文档名：基于决策树的教师培训成绩预测模型构建与分析
成绩预测可以在一定程度上更加准确、深入地了解当前我国教育培训制度和实际运营情况.本文对某市2016年“国培计划”583名中学教师成绩记录进行数据挖掘,利用Rapidminer工具在决策树算法基础上构建了成绩预测模型.经检验,该决策树模型对教师培训成绩分类进行预测的准确率达到90.45％,可以有效地根据教师部分学习表现预测最后总成绩情况.并且分析发现,工作坊在教师培训中对教师最终成绩影响最大.
作者：徐苏晓 刘清堂 张少帅 周洁 吴林静 赵刚
作者单位：华中师范大学教育信息技术学院华中师范大学教育信息技术协同创新中心
母体文献：第23屆全球华人计算机教育应用大会(GCCCE2019)论文集
会议名称：第23屆全球华人计算机教育应用大会(GCCCE2019)
会议时间：2019年5月23日
会议地点：武汉
主办单位：全球华人计算机教育应用协会
语种：chi
分类号：G82G64
关键词：中学教师 培训工作 成绩预测 决策树
在线出版日期：2022年9月21日
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