郭春平+孫菲+于濤+鄧琨

【摘 要】通過多年在教學一線的教學經(jīng)驗，了解到計算機基礎課程中，學生計算機水平參差不齊。用原始的邊講邊練的方法，很難收到較好的教學效果。以齊齊哈爾高等師范?？茖W校2013級會計學專業(yè)學生為例，借助聚類分析法將學生分組，會大大改變現(xiàn)狀，更加有利于課堂教學的開展。

【關鍵詞】聚類分析;參差不齊;教學效果;職業(yè)能力

作為一名在教學一線戰(zhàn)斗了十幾年的計算機老師，接觸的學生也非常多。由最初大部分學生在上大學前都沒有接觸過計算機或接觸不多，到現(xiàn)在大部分學生在中小學時期就已經(jīng)掌握了一定的計算機基礎知識。但畢竟城鄉(xiāng)及地區(qū)等因素也造成了教學方式及內容上的差異，使得新入學學生的計算機水平參差不齊。隨著社會的發(fā)展，更多的能較好應用計算機的應用型人才被需要，如何更好、更有效的開展教學，培養(yǎng)適應社會發(fā)展需要的技能型人才，是我們每一位教師的責任。

在高職高專院校的計算機基礎課中，如何根據(jù)學生的實際水平及興趣愛好、個性特點去開展教學成為教師、學校甚至是社會研究的問題。物以類聚，人以群分，聚類分析就是按照個體的特征及屬性將它們進行分類。在計算機教學中，針對入學新生計算機水平的差異，根據(jù)入學摸底測試，興趣愛好、個性特征等相關因素制定相應的數(shù)據(jù)統(tǒng)計表，根據(jù)統(tǒng)計表統(tǒng)計出來的數(shù)據(jù)進行聚類分析。從而調整授課重點及教學方法，因材施教。本文以齊齊哈爾高等師范?？茖W校2013級會計學專業(yè)的學生為研究對象，利用聚類分析的方法指導教學，旨在提高學生的職業(yè)能力培養(yǎng)水平。

1.根據(jù)學生專業(yè)特點、課程特點制作設計統(tǒng)計表，進行數(shù)據(jù)收集

高職高院校的教學目標是培養(yǎng)適應市場需求，動手能力強，創(chuàng)造能力強，能就業(yè)也能創(chuàng)業(yè)的高素質技能型人才。而21世紀是信息化的社會，可以說，任何就業(yè)崗位都離不開計算機。所以在教學中，我們重點培養(yǎng)學生的動手能力及創(chuàng)造力，而且要從學生的興趣愛好入手。

《計算機基礎》課程是很多高校的公共必修課，如何滿足不同專業(yè)學生對計算機相關應用操作的需求是我們一直在思考的問題。我校計算機基礎課程在第一次課都會進行一次摸底考試，測試中理論部分較少，大部分考察的都是學生的實際動手操作能力及解決實際問題的能力。針對不同專業(yè)對計算機應用需求的不同，測試的內容也會做出相應的調整，旨在將學生的真實能力體現(xiàn)出來。例如在會計2013級學生的測試中，針對該專業(yè)需要對大量的數(shù)據(jù)進行歸納和計算的應用性較強的特點，加大該方面操作能力的考核內容。這次測試將成為學生分組教學的依據(jù)之一，但成績并不能代表一切，要想對學生進行科學的分組，培養(yǎng)學生的職業(yè)能力，還要考慮很多其它方面的因素。

在計算機基礎教學中，我們可以收集的信息還有很多，如打字速度，下載軟件并安裝，能否使用excel軟件處理分析數(shù)字信息，是否會收發(fā)電子郵件，能否自我診斷并排除計算機中的簡單故障，是否擁有自己的博客，是否了解或掌握一門計算機語言等等。在以往的教學中我們發(fā)現(xiàn)，大部分女同學打字速度都很快，這和她們經(jīng)常喜歡上網(wǎng)聊天是分不開的，但指法卻不是很準確。喜歡美圖軟件并對圖文制作感興趣。而男同學對游戲較擅長，鍵盤快捷鍵及鼠標的使用較熟練，并對計算機語言悟性較高等等。將所有影響分類的因素提煉出來，由學生們進行客觀的選擇，為下步對這些數(shù)據(jù)作出分析提供依據(jù)，并指導教師對所授學生進行有效的分類。

2.根據(jù)收集的數(shù)據(jù)，對學生進行分類

一個班級的學生的計算機應用水平相差較大，而不同專業(yè)的班級，其專業(yè)特點也決定了班級學生學習方法、學習內容、學習形式的差異。對會計專業(yè)學生掌握計算機技能原始數(shù)據(jù)的收集，為我們對學生進行分類提供了依據(jù)。但這些信息中，有的差異較大，有的又非常相似。我們沒有一個明確的的標準對他們進行分類，所以最好的方法就是對這些數(shù)據(jù)進行聚類分析。

聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中比較重要的方法之一，也是核心技術之一，它是將未知數(shù)據(jù)按相似程度分類到不同的類或簇的一種過程。但各種聚類分析的計算方法都偏數(shù)學專業(yè)，且專業(yè)性很強，運算起來比較麻煩，對于一些非數(shù)學專業(yè)的一線教師來說太過繁瑣，不易掌握。本文采用SPSS軟件對數(shù)據(jù)進行聚類分析。我們只需要明確設定幾個指標變量就可以輕松使用該軟件，操作簡單、使用方便，無需太多的專業(yè)知識，上手較快，是很多一線教師的不二選擇。

聚類分析的算法較多，如K-means算法、SVM算法、Apriori算法等多種算法可以對采集的學生各種屬性信息進行分析、計算，實現(xiàn)相同類型數(shù)據(jù)的聚合。將具有相同內在傾向、興趣及能力的學生聚合為一類，進行針對性教學，從而更加有利于教學活動的開展，加強學生職業(yè)能力、就業(yè)能力的培養(yǎng)。

我們采用了聚類分析中比較具有代表性的K-means算法對學生數(shù)據(jù)進行分析。K-means中文譯名“K均值”其工作過程說明如下：

例如：班級有n個學生，我們任選k個對象作為初始聚類中心，其它所有剩余的對象要根據(jù)它們與這k個聚類中心的相似程度（也可稱之為距離），將它們逐一分配給最相似的聚類中心，重復這一過程，直到函數(shù)收斂為止。

用數(shù)學表達式表示為：

如果我們一共有N個數(shù)據(jù)點需要分為K個聚集群，k-means算法就是要最小化下面的函數(shù)：H=tnk||xn-uk||2

其中（x1，x2，…，xn）為原始數(shù)據(jù)的集合;在給定分類組數(shù)k（k≤n）值的條件下，將原始數(shù)據(jù)分成k類，S={S1，S2，…，Sk}，這里uk表示分類Sk的平均值;tnk在數(shù)據(jù)點n被歸類到k的時候為1，否則為0。

其特點是圍繞同一聚類中心的各對象盡可能緊湊，不同的聚類之間又保持最大的距離。

在課程中，利用SPSS軟件中的K-means算法對收集到的會計131班學生的數(shù)據(jù)進行分析，最終完成分組。

3.針對分組對學生進行針對性教學

在以往的教學中，對班級學生采用的是“理論部分一起講，實踐操作部分一起練，課堂輔導老師一肩挑”的辦法。這樣授課的結果往往就是老師累的筋疲力盡，而學生問題沒能及時一一解決。

在2013級會計專業(yè)學生的教學中，利用聚類分析法將學生按照一定的要求分組后，如何組織開展教學成為我們教師重點思考的問題。只有課程設置好了，課上好了，才是我們進行聚類分析的真正意義所在。在授課過程中，可將同一組學生安排坐在一起，這樣大多共性問題可以通過老師的輔導一次解決。而小組成員之間也可以相互探討，相互督促，解決問題。對于各小組在學習過程中所積累的經(jīng)驗、心得也可以和其他小組一起分享，激勵學生在學習教程中有想法有創(chuàng)新，為自己所在小組爭得榮譽。而老師可以有更多精力去發(fā)現(xiàn)問題、解決問題，大大提高了課堂效率。

在教學方法上，分組后比原始的教學方式更為靈活，更有針對性，學生的參與度也更高。由各小組學生的特點，有針對性的設置情境，可以達到事半功倍的效果。在課程的某些教學內容的傳授過程中，情境模式可以較常規(guī)講授模式更有效。由不同的主題情境作為載體，學生們學到的知識技能也更多，激發(fā)學生的自主探索，解決問題的積極性，同時在該過程中鼓勵學生發(fā)揮自己的創(chuàng)新能力，強調團隊合作的重要意義。

4.結束語

高職高專教育重點在于職業(yè)能力培養(yǎng)，針對不同的學生因材施教，并制作適合此類學生的教育方案?，F(xiàn)在大部分學生在學習的過程中，不再依賴于教材，而是把注意力放在更廣的知識面上。利用聚類分析的方法，相互促進、相互交流、不斷提高。在有限的時間內做到動手能力、解決問題能力及創(chuàng)造力的最大提升，尋找明確未來最適合自己的發(fā)展方向。

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