1. 本选题研究的目的及意义
随着教育信息化的不断发展，高校积累了海量的学生数据，如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，并应用于学生成绩管理，提高教学质量，已成为当前教育领域研究的热点问题。
本选题旨在探讨关联分析技术在学生成绩管理中的应用，通过分析学生成绩数据，挖掘影响学生成绩的潜在因素，为学生提供个性化的学习建议，并为教师改进教学方法提供数据支持，最终促进学生的全面发展。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
关联分析作为数据挖掘领域的一种重要方法，近年来在教育领域得到越来越广泛的应用。
国内外学者利用关联分析技术，对学生成绩影响因素、成绩预测、个性化学习推荐等方面进行了大量研究。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：1.关联分析方法研究:对比分析Apriori算法和FP-Growth算法的原理、优缺点及适用场景，选择合适的算法用于学生成绩数据分析。
2.学生成绩数据分析:收集并整理学生成绩数据，包括学生基本信息、学习行为、课程信息等，对数据进行清洗、转换等预处理，为关联规则挖掘做准备。
3.关联规则挖掘与分析:利用选定的关联分析算法，挖掘学生成绩数据中的关联规则，分析影响学生成绩的关键因素，并对挖掘结果进行解释和评估。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究法、数据分析法、案例分析法等多种研究方法，具体步骤如下：
1.文献研究阶段：阅读相关文献，了解关联分析技术的基本原理、国内外研究现状以及学生成绩管理领域的相关理论和方法，为本研究提供理论基础和研究思路。
2.数据收集与处理阶段：从高校教务系统、学生学习平台等途径收集学生成绩数据，并对数据进行清洗、转换、编码等预处理，构建适合关联分析的数据集。
3.关联规则挖掘阶段：选择合适的关联分析算法，如Apriori算法或FP-Growth算法，对学生成绩数据集进行挖掘，发现影响学生成绩的关键因素和潜在规律，并对挖掘结果进行分析和解释。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.数据融合与多维度分析:本研究将整合学生基本信息、学习行为、课程特点等多源异构数据，构建多维度学生画像，克服以往研究数据单一性的局限，更全面地分析影响学生成绩的因素。
2.改进关联分析算法:针对传统关联分析算法在处理海量教育数据时存在的效率和精度问题，本研究将探索改进算法，例如结合聚类分析、分类分析等技术，提高关联规则挖掘的效率和准确性。
3.构建智能化学生成绩管理系统:本研究将基于挖掘出的关联规则，开发智能化学生成绩管理系统，实现个性化学习建议、学业预警、教学质量评估等功能，为学生、教师和管理者提供更加精准和高效的服务。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李翠平,冯秀梅,王思雨,等.基于关联规则的混合式教学学生成绩影响因素分析[J].中国教育信息化,2022(17):111-115.
2.张玉,田锋,刘英杰.基于关联规则的混合式教学中学生成绩影响因素分析[J].电脑知识与技术,2021,17(34):100-102.
3.张玉.基于关联规则的学生成绩影响因素分析[J].电脑知识与技术,2021,17(21):99-101 106.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
