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姓名 張博凱(Po-Kai Chang)  查詢紙本館藏   畢業系所 資訊管理學系
論文名稱 高等教育招生決策支援系統建構之研究
(Development of enrollment decision support system in higher education)
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摘要(中) 招生為高教機構培育人才之關鍵,如何遴選有潛力之優秀學生成為重要研究議題。本研究運用資料探勘決策樹之J48演算法分析台灣某研究所2008-2012入學共247位學生歷史資料(個人資料、入學考成績、甄試成績、修課成績、畢業成績),並依分析結果建立學業成績預測模型與招生決策支援系統。研究結果顯示甄試生入學後學業表現較考試生優秀,而男性在入學考試上有較佳表現,女性則在甄試上表現較佳; 私立大學畢業生在入學後的學業表現優秀的機會較國立大學畢業生高。本研究共建立十組學業成績預測模型,其準確率介於23%-67%,預測效果最佳的自變項組合為學生基本資料加上其修課成績。本研究依據預測模型建立招生決策支援系統,使用者可使用此系統輸入資料學生資料,系統會預測輸入學生之未來學業表現,系統功能包括選擇預測功能、輸入資料、學生表現預測、輸出結果、維護系統等五步驟。整體而言,學生的個人資料、考試與甄試成績對其畢業成績之預測正確率不高,顯示目前高教招生制度仍有改善空間。綜言之,現行高教招生制度下,招生過程中成績優異的學生入學後不必然會有同等優秀表現。本研究結果可協助高教機構改善其招生策略。
摘要(英) Student enrollment is an important task for educational institutions in higher education. This study used J48 algorithm to analyze 247 students who enrolled at a university of northern Taiwan between 2008 and 2012. Based on the results, this study built student academic performance prediction models and an enrollment decision support system. The results showed that the students being recruited via the recommendation route performed better than those being recruited via the entrance examination. Moreover, the results also suggested that male had a better performance in entrance examination, while female performed better in recommendation route. This study established ten decision tree models in predicting student academic performance, with success rate between 23% and 67%. The most effective combination of predictor variables is the student demographics and the student grades. This study then used the prediction models to build an enrollment decision support system. One can use the system to predict a student’s academic performance. In conclusion, the personal information and enrollment data of students may not predict academic performance of students correctly. The result suggested that the current enrollment policies and procedures still has room to improve. Overall, the students, who performed excellent in recommendation route or entrance examination, may not perform as well as they previously did after admission. The results can help educational institutions improve their recruiting strategies.
關鍵字(中) ★ 高等教育
★ 招生
★ 資料探勘
★ 決策支援系統
關鍵字(英) ★ Higher education
★ Data mining
★ Decision Support System
論文目次 摘要 i
Abstract ii
目錄 iii
圖目錄 v
表目錄 vii
第一章、緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機與問題 2
1.3 研究目的 2
1.4 研究假設 3
1.5 論文架構 4
第二章、文獻探討 5
2.1 高等教育招生遴選 5
2.2 學業表現預測 7
2.2.1 一般學業表現預測 7
2.2.2 高等教育學業表現預測 8
2.3 資料探勘 – 預測模型建置 10
2.3.1 分類演算法 10
2.3.2 資料探勘工具介紹 11
2.3.3 應用資料探勘於決策支援系統 11
第三章、研究方法 13
3.1 研究流程圖 13
3.2 資料蒐集 13
3.3 預測模型建置 24
3.4 決策系統建置 27
3.5 決策支援系統操作步驟介紹 29
步驟一:選擇預測功能 29
步驟二:輸入資料 29
步驟三:學生表現預測 29
步驟四:輸出結果 29
步驟五:維護系統 30
第四章、研究結果 31
4.1 資料描述 31
4.1.1 資料合併 32
4.2 資料探勘 38
4.2.1 預測學生畢業平均成績 38
4.2.2 預測學生綜合排名百分比 42
4.2.3 入學考試成績與畢業平均成績關聯 43
4.2.4 入學考試成績與畢業平均成績關聯 46
第五章、系統展示 48
5.1 遴選系統關鍵人員 48
5.2 系統架構以及情境說明 48
5.3 系統操作步驟 49
5.4 歷史分析結果顯示 51
5.5 系統維護 52
第六章、討論與結論 55
6.1 重要結果與討論 55
6.2 相關討論 56
6.3 研究貢獻 57
6.4 研究限制 57
6.5 未來建議 58
6.6 實務應用 58
參考文獻 60
參考文獻 參考文獻
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指導教授 許文錦、許秉瑜(Wen-Chin Hsu Ping-Yu Hsu) 審核日期 2016-7-18
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