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        關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則在高校教務(wù)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

        2018-09-15 09:46:24管新勝
        考試周刊 2018年79期
        關(guān)鍵詞:關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)分析管理

        摘 要:在高等職業(yè)教育教學(xué)過程中,最核心的問題是教育教學(xué)質(zhì)量。教育教學(xué)質(zhì)量的好壞與教師職稱、工作年齡等各種因素相關(guān)。本文通過對關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘算法的分析與研究,運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則在我校教學(xué)管理系統(tǒng)中挖掘出相關(guān)的有價值的信息,從而提高整個學(xué)院的職業(yè)教育水平。

        關(guān)鍵詞:關(guān)聯(lián)規(guī)則;管理;數(shù)據(jù)分析

        一、 關(guān)聯(lián)規(guī)則在高校教務(wù)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用

        (一) 挖掘數(shù)據(jù)前的預(yù)處理過程

        在教學(xué)管理系統(tǒng)中,通過關(guān)聯(lián)規(guī)則對所有在校教師信息進(jìn)行分析和數(shù)據(jù)挖掘。根據(jù)數(shù)據(jù)分析需要,選擇相應(yīng)數(shù)據(jù)庫的表和數(shù)據(jù)項,以教師編號作為連接字段,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)入數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫。在轉(zhuǎn)化成非布爾型數(shù)據(jù)時,根據(jù)數(shù)據(jù)源類型不同,將初始數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理。

        (二) 數(shù)據(jù)挖掘模塊的設(shè)計分析

        1. 分析數(shù)據(jù)范圍

        為了獲得準(zhǔn)確的分析結(jié)果,從而提供有價值的信息給用戶,用戶往往希望設(shè)計較多的項目進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。事實上要滿足用戶特定的目標(biāo),我們往往只需要對其中的部分?jǐn)?shù)據(jù)項目進(jìn)行分析處理就可以了。所在在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘前,由用戶根據(jù)特別的目標(biāo)選擇數(shù)據(jù)的分析范圍,可以很容易地找出所有的頻集,從而提高數(shù)據(jù)分析效率。

        2. 生成最小頻繁集

        在運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)分析挖掘中,確定一個項集是否為頻集只和預(yù)定義的最小支持度有關(guān)。因此,在確定了最小支持度之后,利用遞歸的方法生成所有的頻集。

        3. 產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則

        根據(jù)用戶設(shè)定的最小置信度,從生成的頻集中提取每一項,產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則,當(dāng)然這些規(guī)則必須滿足最小支持度和最小可信度。

        二、 案例分析

        結(jié)合本校實際,在教務(wù)系統(tǒng)中隨機(jī)抽取200份教學(xué)評估報表,該評估報表由學(xué)生進(jìn)行測評,將年齡、職稱和評定等級作為表的記錄。

        其中,數(shù)量的屬性是年齡,還需要將年齡轉(zhuǎn)化為布爾屬性。首先,將年齡劃分為4個組,分別是:M1[21,29],M2[30,34],M3[35,45],M4[46,60]。類別屬性是職稱和評定等級,這里也是需要將它們轉(zhuǎn)化成布爾型數(shù)據(jù)。在做該表時,對職稱、評定等級的高低都做了限制。比如,職稱最高為教授,最低為助教。評定等級最高為優(yōu)秀,最低為差。

        其中,N1表示助教,N2表示講師,N3表示副教授,N4表示正教授,Q1表示優(yōu)秀,Q2表示良好,Q3表示一般,Q4表示較差。

        根據(jù)上述表的情況,就可以挖掘教師的職稱、工作年齡以及教學(xué)質(zhì)量評估之間的一個關(guān)聯(lián)問題。可以根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的Apriori算法進(jìn)行挖掘,發(fā)現(xiàn)那些教學(xué)評估教學(xué)效果好的老師的一些屬性特征。

        第一步,對學(xué)校的數(shù)據(jù)庫信息進(jìn)行檢索,檢索出有40條教學(xué)質(zhì)量為優(yōu)秀的教師記錄信息。因此,我們可以設(shè)定:最小置信度為16%,最小支持度為4%。

        從表1.3中,我們可以發(fā)現(xiàn)以下的知識:年齡在30-34之間的老師評定等級為Q1的概率為26.22%,支持度為6%;副教授職稱的老師評定等級為Q1的概率為52%,支持度為13%。從這些知識中,我們可以推出以下一些評估策略。

        1. 對于那些年齡段在M2、M3范圍的中青年骨干教師基本上已經(jīng)具備了深厚的教學(xué)功底,實際的操作能力比較強(qiáng),有很強(qiáng)的實踐性,支持度和可信度都不低。這樣,就可以給高校管理人員提示,重視中青年教師的師資建設(shè),可以幫助老師提高教學(xué)水平和實踐操作技能,提高教師的綜合素質(zhì)。另外,還可以說明,本校的教師隊伍建設(shè)情況已經(jīng)基本正常。

        2. 那些年齡段在M4范圍內(nèi)的教學(xué)經(jīng)驗更豐富的老教師,他們已經(jīng)在教學(xué)一線工作多年,而且占的比例還是比較大,即將步入退休的年齡,他們退休后的教師崗位還需要中青年教師接管。因此,也給管理者提供了信息:要引起對青年教師的重視,措施包括加強(qiáng)教學(xué)培訓(xùn)、實踐操作技能培訓(xùn)和思想品德建設(shè)。

        參考文獻(xiàn):

        [1]王金玲.數(shù)據(jù)挖掘在教學(xué)中的應(yīng)用研究[N].赤峰學(xué)院學(xué)報,2009.

        [2]楊永斌.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教育中的應(yīng)用研究[M].計算機(jī)科學(xué),2006.

        作者簡介:

        管新勝,湖北省武漢市,湖北青年職業(yè)學(xué)院。

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