【摘 要】
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该文将数据挖掘应用于大学英语教学质量分析中，运用CHAID算法对1132名学生的调查数据进行计算，从涵盖大学英语教学过程、条件和环境的大量数据中，发现了影响学生进步率的最重要
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该文将数据挖掘应用于大学英语教学质量分析中，运用CHAID算法对1132名学生的调查数据进行计算，从涵盖大学英语教学过程、条件和环境的大量数据中，发现了影响学生进步率的最重要因素包括学习动机，教学手段和教学模式。该方法得到的决策树可以量化地反映各教学因素对学习质量的影响效果，为提出针对性的改进措施提供了直观而坚实的依据。
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