湖南省湘西職業(yè)技術(shù)學(xué)院計算機(jī)系 黃 青

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在學(xué)生成績管理中的應(yīng)用研究

湖南省湘西職業(yè)技術(shù)學(xué)院計算機(jī)系 黃 青

在學(xué)校的管理工作中，學(xué)生成績管理是非常重要的一個環(huán)節(jié)。當(dāng)前我國一些學(xué)校在對學(xué)生成績進(jìn)行管理的過程中，雖然利用了相關(guān)的成績處理系統(tǒng)，但是對人工管理的依賴性還比較大，這種管理方法不僅工作效率低， 容易出錯，而且很難有效的對學(xué)生成績進(jìn)行分析，從而獲取更多有價值的信息。如果學(xué)校能夠充分利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以進(jìn)一步完善成績管理系統(tǒng)，從而挖掘更多隱秘的信息。因此本文在分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，還具體分析了如何才能根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)設(shè)計一個合理的成績管理系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；學(xué)生；成績管理

1 前言

我國學(xué)校主要是由教師將學(xué)生的考試成績逐一輸入到成績管理系統(tǒng)中，從而由該系統(tǒng)對分?jǐn)?shù)進(jìn)行分析，從而了解各分?jǐn)?shù)段的人數(shù)等基本信息，但是目前所應(yīng)用的系統(tǒng)不僅不能對得分點與失分點進(jìn)行具體的分析，而且也不能對學(xué)習(xí)情況以及相關(guān)的影響因素進(jìn)行分析。在信息不全面的情況下，教師就很難開展教學(xué)策略的改革，而且單純將成績存儲于系統(tǒng)中造成了資源的浪費，不利于解決成績管理系統(tǒng)問題，更是不利于教學(xué)質(zhì)量的提高。

2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在學(xué)生成績管理中的優(yōu)勢

目前各大學(xué)校使用的成績管理系統(tǒng)存在一定的缺陷，它只能對基礎(chǔ)的信息進(jìn)行統(tǒng)計，而利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)后，不僅可以對及格率和優(yōu)秀率等信息進(jìn)行統(tǒng)計，而且還能對某個階段的學(xué)習(xí)成績進(jìn)行分析，從而了解學(xué)生在一個時期內(nèi)的學(xué)習(xí)情況以及相關(guān)的影響因素，總之，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以更客觀、全面的評定學(xué)生成績。同時，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠了解學(xué)生在考試中到底存在哪些方面的不足，從而對學(xué)生進(jìn)行針對性的學(xué)習(xí)，并了解試題的難易程度是否符合學(xué)生當(dāng)前的學(xué)習(xí)狀況[1]。在此基礎(chǔ)上利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以更合理的進(jìn)行教學(xué)評價，從各個方面挖掘更多的信息，從而給予教師客觀、全面的評價。此外，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠真實反映成績影響因素，獲取更多的有價值信息，從而有利于教師做出更合理的課程安排。

3 基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的學(xué)生成績管理系統(tǒng)設(shè)計

3.1 數(shù)據(jù)挖掘過程的設(shè)計

只有合理設(shè)計數(shù)據(jù)挖掘過程，才能創(chuàng)建一個合理的學(xué)生成績管理系統(tǒng)，一般來說數(shù)據(jù)挖掘較為復(fù)雜，可分為以下六個步驟：

第一個步驟是確定數(shù)據(jù)源。在整個系統(tǒng)的創(chuàng)建中，數(shù)據(jù)源是重要的基礎(chǔ)部分。對學(xué)生成績進(jìn)行統(tǒng)計與分析的過程中，面向?qū)ο筝^為廣泛， 不僅僅是一個個體，而是不同類型的學(xué)生 ，例如，對于教務(wù)處而言，需要對全校學(xué)生的學(xué)習(xí)成績進(jìn)行分析， 以便了解他們的學(xué)習(xí)情況 ，而對各個系別而言，他們需要對本系學(xué)生的學(xué)習(xí)成績進(jìn)行分析，以掌握更多的相關(guān)信息[2]。他們不僅面向?qū)ο蟛灰粯樱覕?shù)據(jù)挖掘目的也有所差異；第二步驟是選定模型。選定模型主要是指針對挖掘的問題選擇對應(yīng)的方法 ，并為該種挖掘方法，選擇有效的算法，算法的選擇尤其重要，因為它直接影響著挖掘信息的質(zhì)量[3]；第三個步驟是采集數(shù)據(jù)。采集數(shù)據(jù)需要投入大量的精力，因此開發(fā)者在對信息進(jìn)行收集的過程中，部分?jǐn)?shù)據(jù)是可以直接獲取的，但是部分?jǐn)?shù)據(jù)需要通過實踐調(diào)查獲??；第四個步驟是數(shù)據(jù)預(yù)處理。開發(fā)者需要對各種數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并根據(jù)結(jié)果創(chuàng)建一個分析數(shù)據(jù)模型，這是非常關(guān)鍵的一個環(huán)節(jié)，只有做好了數(shù)據(jù)預(yù)處理工作，才能有效提高信息的質(zhì)量；第五個步驟是數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘過程中充分體現(xiàn)了算法的具體的應(yīng)用 ，開發(fā)者將通過這一環(huán)節(jié)深入的挖掘已經(jīng)經(jīng)過預(yù)處理的信息[4]；第六個步驟是解釋和評價。解釋和評價主要是指對挖掘結(jié)果 進(jìn)行一個綜合的分析、驗證，并從中獲取真正有效的信息 ，從而將根據(jù)數(shù)據(jù)信息改進(jìn)教學(xué)策略，以獲取更好的教學(xué)效果。

3.2 數(shù)據(jù)挖掘的基本方法

系統(tǒng)需要選擇合理的挖掘算法，這是至關(guān)重要的一步，經(jīng)過對不同的算法進(jìn)行比較后發(fā)現(xiàn)，最佳的算法有兩種。

第一種算法是關(guān)聯(lián)分析法。應(yīng)用關(guān)聯(lián)分析法，主要是為了能夠挖掘出各種隱含的數(shù)據(jù)關(guān)系。在具體的應(yīng)用中，需要先提供一組集合，進(jìn)而對其進(jìn)行統(tǒng)計與分析，推導(dǎo)出數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性 。對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)行建設(shè)的過程中 ，可應(yīng)用的關(guān)聯(lián)規(guī)則有很多，開發(fā)者需要根據(jù)實際需求進(jìn)行合理的選擇。通常情況下 可根據(jù)“可信度”，或者“支持度”這樣的一個閩值，淘汰無效或者意義不大的關(guān)聯(lián)規(guī)則。同時，關(guān)聯(lián)規(guī)則算法需要遵循一定的步驟，首先，有關(guān)人員應(yīng)當(dāng)搜尋所有的頻繁項集，即支持度不超過最小支持度的集合；其次，頻繁項集之間形成的所有關(guān)聯(lián)規(guī)則必須要滿足最小置信度，或者滿足最小支持度[5]。在實際的教學(xué)中，教師應(yīng)用以上這種方法對課程教學(xué)與成績相關(guān)性進(jìn)行分析，可以獲取更多有效的信息，對于教學(xué)質(zhì)量的提高具有重要的意義。

第二種算法是決策樹算法。決策樹算法是建立在實例上的一種有效方法，不僅可以用來對數(shù)學(xué)進(jìn)行預(yù)測與分類，而且還可以用來對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理與挖掘。一般來說主要由兩大部分組成：一是樹的生成，二是樹的剪枝。有關(guān)人員在利用決策樹算法對數(shù)據(jù)信息的分類規(guī)則進(jìn)行挖掘的時候，主要是以“if—then”的形式表示規(guī)則使用。而且這種具有自身的優(yōu)勢，從數(shù)據(jù)處理的角度來看，它的處理速度非?？欤瑥慕Y(jié)果的角度來看 ，分類準(zhǔn)確率也很高，更重要的是算法可以容易轉(zhuǎn)換為 SQL 語句。

4 結(jié)語

學(xué)校將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于學(xué)生成績管理管理中，可以對學(xué)成成績進(jìn)行客觀、全面的分析，從而使教師能夠全面掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況，了解學(xué)生的知識薄弱環(huán)節(jié)，從而加強對學(xué)生進(jìn)行這一方面的培訓(xùn)，并為課程開設(shè)提供真實的數(shù)據(jù)依據(jù)。同時，通過數(shù)據(jù)分析結(jié)果，教師可以了解教學(xué)策略存在哪些不足，從而作出相應(yīng)的改變，以此有效改進(jìn)教學(xué)方法?？傊?，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用可以有效促進(jìn)教學(xué)水平的提高，而且還能促進(jìn)教學(xué)秩序的穩(wěn)定，以改善學(xué)校的考風(fēng)、學(xué)風(fēng)、教風(fēng)。

[1]劉春陽.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校成績管理中的應(yīng)用研究[D].學(xué)位論文:大連交通大學(xué),2013,07(16):196-198.

[2]趙輝.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在學(xué)生成績分析中的研究及應(yīng)用[D].學(xué)位論文:大連海事大學(xué),2014,09(16):98-100.

[3]康艷霞.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在學(xué)生成績分析中的應(yīng)用研究[D].學(xué)位論文:華東師范大學(xué),2014,06(15):109-111.

[4]曲萍.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校學(xué)生成績管理中的應(yīng)用研究[J].網(wǎng)絡(luò)與信息,2013,10(25):80-82.

[5]劉軍.決策樹分類算法的研究及其在教學(xué)分析中的應(yīng)用[J].河海大學(xué),2015,02(16):380-383.

黃青（1983—），女，苗族，大學(xué)本科，工程碩士，湖南省湘西職業(yè)技術(shù)學(xué)院計算機(jī)系講師，研究方向：計算機(jī)應(yīng)用、控制工程。