ID3算法分析及在高校教学中的应用

　　高等学校承担着科学研究、人才教育培养、文化传播交流、等众多的职能，它是社会发展的重要基础和保障，高校教师的职业具有综合性、创造性、竞争性等特点，因此如何充分利用数据库、数据挖掘等技术对教师的教学质量的评价与管理提供更有效的支撑，有着重要的理论研究与应用价值。

　　早在20世纪70年代后期和20世纪80年代初期，机器学习研究人员J.RossQuinlan就开发了决策树算法（迭代二分器）[[1]]。它作为一种以实例为基础的归纳学习算法，可以从一组无次序、无规则的元组中推算出决策树表示形式的分类规则，可以对数据进行分类或预测。在数据挖掘领域的许多分类方法中，决策树分类方法以速度快、精度高、直观易懂与生成模式简单等优点收到了欢迎。

　　文中将决策树算法应用到高校教师教学质量评价体系中，构建教师教学质量相关属性的决策树，实现依据教学质量水平对教师进行分类，并通过肯定或否定形成激励作用，促进教师教学质量的提高与教育教学的发展。

　　2ID3算法

　　2.1ID3算法基本原理

　　4结论

　　从分类规则中，教师可以清楚的定位自己的位置。总体看来，教师教龄越大，教学效果越好，这是因为教龄大的教师，教学经验丰富，能够选取合适的教学方法，活跃课堂教学氛围，提高学生学习积极性；教龄大、学位高、职称高的教师教学效果也比较好，这类教师能够采取适当的教学方法，结合该领域最新的研究发展状况，激发学生学习兴趣和学习动力；相比而言教龄小、职称低，学位低的教师教学效果相对较差。因此，这类教师要想提高自己的教学质量一个是要积累自己的教学经验，还有就是要不断学习，不断钻研，不断提高自己，才能跟上时代的步伐，立足于先进行列，成为科研的先锋，并融入到教学中，让科研和教学相得益彰。

　　参考文献：

　　[1]HanJ，KamberM，PeiJ.DataMining：ConceptsandTechniques，ThirdEdition[M].范明，孟小峰，译.北京：机械工业出版社，2012.

　　[2]王永梅，胡学钢.决策树中ID3算法的研究[J].安徽大学学报：自然科学版，2011（5）.

　　[3]曲开社，成文丽，王俊红.ID3算法的一种改进算法[J].计算机工程与应用，2003，39（25）：104-107

　　[4]QuinlanJR.Generatingproductionrulesfromdecisiontrees[C].ProceedingsofIJCAI-87，ItalyMilan，1987：304-307.

　　[5]王永梅.ID3算法在计算机成绩分析中的应用[J].合肥学院学报，2010，20（1）：34-38.

　　[6]刘琴.基于计算机取证的ID3改进算法[J].通信技术，2008，41（8）：57-59.

　　[7]朱颢东，钟勇.ID3算法的优化[J].华中科技大学学报：自然科学版，2010（5）.

　　[8]黄爱辉，陈湘涛.决策树ID3算法的改进[J].计算机工程与科学，2009，31（6）.

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