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      數(shù)據(jù)挖掘在學(xué)生成績管理系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

      2018-07-10 11:05:18
      福建質(zhì)量管理 2018年13期
      關(guān)鍵詞:基礎(chǔ)課專業(yè)課數(shù)據(jù)挖掘

       

      (洛陽科技職業(yè)學(xué)院 河南 洛陽 471000)

      一、引言

      在教學(xué)日常管理工作中,對學(xué)生的成績進(jìn)行分析是其中一項(xiàng)重要內(nèi)容,學(xué)生成績系部教學(xué)考核中的一項(xiàng)重要指標(biāo),成績的合理分析一直是國內(nèi)外教育教學(xué)課程改革中的一個研究熱點(diǎn),科學(xué)合理的分析結(jié)果有助于考教分離措施的實(shí)施,反映學(xué)生掌握知識的實(shí)際情況,進(jìn)一步有利于教師教學(xué)工作的開展和教學(xué)質(zhì)量的提高。然而,系部學(xué)生成績分析存在數(shù)據(jù)量龐大、數(shù)據(jù)分析困難等問題且主要采用成績單、課程總結(jié)等方式報(bào)送教務(wù)處成績管理機(jī)構(gòu)進(jìn)行存檔,這給教學(xué)管理人員進(jìn)行教學(xué)質(zhì)量分析帶來了很大的不便。數(shù)據(jù)挖掘作為智能信息處理中的一個研究方向,為人們提供了一種新的認(rèn)識數(shù)據(jù)、理解數(shù)據(jù)的智能手段,在成績分析中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。

      二、數(shù)據(jù)挖掘的原理

      數(shù)據(jù)挖掘就是將事先隱藏在數(shù)據(jù)中的未被發(fā)現(xiàn)的,又對現(xiàn)實(shí)需求有價(jià)值的知識信息從大量繁雜的數(shù)據(jù)中(這些數(shù)據(jù)可能是隨機(jī)的,不完整的,模糊不清的,有異常噪聲的)發(fā)現(xiàn)并提取出的過程。

      將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于學(xué)生成績的管理系統(tǒng)中就是要從大量的學(xué)生成績中,分析出哪些因素對學(xué)生的成績有影響以及影響的因素是多少,哪些因素對學(xué)生成績沒有影響,這些信息都是從大量的數(shù)據(jù)中提取出來的,去除有噪聲的不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù),隨后利用統(tǒng)計(jì)分析方法對數(shù)據(jù)的mean,Standard Deviation,Kurtosis,Skewness進(jìn)行分析,得出所需要的部分。

      (1)

      (2)

      (3)

      (4)

      本文研究中,將提取一個專業(yè)學(xué)生的部分科目成績,采用SPSS分析軟件,對學(xué)生的專業(yè)課成績進(jìn)行分析,研究學(xué)生成績和學(xué)習(xí)興趣之間的關(guān)系。

      三、實(shí)驗(yàn)結(jié)論與分析

      在實(shí)驗(yàn)中,提取了電子信息工程專業(yè)部分學(xué)生的四年學(xué)科成績數(shù)據(jù),并篩選了基礎(chǔ)課,專業(yè)基礎(chǔ)課,專業(yè)課的部分課程,在SPSS16 軟件環(huán)境下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。學(xué)生在各階段課程成績統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如表1所示。在表1中,subject_1表示基礎(chǔ)課,subject_2為一門專業(yè)基礎(chǔ)課,subject_3為一門專業(yè)課,subject_4為一門專業(yè)考查課。

      表1 各科成績統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

      從表1可知,學(xué)生的總體均值分布中,subject_2最低,為73.9333,最高為subject_4,為87.4333。由均值可知,學(xué)生在剛?cè)雽W(xué)的基礎(chǔ)課學(xué)習(xí)很重視,而在隨后進(jìn)入專業(yè)基礎(chǔ)課學(xué)習(xí)中,由于各種原因如不適應(yīng)等,結(jié)果考試成績總體較差。隨后,在專業(yè)課學(xué)習(xí)開始適應(yīng)了,成績上升,至專業(yè)考查課,成績最好。說明學(xué)生對專業(yè)考查課的興趣很高。Median 值中,subject_2的數(shù)值最低,為76。而Kurtosis中,subject_2為-0.445,表明該課程成績分布比正態(tài)分布的高峰要平坦。其余課程值均大于0,說明這幾門課程成績分布比正態(tài)分布的高峰要更陡峭。由Skewness數(shù)據(jù)可知,subject_1~subject_4 的值均小于0,說明四科成績數(shù)據(jù)分布形式為負(fù)偏,其中subject_4 數(shù)值最大,為-0.046,說明該課程成績偏斜程度最大.而標(biāo)準(zhǔn)差分析中,subject_4數(shù)值最小,為6.78072,說明學(xué)生成績分布集中.

      四、結(jié)論

      本文針對學(xué)生成績分析特點(diǎn),提出了一個基于數(shù)據(jù)挖掘的集成應(yīng)用技術(shù)。將學(xué)生成績與數(shù)據(jù)挖掘這種先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析思想及方法相結(jié)合,從學(xué)生成績的大量信息中挖掘出了隱藏在數(shù)據(jù)中的有價(jià)值的信息。實(shí)踐證明,該方法對學(xué)校的教學(xué)管理具有較大的實(shí)踐意義和應(yīng)用價(jià)值。

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