jì)等分析手段，而需要發(fā)現(xiàn)更深層的規(guī)律，進(jìn)而對(duì)科研工作提供有力的決策支持。人們從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息，將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于大型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到了長(zhǎng)足的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各行各業(yè)進(jìn)行廣泛的應(yīng)用研究。
　　 在高職學(xué)院中，教師評(píng)價(jià)工作一直存在，并作為學(xué)院教學(xué)工作的重點(diǎn)。該工作通常由系部配合教學(xué)管理部門共同完

2、成，這種評(píng)價(jià)方法，只是取得單純的評(píng)估結(jié)果，進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢、統(tǒng)計(jì)，卻沒有對(duì)測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的分析，不能充分發(fā)揮其對(duì)教學(xué)的指導(dǎo)作用。而在評(píng)價(jià)過程中，產(chǎn)生了十分巨大的數(shù)據(jù)信息量，必須要對(duì)搜集的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行分析處理，使學(xué)生的打分評(píng)價(jià)具有體現(xiàn)性及代表性，能在良好的評(píng)價(jià)氛圍下真實(shí)地反映教師的教育教學(xué)工作水平，是我們需要研究的課題。
　　 貝葉斯分類方法是一種具有最小錯(cuò)誤率的概率分類方法，可以用數(shù)學(xué)公式的精確方法表示出來，并且可以用很多種概

3、率理論來解決。樸素貝葉斯分類算法可以與決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法相媲美，該算法能運(yùn)用到大型數(shù)據(jù)庫中，且方法簡(jiǎn)單、分類準(zhǔn)確率高、速度快。所以本文選擇將樸素貝葉斯分類方法應(yīng)用到教師評(píng)價(jià)的分析研究中。
　　 本文研究的主要內(nèi)容是樸素貝葉斯分類方法在教師評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。重點(diǎn)討論了樸素貝葉斯分類算法，以每學(xué)期學(xué)生與督導(dǎo)教師分別對(duì)任課教師評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)作為基本數(shù)據(jù)源，采用數(shù)據(jù)庫技術(shù)建立庫表，并將表進(jìn)行連接，使用樸素貝葉斯分類算法建立教師評(píng)價(jià)