论文基于ID3算法的高校班主任工作评估模型，本文是班主任工作方面有关在职毕业论文范文和评估模型和ID3算法和班主任方面本科毕业论文范文.
熊发政
（新疆大学电气工程学院,新疆乌鲁木齐 830008）
[摘 要]高校教务管理数据库中储存了海量的数据,如何有效地从这些数据中挖掘潜在的信息,公正、客观地评估高校班主任能力便显得十分重要.将数据挖掘技术应用于高校班主任工作评估中,选取某高校班主任工作数据,采用ID3算法对数据进行分类和提取,构建了高校班主任评估决策树.研究结果可为教学管理部门提供科学合理的决策支持,更好地指导日常教学和管理工作.
[关键词]ID3算法；数据挖掘；高校班主任工作评估；决策树
[中图分类号]G647[文献标志码]A[文章编号]2096-0603（2016）01-0149-03
班主任工作评估是学校教学管理的重要环节,是评价班主任工作的主要手段.学校在每学期都会对班主任工作进行评价调查,在此过程中,高校教务管理数据库中储存了海量的数据,如何有效地从这些数据中挖掘潜在的信息,公正、客观地评估高校班主任能力,并作出相应决策便显得十分重要.数据挖掘技术作为解决该问题的强有力工具,受到人们的高度关注.目前,广泛应用于各个行业中,随着数据挖掘技术的成熟和应用领域的不断扩展,将数据挖掘技术应用于高校的班主任工作评估中,对于提高学校教学管理水平将起到很好的指导作用.
本文将决策树算法运用到高校班主任工作评估问题中,对某高校班主任评估数据进行分析,采用ID3算法计算不同属性的信息增益,生成高校班主任评估决策树,进而对班主任工作信息进行数据挖掘,评估班主任工作成绩,揭示影响班主任工作成绩各个因素间的关系,为教学管理部门提供决策支持,指导日常教学与管理工作,从而提高整个学校的教学管理水平.
一、ID3算法
1986年Quinlan提出了著名的基于信息熵的决策树分类算法——ID3算法,该算法的核心是在决策树中各级结点上选择属性,用最高信息增益作为结点的测试属性,使得在每一个非叶子结点进行测试时,能获得关于被测试样本集最大的类别信息,使用该属性将样本集分成子集后,系统的熵值最小.期望该非叶子结点到达各后代叶结点的平均路径最短,使生成的决策树平均深度较小,从而提高分类速度和准确率.
ID3决策树算法是一种自顶向下的贪心算法,从根结点开始,依次让信息增益最高的属性作为分裂属性,将数据样本划分为不同的样本子集,每个样本子集构成一个子结点,再对每个子结点进行划分,生成新的子结点,按上述过程一直循环,直到可以将样本准确分类或已经选择完所有的属性,最终生成的决策树每个叶结点都对应一个分类.
ID3算法原理如下：
设S是s个数据样本的集合.假定类标号属性具有m个不同值,定义m个不同类Ci（i等于1,……,m）.设si是类Ci中的样本数.对一个给定的样本分类所需的期望信息由下式给出：
子集（即A值为aj）中的样本个数除以S中的样本总数.熵值越小,子集划分的纯度越高.对于给定的子集Sj,其信息期望为：
二、ID3算法在高校班主任工作评估中的应用
(一)数据预处理
我们在进行挖掘之前必须对数据进行整理和归纳,列出不同类型影响因素,为数据挖掘做好充分准备.对高校班主任工作成绩评估进行分析时需要考虑“班主任总结成绩”“学生测评成绩”“参加例会成绩”“开展班会成绩”及“发表论文成绩”等属性对总成绩的影响,高校班主任工作评估属性如表1所示.除了“发表论文成绩”属性,将班主任属性成绩的所有值按80分以上、70～80分、0～70分划分成“A”“B”“C”3类,总评成绩按85分以上、70～85分、60～70分、0~60分划分为“优”“良”“中”“差”4类.选择某高校26名班主任工作评估的实例作为具体样本,具体情况如表2所示.
(二)2ID3算法建立决策树
1.计算信息增益
对所有属性进行信息增益计算,先计算该样本属性的期望信息（信息熵）.
分析表中数据可知,26名班主任工作评估成绩为优、良、中、差的人数分别为8,6,5,7人.根据公式（1）则有：
下面分别以“班主任总结成绩”“学生测评成绩”“参加例会成绩”“开展班会成绩”及“发表论文成绩”作为根节点,计算信息增益：
（1）班主任总结成绩
表2数据中,班主任总结成绩为“A”“B”“C”的人数分别为5,6,15人,其中班主任总结成绩中为“A”的是优的等级有5人,良、中、差的都为0人,由公式（3）可计算相应的熵为：
由公式（4）计算属性“班主任总结成绩”上分枝将获得的信息增益是：
Gain（班主任总结成绩）等于INFO（S）-E（班主任总结成绩）等于0.878995
（2）学生测评成绩
学生测评成绩为“A”,“B”,“C”的人数分别为7,8,11人,相应信息熵的计算方法与上文一致：
INFO（A）等于0
INFO（B）等于1.0613
INFO（C）等于0.9457
E（学习测评成绩）等于0.7267
Gain（学生）等于INFO（S）-E（学生测评成绩）等于1.2518
（3）参加例会情况
参加例会情况成绩为“A”,“B”,“C”的人数分别为8,8,10人,相应信息熵的计算如下：
INFO（A）等于1.4056
INFO（B）等于1.9056
INFO（C）等于1.7610
E（参加例会成绩）等于1.6961
Gain（例会）等于INFO（S）-E（参加例会成绩）等于0.2824
（4）开展班会情况
开展班会情况成绩为“A”,“B”,“C”的人数分别为4,9,13人,相应信息熵的计算如下：
INFO（A）等于0
INFO（B）等于1.3921
INFO（C）等于1.4196
E（开展班会成绩）等于1.1917
Gain（班会）等于INFO（S）-E（开展班会成绩）等于0.7868
（5）发表论文情况
发表论文情况成绩为“A”,“B”,“C”的人数分别为9,15,2人,相应信息熵的计算如下：
INFO（A）等于1.8366
INFO（B）等于1.9219
INFO（C）等于1
E（发表论文成绩）等于1.8215
Gain（论文）等于INFO（S）-E（发表论文成绩）等于0.1570
2.决策树构建及分析
根据以上计算得出Gain（学生测评成绩）最大,按照信息最大的原则,选择学生测评成绩为根节点建立决策树,然后对每一颗子树按照以上方法进行递归计算,最终就可得到由ID3算法构造出高校班主任工作评估的决策树如下图所示：
根据图1的决策树,高校班主任可以利用它作为平时工作的参考,例如,班里学生的测评成绩是和班主任的工作评估直接挂钩的,因此,想要成为一个优秀的班主任,学生测评成绩最为重要；另一方面,如果一个班主任的学生测评成绩是“A”,那么他的“开展班会成绩”“参加例会成绩”等属性也不会差,最终其班主任评估成绩为“优”.同时学校方面也可以利用这些隐藏的信息为教学管理部门提供决策,指导日常的教学及管理工作.
三、结论
在目前的数据挖掘研究领域中,决策树算法仍然是应用最为广泛的一种分类模型,相比其他的方法具有计算速度快、分类准确率高等优点.ID3算法是决策树算法的一种典型算法,把ID3算法应用于高校班主任工作评估中,可以全面分析各个因素之间的内在联系,挖掘更多隐藏的信息,从而给予公平、公正、客观的评价标准.学校则可以利用这些隐藏的信息发现有用的价值,为教学管理部门提供决策支持,指导日常教学与管理工作,以崭新的理念、科学的方法引导高校发展,从而提高整个学校的教学管理水平.
参考文献：
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小结:此文是一篇关于对不知道怎么写评估模型和ID3算法和班主任论文范文课题研究的大学硕士、班主任工作本科毕业论文班主任工作论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料.
参考文献：
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