基于决策树模型的计算机课程教学的学生属性影响分析

摘要：

分析了ID 3型决策树的挖掘分类过程，并结合距离测度和阈值判断进行了改进。设计了5种学生属性，分别是兴趣属性、课堂学习属性、作业完成属性、预复习属性、课外训练属性。借助改进的决策树模型，结合500个样本数据，分析了学生属性对于计算机课程教学效果的影响。实验结果表明，兴趣属性、预复习属性、作业完成属性对计算机课程教学效果的提升最为重要。

关键词：决策树、学生属性、计算机课程、教学效果

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：60-65