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聚类分析在教育评估模型中的应用开题报告

 2021-12-12 06:12  

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着社会经济的提高,我国的教育事业也得到了大大的发展,并为各行各业选拔了很多优秀的人才。但我国南北跨度大,各个地区省份经济发展水平十分不平衡,而且每个省份的高校的布局也使各个地区的教育发展的起点不一致,所以各个省份的教育程度发展水平也一定存在着差距。本论文拟使用聚类分析在教育评估模型中对各个院校所在的地区和各个指标变量进行分析,这样可以便于了解各个地区的发展情况和了解哪些指标变量对地区的教育发展程度影响较大。对于每个省份的教育发展情况的了解可以帮住相关部门对国家教育的发展情况有一定的了解,从而决策出更加科学的政策,帮助国家教育事业得到高效健康均衡的发展。

国内外研究现状

目前世界通用的衡量教育发展水平的评价指标主要来自于联合国教科文组织等组织确定的指标。主要从教育供给、教育需求、教育人口背景等等21项指标。我国有关高等教育发展水平的研究,早期研究主要是衡量指标系的确定和对发展水平不均衡现象的描述与分析,后来我国的研究学者从人力、财力、物力和人才培养质量方面构建了高等教育资源利用效率的评价指标体系。近年来,我国的研究学者着眼于利用统计学分析方法来探寻我国的高等教育发展水平,分别运用回归分析对我国31个省市与国际的教育发展水平进行比较和运用因子分析对我国地区的高等教育与经济发展水平的协调性进行了实证分析。

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2. 研究的基本内容

本论文拟用聚类分析来分析我国的高等教育现状,各个省份和地区发展是否平衡。虽然我国的各个地区高等教育的起点不一致,但是究竟差距有多大,我们无法得知,但是可以从聚类分析中了解到哪几个省份教育发展较为发达,哪几个省份高等教育发展较为落后,为相关部门提供决策依据。论文主要研究工作主要包含如下内容:(1) 了解数据挖掘、统计分析等相关基本概念;(2) 熟悉r型q型聚类分析算法;(3)将相关聚类算法用于教育数据,并进行结果分析;(4)整理相关结果,按照学校要求,完成毕业论文撰写。

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3. 实施方案、进度安排及预期效果

实行方案:在网上或者图书馆查阅相关资料,深入了解课题内容。对数据进行分析,并用matlab编程和对数据进行分析与挖掘,分析实验结果。

进度计划:2015年11月10日-2015年11月30日查阅资料,完成选题,确定论文大致内容2015年12月1日-2015年12月10日学习相关理论知识,完成任务书2015年12月10日-2016年1月15日深入研究论文主题,完成开题报告2016年1月15日-2016年5月13日收集资料,撰写论文,完成初稿2016年5月14日-2016年5月20日征求导师意见,修改初稿,检测论文2016年5月21日-2016年5月29日完成毕业论文,准备毕业论文答辩

预期效果:完成对地区的聚类分析和影响地区教育发展程度的因素进行聚类分析,并画出聚类图和根据具体需要进行分类。整理相关结果,按照学校要求,完成毕业论文。

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4. 参考文献

[1] 司守奎.数学建模算法与应用[m].上海:国防工业出版社,2013:193-195. [2] 曹巧玲.基于网格的聚类融合算法的研究[m].郑州:郑州大学,2011. [3] 唐东明.聚类分析及其应用研究[m].成都:电子科技大学,2010. [4] 许丽利.聚类分析的算法及应用[m].吉林:吉林大学出版社,2010. [5] 李健.聚类分析及其在文本挖掘中的应用[m].西安:西安电子科技大学,2005. [6] 周志勇.聚类分析算法研究[m].河北:河北大学,2011. [7] 周东华.数据挖掘中聚类分析的研究与应用.天津:天津大学,2006. [8] jiawei han,micheline kamber.数据挖掘概念于技术.范明,孟晓峰译.北京:机械工业出版社.

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