1. 研究目的与意义（文献综述）

通过大数据进学校教学质量分析，能够为每一位学生都创设一个量身定做的学习环境和个性化的课程，还能创建一个早期预警系统以便发现滑坡甚至厌学等潜在的风险，为学生的多年学习提供一个富有挑战性而非逐渐厌倦的学习计划。

因此，有识之士预言，未来的学习将是大数据驱动的新时代。

教育从业者最好的选择就是积极迎接这个新时代，通过大数据来分析学习进程和结果，进一步改善教学的方式与方法，从而真正实现“改善学习成果，促进自主学习”。

2. 研究的基本内容与方案

基本目标：本次毕业设计中首先需要获得大量的学校学业质量数据和教师教学行为评价数据，利用大数据和数据挖掘技术，建立区域学校质量大数据分析模型，对学校教学质量大数据进行定位分析

技术方案：本次毕业设计就是要利用大数据和数据挖掘理论在Hadoop技术架构的帮助下，对学校学业质量数据和教师教学行为评价数据组成校本数据进行分析，从而为学校教学质量进行定位。

3. 研究计划与安排

第1周~第2周 阅读文献，撰写开题报告

第3周~第4周 收集校本数据

第5周~第6周 利用hadoop架构进行建模处理数据

4. 参考文献（12篇以上）

【1】 (美)jiawei han；(加)micheline kamber；jian pei. 数据挖掘：概念与技术(英文版.第3版)，机械工业出版社，2012 .

【2】 冯莹莹. 层次分析法和神经网络相融合的教学质量评价[j]. 计算机工程与应用, 2013, 49(17): 235-237.

【3】 徐洁磐.数据仓库与决策支持系统[ m] .北京:科学出版社, 2005.

【4】 陈莹.基于sem的南京大学本科教学质量综合评价体系研究[j]. 中国高教研究, 2014, (08): 105-110.