敖希琴 李凡

【摘 要】針對大數(shù)據(jù)時代對信管專業(yè)學(xué)生能力培養(yǎng)的要求，本文以學(xué)校教務(wù)系統(tǒng)信管專業(yè)學(xué)生成績?yōu)檠芯繉ο?，通過相關(guān)性與關(guān)聯(lián)性分析，從不同角度深入發(fā)掘了課程與課程之間的關(guān)聯(lián)性。從而為信管專業(yè)的課程的設(shè)置，以及改革專業(yè)人才培養(yǎng)方案，提供可供參考的科學(xué)依據(jù)。

【關(guān)鍵字】大數(shù)據(jù)；信管；課程；關(guān)聯(lián)性

中圖分類號： G203-4；G642 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 2095-2457（2018）27-0050-003

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.27.022

隨著計算機(jī)和信息通信技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用日益滲透到社會的各個方面，大數(shù)據(jù)正在激活人們從數(shù)據(jù)中挖掘價值，引發(fā)人們從數(shù)據(jù)中“鉆取石油、開采黃金”的時代[1-2]。與大數(shù)據(jù)相關(guān)的職業(yè)需求呈爆發(fā)式增長，大數(shù)據(jù)職業(yè)的相關(guān)人才匱乏，人才缺口較大[3-4]。而作為與大數(shù)據(jù)應(yīng)用最為相關(guān)的專業(yè)之一，信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)（以下簡稱“信管”專業(yè)）應(yīng)該以大數(shù)據(jù)發(fā)展為契機(jī)，改革專業(yè)人才培養(yǎng)方案，以培養(yǎng)更多符合社會需求的復(fù)合型人才。

目前各高校都建立了各自的教務(wù)管理系統(tǒng)，積累了大量的教學(xué)數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)中往往隱含了大量有用的信息，例如：在后續(xù)一門課程學(xué)完時，是哪一門或哪幾門前導(dǎo)課程對其影響最大；幾個學(xué)號相鄰的學(xué)生分?jǐn)?shù)分布是否相似，如果具有相似性，是何原因造成的這種結(jié)果；一學(xué)期中所學(xué)的幾門課程講授的順序?qū)λ鼈冋w教學(xué)效果的影響如何；所以對學(xué)生成績進(jìn)行分析，深入挖掘潛在規(guī)律，并應(yīng)用到教學(xué)工作中，對我們培養(yǎng)方案的制定、優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容、改革教學(xué)方式、把握教學(xué)重點、提高教學(xué)質(zhì)量，都具有重要意義。

1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文以我校2017屆信管專業(yè)學(xué)生大學(xué)四年所有課程的考試成績?yōu)閷嵶C分析對象，數(shù)據(jù)來源于學(xué)校教務(wù)系統(tǒng)成績庫，因此數(shù)據(jù)的真實性得到了保證。

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

本課題中，由于課程類型及評分標(biāo)準(zhǔn)不同，學(xué)生成績計分方式常采用分為五級制和百分制兩種方式。為了方便后續(xù)的統(tǒng)計分析，將學(xué)生的五級制成績轉(zhuǎn)化為百分制，即優(yōu)秀用95分替代、良好用85替代、中等用75替代、及格用65替代、不及格用55替代。缺考學(xué)生的成績?yōu)?分，屬于缺失值，為保證研究的準(zhǔn)確性，對缺考學(xué)生的成績予以刪除處理。

2 課程相關(guān)性分析

相關(guān)分析，就是通過定量的指標(biāo)，來描述事物之間聯(lián)系的強(qiáng)弱程度[5]。由于本課題中研究的是各科課程成績之間的相關(guān)性，屬于連續(xù)性變量，故采用Pearson相關(guān)系數(shù)考察兩兩相關(guān)性，分析結(jié)果如表1所示。

由表1和圖1可知，計算機(jī)類課程之間都存在著一定的相關(guān)性，其中數(shù)據(jù)庫原理與應(yīng)用與其它計算機(jī)類課程相關(guān)性最強(qiáng)，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和其它計算機(jī)類課程相關(guān)性相對較弱。

由表2和圖2可知，專業(yè)類類課程之間都存在著一定的相關(guān)性，其中運(yùn)籌學(xué)和管理信息系統(tǒng)的相關(guān)性最強(qiáng)，運(yùn)籌學(xué)和信管概論之間的相關(guān)性最弱。

3 基于Apriori算法的課程關(guān)聯(lián)性分析

Apriori 算法是關(guān)聯(lián)規(guī)則中最典型且應(yīng)用最廣泛的算法， 挖掘生成關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)果的過程主要有兩步：第一步，從事務(wù)數(shù)據(jù)庫中迭代找出全部頻繁項集；第二步，由頻繁項集生成符合用戶最小信任度的規(guī)則[6]。

借助于統(tǒng)計分析軟件SPSS Molder，利用Apriori算法挖掘課程與課程之間的關(guān)聯(lián)性，部分課程關(guān)聯(lián)性分析結(jié)果如表3所示：

由數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性挖掘結(jié)果可得到結(jié)論：（1）一門課程的課程成績與該門課程的課程設(shè)計關(guān)聯(lián)性較大，即若該門課程掌握情況較好，那么在完成課程設(shè)計時，也會取得較好的成績，例如，《動態(tài)網(wǎng)站設(shè)計與架構(gòu)B》與其課程設(shè)計成績同時為優(yōu)秀的學(xué)生比例為36.36%，若該門課程成績?yōu)閮?yōu)秀，則該門課程成績也為優(yōu)秀；（2）計算機(jī)類的課程之間的關(guān)聯(lián)性較大，由于計算機(jī)類課程屬于技術(shù)類課程，課程內(nèi)容之間的關(guān)聯(lián)性較大，在課程設(shè)置時應(yīng)考慮該課程相關(guān)的先修課程是否已經(jīng)完成。例如，《@.NET程序設(shè)計》與《動態(tài)網(wǎng)站設(shè)計與架構(gòu)》B兩門課程成績都為優(yōu)秀的學(xué)生比例為18.18%，《@.NET程序設(shè)計》成績?yōu)閮?yōu)秀的學(xué)生中有80%的學(xué)生《動態(tài)網(wǎng)站設(shè)計與架構(gòu)B》課程成績也為優(yōu)秀； （3）數(shù)學(xué)類課程的關(guān)聯(lián)性較大，這類課程都體現(xiàn)的是學(xué)生的數(shù)學(xué)思維能力，故關(guān)聯(lián)性大。B例如，《線性代數(shù)》與《離散數(shù)學(xué)》同時為優(yōu)秀的學(xué)生比例為18.18%，《線性代數(shù)》成績?yōu)閮?yōu)秀的學(xué)生中有80%的學(xué)生《離散數(shù)學(xué)》成績也為優(yōu)秀，由課程內(nèi)容可知，《線性代數(shù)》應(yīng)是《離散數(shù)學(xué)》的先修課程。（4）專業(yè)課程之間的關(guān)聯(lián)性相對較弱，由于專業(yè)類課程體現(xiàn)的是某一方面的能力的培養(yǎng)，內(nèi)容之間的關(guān)聯(lián)性不大，對于這類課程開設(shè)時無需過多考慮課程的先置和后置關(guān)系。例如，《管理信息系統(tǒng)》與《生產(chǎn)運(yùn)作管理》同時為優(yōu)秀的學(xué)生比例為7.27%，《管理信息系統(tǒng)》成績?yōu)閮?yōu)秀的學(xué)生中僅有50%的學(xué)生《生產(chǎn)運(yùn)作管理》也為優(yōu)秀。

圖3～5中“1”代表該門課程成績大于等于90分，“0”代表該門課程的成績小于90分，圖中線條的粗細(xì)代表關(guān)聯(lián)性的強(qiáng)弱，圖形分析結(jié)果再次驗證了表3中課程關(guān)聯(lián)性的挖掘結(jié)果。

4 總結(jié)

本文首先通過學(xué)校教務(wù)系統(tǒng)收集了2017屆信管專業(yè)學(xué)生大學(xué)四年所有課程的考試成績；接著對數(shù)據(jù)格式進(jìn)行了轉(zhuǎn)換，完成了數(shù)據(jù)的預(yù)處理；然后對課程成績的相關(guān)性進(jìn)行了分析，得到同類課程間具有較強(qiáng)相關(guān)性的結(jié)論；最后利用Apriori算法對課程關(guān)聯(lián)性進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)計算機(jī)類課程、數(shù)學(xué)類課程間關(guān)聯(lián)性較大，而專業(yè)課課程間的關(guān)聯(lián)性相對較弱，這些結(jié)論都為信管專業(yè)的課程的設(shè)置，以及改革專業(yè)人才培養(yǎng)方案，提供可供參考的科學(xué)依據(jù)，以求培養(yǎng)更多符合大數(shù)據(jù)時代需求的復(fù)合型人才。

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