樊敏

摘 要： 目前的成績(jī)分析僅限于簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)，只對(duì)成績(jī)的優(yōu)劣評(píng)價(jià)，而沒有深入分析并給出具體的針對(duì)性的建議。為此提出利用考試系統(tǒng)中原始成績(jī)數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行了重組、轉(zhuǎn)換等一系列的預(yù)處理，構(gòu)建了符合算法要求的數(shù)據(jù)模型，并采用決策樹算法對(duì)考試成績(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。通過對(duì)成績(jī)的分析，構(gòu)造了成績(jī)等級(jí)的決策樹，利用提取的決策樹規(guī)則來指導(dǎo)教學(xué)改革和改善教學(xué)環(huán)節(jié)，以促進(jìn)學(xué)生成績(jī)優(yōu)秀率的提高，進(jìn)而提高教學(xué)質(zhì)量。

關(guān)鍵詞： 成績(jī)分析； 決策樹算法； 優(yōu)秀率； 考試系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：TP301 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1006-8228（2015）12-70-03

Analysis and research on the excellent rate of score based on decision tree algorithm

Fan Min

（Shanxi Medical University Fenyang College information department， Fenyang， Shanxi 032200， China）

Abstract： At present， the score analysis is limited to simple statistics， only for the evaluation of the pros and cons of the results， but no in-depth analysis and specific targeted recommendations. In this paper， the original score data from the exam system is pre-processed， such as reorganization and transformation. Then a data model is constructed to meet the requirements of the algorithm， and the decision tree algorithm is used to carry out data mining on the exam results. Through the analysis of the results， the grade decision tree is constructed and used to guide the teaching reform and improve the teaching process， so as to improve the students' excellent rate of score， and improve the teaching quality.

Key words： score analysis； decision tree algorithm； excellent rate； exam system

0 引言

考試成績(jī)是學(xué)生在校期間表現(xiàn)優(yōu)劣評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)之一，同時(shí)也是教學(xué)質(zhì)量高低的體現(xiàn)。對(duì)高校學(xué)生成績(jī)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，平均及格率為90.5%，而平均優(yōu)秀率（85分以上為優(yōu)秀）不足10%。為了提高學(xué)生成績(jī)優(yōu)秀率，需要對(duì)學(xué)生成績(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息，用以指導(dǎo)教學(xué)實(shí)踐及教學(xué)管理，從而促進(jìn)教學(xué)質(zhì)量更快更好的提高。

1 現(xiàn)狀分析

目前學(xué)校對(duì)學(xué)生成績(jī)的管理只是對(duì)成績(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、排序，以及計(jì)算及格率、統(tǒng)計(jì)平均分等，沒有對(duì)學(xué)生成績(jī)優(yōu)秀或不及格成績(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和分析，所以，考試系統(tǒng)對(duì)教學(xué)的指導(dǎo)意義不明顯[1]。本文探討通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從更深層次挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)背后未知的有用信息[2]，對(duì)這些信息進(jìn)行有效地利用，以期能有針對(duì)性地為教學(xué)提供幫助，對(duì)教師教學(xué)水平的提高起到積極作用。

2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

考試系統(tǒng)中生成的成績(jī)明細(xì)清單有每個(gè)考生每道考題的得分情況，且題目具有章節(jié)屬性，這間接反映了學(xué)生對(duì)各章知識(shí)的掌握情況。挖據(jù)這部分?jǐn)?shù)據(jù)可以得到各章節(jié)得分情況及其對(duì)總分的影響。如果能夠明確學(xué)生對(duì)各章節(jié)掌握情況及其對(duì)總成績(jī)的影響，教師就能夠?qū)ο嚓P(guān)章節(jié)的內(nèi)容進(jìn)行針對(duì)性地教學(xué)和練習(xí)。

本文選取了考試系統(tǒng)中某門課程的成績(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。該課程共6章內(nèi)容，試卷滿分為100分。在考試系統(tǒng)的題庫中試題具有“所屬章”屬性，考試系統(tǒng)自動(dòng)評(píng)卷后會(huì)生成成績(jī)明細(xì)表和成績(jī)表，分別保存學(xué)生每道題目的得分和總分，表結(jié)構(gòu)分別為成績(jī)明細(xì)表（考號(hào)，題號(hào)，……，所屬章，分值，得分）、成績(jī)表（考號(hào)，……，總分）。

對(duì)于缺考或休學(xué)的學(xué)生，得分都為0，沒有參考價(jià)值，屬于噪聲，所以應(yīng)刪除這些信息?？荚囅到y(tǒng)中的數(shù)據(jù)不能直接用于數(shù)據(jù)挖掘，需要建立適合決策樹算法的模型，將原有的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換。利用SQL語句得到章得分率表：

SELECT 學(xué)號(hào)，所屬章，章得分/章分值 AS 得分率FROM （SELECT學(xué)號(hào)，Sum（分值） AS 章分值， Sum（得分） AS 章得分FROM 成績(jī)明細(xì)表 GROUP BY學(xué)號(hào)，所屬章） INTO DBF 得分率。

利用章得分率和成績(jī)表創(chuàng)建交叉表查詢得到的考生得分率表如表1，由109條記錄組成。將表1中的得分率轉(zhuǎn)換為0或1，得分率>=0.85用1表示，否則用0表示。總分>=85用“優(yōu)”表示，總分<85用“否”來表示。離散化后的數(shù)據(jù)如表2。

3 數(shù)據(jù)挖掘

3.1 信息熵計(jì)算

⑴

其中|S|表示數(shù)據(jù)集S的總數(shù)，|Ui|表示類別Ui的例子數(shù)[3]。

在數(shù)據(jù)處理后的訓(xùn)練集109條記錄中，總分取值為“優(yōu)”的有39個(gè)，取值為“否”的有70個(gè)，根據(jù)熵的計(jì)算公式得到：

從分析結(jié)果得出：該課程中第三、四、五章是重點(diǎn)，其中第三章是關(guān)鍵的章節(jié)，結(jié)合該課程，第三章的內(nèi)容是第四、五章的基礎(chǔ)，所以第三章的教學(xué)最關(guān)鍵。在教學(xué)中應(yīng)分別給予這三個(gè)章節(jié)合理的學(xué)時(shí)。

4 結(jié)束語

本文以某門課程的成績(jī)分析為例說明了在考試系統(tǒng)中進(jìn)行成績(jī)分析的步驟和算法，使得成績(jī)分析不局限于簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析。通過數(shù)據(jù)挖掘手段，分析出潛在的、影響成績(jī)的因素。利用分析結(jié)果有針對(duì)性地進(jìn)行教學(xué)改革，調(diào)整教學(xué)環(huán)節(jié)，使教學(xué)效果得到明顯提高。利用本文算法可以分析成績(jī)的各個(gè)分?jǐn)?shù)段的影響因素，這種方法有較強(qiáng)的適用性和實(shí)用性。

參考文獻(xiàn)（References）：

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