博碩士論文 974303022 詳細資訊




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姓名 宋青和(Song Chingho)  查詢紙本館藏   畢業系所 資訊管理學系在職專班
論文名稱 運用資料探勘技術建構國小高年級學生學業成就之預測模式
(A Research of Data Mining Applied to the Predictive Model of Academic Achievement for Senior Students in Elementary Schools)
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★ 利用社群網路中的互動資訊進行社群探勘★ 內容關聯廣告利用廣告標籤
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摘要(中) 資料探勘(Data Mining)是一門整合不同領域的研究方法,包含資料庫方法、機器學習、統計以及人工智慧等領域。運用此技術,能從大量資料中找出隱藏的知識,來幫助企業歸納與分析資料,並做為判斷與決策之輔助工具。
本研究主要目的是運用資料探勘技術建構國小高年級學生學業成就之預測模式,研究過程中以數學和國語學業成就為輸出變數,以SQL Server 2008為建立預測模型之工具,使用決策樹、類神經網路以及線性迴歸等演算法建立預測模型,在進行變數篩選時,亦利用SPSS進行輸入變數的篩選,以比較不同的篩選方式所得到的結果。評估各個預測模型的預測結果後,發現三種演算法所建立的預測模型,在相同的變數篩選方式下,預測結果並無顯著差異,影響預測結果的關鍵在於輸入變數的篩選方式。
學業成就預測模型可預測學生未來學業成就發展趨勢,學生家長及老師可依據預測模型的結果,及早採取因應措施;學校管理階層進行教學規畫及學生編班時,可依據預測模型的結果,進行適當的調配,提高學生學業成就。
摘要(英) Data mining integrate different fields of study, including data warehousing, machine learning, statistics and artificial intelligence. Using this technique, the hidden knowledge could be found from large amounts of data, and help companies to summarize and analyze data. The results of data analysis can be helpful when making decisions.
In this study, we build the predictive model of academic achievement for senior students in elementary schools by Microsoft SQL Server 2008. The algorithms for the predictive model contain decision trees, artificial neural networks and linear regression. In order to compare the forecasted results, this study adopts Microsoft SQL Server 2008 and SPSS Statistics 17.0 to find out input variables. According to the results, we find out no matter what algorithm is used, the forecasted results do not have significant difference. The key factors that influence the forecasted results are the method of finding out input variables.
The predictive model can predict the stream of academic achievement for senior students in elementary schools. The parents of the students or the teachers can do some promotion activities according to the forecasted results. The forecasted results also serve as references for school managers or administrators while making decisions in their favor.
關鍵字(中) ★ 學業成就
★ 資料探勘
關鍵字(英) ★ Academic Achievement
★ Data Mining
論文目次 摘要...... I
ABSTRACT...... II
誌謝...... III
目錄...... IV
圖目錄...... VI
表目錄... ...VIII
第一章 緒論...... 1
1-1 研究背景與動機 ......1
1-2 研究目的...... 2
1-3 研究架構...... 2
第二章 文獻探討...... 4
2-1資料探勘...... 4
2-1-1 資料探勘之定義...... 4
2-1-2 資料探勘之流程...... 6
2-1-3 資料探勘之功能...... 7
2-2 資料探勘演算法...... 9
2-2-1 決策樹...... 9
2-2-2 類神經網路...... 11
2-2-3 迴歸分析...... 13
2-3有關學業成就預測之研究...... 14
第三章 研究方法...... 15
3-1 研究流程...... 15
3-2 資料前置處理...... 16
3-2-1 資料擷取與資料清理...... 16
3-2-2 資料轉換...... 19
3-3探勘工具介紹...... 21
3-4 變數篩選...... 22
3-5 預測模型的建立 ......28
第四章 實證評估...... 31
4-1預測準確率計算方式...... 31
4-2 決策樹分析(數學預測模型)...... 32
4-2-1 預測模型1...... 32
4-2-2預測模型2...... 33
4-2-3 預測模型3...... 35
4-2-4 預測模型4...... 36
4-3 類神經網路分析(數學預測模型)...... 37
4-3-1 預測模型5...... 37
4-3-2 預測模型6...... 38
4-3-3 預測模型7...... 39
4-3-4 預測模型8...... 40
4-4 線性迴歸分析(數學預測模型)...... 42
4-4-1 預測模型9...... 42
4-4-2 預測模型10...... 43
4-4-3 預測模型11...... 44
4-4-4 預測模型12...... 46
4-5 決策樹分析(國語預測模型)...... 47
4-5-1 預測模型13...... 47
4-5-2 預測模型14...... 49
4-5-3 預測模型15...... 50
4-5-4 預測模型16...... 52
4-6 類神經網路分析(國語預測模型)...... 53
4-6-1 預測模型17...... 53
4-6-2 預測模型18...... 54
4-6-3 預測模型19...... 55
4-6-4 預測模型20...... 56
4-7 線性迴歸分析(國語預測模型)... 57
4-7-1 預測模型21...... 57
4-7-2 預測模型22...... 58
4-7-3 預測模型23...... 60
4-7-4 預測模型24...... 61
4-8 探勘結果比較...... 62
4-8-1 綜合評估...... 62
4-8-2 預測值絕對誤差比較...... 65
第五章 結論與建議...... 74
5-1 研究結論...... 74
5-2 研究建議...... 74
5-3 研究限制...... 75
5-4 未來研究方向...... 76
參考文獻及書目...... 77
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指導教授 陳彥良(Yen-Liang Chen) 審核日期 2010-7-12
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