王瑜晗 王乙如 劉超富 秦曉博 張子康 宋瑩

摘要：高校的學風建設是高校辦學目標中的重點建設對象，是體現(xiàn)高校辦學質(zhì)量的重要所在。這篇文章正以北京信息科技大學的學風基礎數(shù)據(jù)為例，從不同維度對基礎數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析、計算及比較，發(fā)現(xiàn)和挖掘影響學風建設的各種因素，提出有利于學風建設的建議。

關鍵詞：大數(shù)據(jù);學風建設;關聯(lián)分析

中圖分類號：G641 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2019）11-0188-04

0 引言

近年來，隨著“大數(shù)據(jù)”成為互聯(lián)網(wǎng)信息技術行業(yè)的流行詞匯，教育逐漸被認為是大數(shù)據(jù)可以大有作為的一個重要應用領域。利用大數(shù)據(jù)對學生的數(shù)據(jù)進行分析，挖掘，可以得出有利于高校學風建設的信息與知識，探索加強和改進學風建設的有效途徑，為高校教學提供決策，推進教育教學改革，提高學生的教育培養(yǎng)質(zhì)量。此外，優(yōu)良學風是進行教育改革的前提條件，加強學風建設更是教育改革深入進行的需要，但當前高校學風建設仍存在很多問題。

首先是理想和現(xiàn)實的落差，一些學生由于盲目報考專業(yè)以及入校后專業(yè)選擇上的限制，使許多學生往往學非所愿、學非所長，這些使他們消極苦悶、缺乏學習動力。其次是不能盡快適應大學的環(huán)境和學習方式。部分學生不能夠盡快適應從高中到大學的角色轉變，不知如何合理規(guī)劃自己的生活，從而影響學習。再者是缺乏持之以恒、勤奮刻苦的學習精神，脫離了家長和老師束縛的大學生難免會放松對自己的要求。最后是學習目的不明確，學習態(tài)度不端正，功利性太強。有些學生缺乏人生目標和理想信念，對自己的大學生活沒有合理的規(guī)劃，沒有明確的學習目的，導致學習動力不足，與他人差距越來越大。

本項目主要是以本學校數(shù)據(jù)為主，在了解其他學校數(shù)據(jù)的基礎上，對學生的一些數(shù)據(jù)進行分析、挖掘得出結論，提出一些加強和改進高校學風建設的指導意見，為高素質(zhì)人才培養(yǎng)打好基礎，促進高校人才培養(yǎng)的特色建設、品牌建設，以及人才培養(yǎng)質(zhì)量的不斷提升。

1 高校學風數(shù)據(jù)的獲取與預處理

1.1 影響因素的確定

學風建設是一所學校發(fā)展的重中之重，基于當前大學生的學風問題，我們構建了科學、全面、合理的評價模型，遵循科學性、導向性、全面性、可行性、發(fā)展性等原則，確定了評價體系的各個指標要素：學校排名情況、出勤率、人均學習時間、圖書館借閱情況、參加社團情況。

1.2 數(shù)據(jù)采集

我們通過進入各大高校調(diào)研、對同學們發(fā)放調(diào)查問卷以及向相關老師獲取數(shù)據(jù)等方法進行數(shù)據(jù)的采集，對于采集不到足夠數(shù)據(jù)的情況，我們隨機抽取現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行復制，獲得足夠大的數(shù)據(jù)量，保證結果的準確度，我們發(fā)出問卷1800份，實際有效問卷1748份，此外我們還利用Python作為處理工具，收集到了各大高校的排名情況。

1.3 數(shù)據(jù)清洗

本項目的預處理選擇Python作為數(shù)據(jù)處理工具，首先查看元數(shù)據(jù)即調(diào)查問卷中我們所收集到的信息，另外是隨機抽取一部分的數(shù)據(jù)，通過人工查看的方式，對數(shù)據(jù)本身做一個比較直觀的了解，并且初步發(fā)現(xiàn)一些問題，為之后的數(shù)據(jù)做準備。

其次抽取部分數(shù)據(jù)進行刪除錯誤字段來構建模型，模型效果達到預期效果后，再在整體數(shù)據(jù)中進行刪除錯誤字段的操作，以免效果不理想對數(shù)據(jù)進行損壞出現(xiàn)誤差。

然后進行對異常值的處理，通過各項頻數(shù)分析判斷是否存在異常值，當項目發(fā)現(xiàn)存在異常值之后，項目對各項數(shù)據(jù)分別求出其標準差，設定與平均值的偏差超過三倍標準差的值為異常值，對于檢測出來的異常值，項目采用了填補法，即處理掉異常值并在相應位置隨機填補平均值、中位數(shù)或眾數(shù)。

最后項目根據(jù)各個學校的綜合情況，將所有學校分成三組，如表1為數(shù)據(jù)清洗部分結果。

2 數(shù)據(jù)關聯(lián)分析及可視化

2.1 關聯(lián)分析法

因為本項目中有多個因素，關聯(lián)分析能更好的分析各個因素之間的關系，作出對數(shù)據(jù)中變量之間關系的最佳解釋，本項目計算了支持度，置信度，提升度，確信度。計算支持度的意義在于，預判這條規(guī)則是否值得繼續(xù)挖掘，支持度越高，這些項出現(xiàn)的越頻繁，這暗示了他們可能蘊藏著的值得挖掘并利用的關聯(lián)規(guī)則;置信度反映了這條規(guī)則的可靠程度，但是置信度存在一個盲點，就是沒有考慮到規(guī)則后繼單獨發(fā)生的概率，所以，本項目又選擇了提升度，提升度越高，這條關聯(lián)規(guī)則越有潛在意義，一般情況下使用支持度，置信度，提升度作為參考，當然也會參照確信度。

2.2 Apriori算法

由于Apriori算法原理簡單，容易被人理解，易于并行化，對大數(shù)據(jù)有優(yōu)勢，而且算法結果可以在實踐中直接使用，因此項目采取了Apriori算法進行關聯(lián)分析。

（1）構建模型。

1）發(fā)現(xiàn)頻繁項集。

①找出頻繁“1項集”的集合，該集合記作L1，L1用于找頻繁“2項集”的集合L2，而L2用于找L3，如此下去，直到不能找到“K項集”，找每個Lk都需要一次數(shù)據(jù)庫掃描。

②連接步和剪枝步，連接步是自連接，原則是保證前k-2項相同，并按照字典順序連接。剪枝步是使任一頻繁項集的所有非空子集也必須是頻繁的。反之，如果某個候選的非空子集不是頻繁的，那么該候選肯定不是頻繁的，從而可以將其刪除。

③重復以上步驟直到不能發(fā)現(xiàn)更大的頻集。

2）產(chǎn)生關聯(lián)規(guī)則，根據(jù)前面提到的置信度的定義，關聯(lián)規(guī)則的產(chǎn)生如下：

①對于每個頻繁項集L，產(chǎn)生L的所有非空子集;

②同時滿足最小支持度閾值和最小置信度閾值的規(guī)則為強規(guī)則。

（2）我們以社團活動對自己的影響和一學期去圖書館借閱圖書次數(shù)關系為例，大致流程如下：

1）首先掃描數(shù)據(jù)庫，計算社團活動對自己的影響和一學期去圖書館借閱圖書次數(shù)的每個選項的支持度得到候選項集C1，如表2，然后比較產(chǎn)生L1，進行連接，得到候選項集C2，如表3;

2）設定一個支持度閾值k為 0.100，支持度大于等于0.100的為高頻項集，反之為低頻項集，對C2進行掃描比較產(chǎn)生L2，得出高頻項集為{提高個人素養(yǎng)，4-7}=0.176，{豐富課余生活，4-7}=0.118，{提高個人素養(yǎng)，8-11}=0.103，{效果不明顯，8-11}=0.105;

3）設定一個置信度閾值為0.400，置信度越高，A出現(xiàn)與B出現(xiàn)的關系較大，計算置信度后得到表4，得出關系較大的為{提高個人素養(yǎng)，0-3}=0.918，{豐富課余生活，0-3}=0.985，{效果不明顯，0-3}=0.496，{提高個人素養(yǎng)，4-7}=0.468，{豐富課余生活，12及以上}=0.420;

4）同時滿足最小支持度閾值和最小置信度閾值的規(guī)則為強規(guī)則，參照表5的提升度和表6的確信度得出：（效果不明顯，8-11）、（提高個人素養(yǎng)，4-7）關系較大。

（3）根據(jù)以上事例采用的算法可得出：

1）第一部分和第二部分學校的學生以“提高個人素養(yǎng)為目的參加社團活動”和“去圖書館借閱圖書4-7次”關系較大，第三組各因素之間均無較大關聯(lián)。

2）第一部分學校的學生“以提高個人素養(yǎng)為目的參加社團活動”與“學校的硬件措施完全滿足教學要求”有較大關聯(lián);第二部分和第三部分學校認為“社團活動對自己的影響不明顯”和“學校硬件措施勉強滿足教學要求”有較大關聯(lián)。

3）第一部分學校學生認為“學校的硬件設計基本滿足教學要求”與“一學期去圖書館借閱圖書4-7次”關聯(lián)較大;第二部分和第三部分學校學生認為“學校的硬件設計勉強滿足教學要求”與“一學期去圖書館借閱圖書0-3次”關聯(lián)較大。

4）第一部分學校學生“每周每天上自習”與“課堂出勤都不錯”關聯(lián)較大，“時常上自習”與“課堂出勤考試課高考查課低”關聯(lián)較大;第二部分“時常上自習”與“偏理科目高，偏文科目低”關聯(lián)較大，“偶爾上自習”與“各課程出勤都不錯”關聯(lián)較大;第三部分“時常上自習”與“考試科目高考查科目低”關聯(lián)較大。

5）第一部分學校學生“每周每天上自習”與“績點3-5”關聯(lián)較大，“視心情身體狀況而定”與“績點1-2”關聯(lián)較大;第二部分學校學生“偶爾上自習”與“績點3-4”關聯(lián)較大，“視心情身體狀況而定”與“績點1-2”關聯(lián)較大;但第三部分各因素之間關聯(lián)均不大。

6）第一部分“各課程出勤都不錯”與“績點3-5”關聯(lián)情況較大，“偏理科目出勤高，偏文科目出勤低”與“績點2-3”關聯(lián)較大;第二部分“各課程出勤都不錯”、“各課堂出勤勉勉強強，亟待提高”與“績點3-5”關聯(lián)情況較大，“偏文科目出勤高，偏理科目出勤低”與“績點2-3”關聯(lián)較大;第三部分“各課堂出勤勉勉強強，亟待提高”與“績點4-5”關聯(lián)情況較大，“偏文科目出勤高，偏理科目出勤低”與“績點1-2”關聯(lián)較大。

2.3 可視化

以高校學生績點情況為例，利用Python進行可視化展示如圖1、圖2、表7、表8。

本部分主要是利用前面得到的分析結果，利用可視化工具，協(xié)助數(shù)據(jù)分析得出結果，有助于與各種數(shù)據(jù)的橫縱向比較，得出分析結論，提出更有效的改進學風的各種意見。

2.4 結果分析

經(jīng)過以上數(shù)據(jù)分析和可視化，我們得出以下結論：

在學風建設中，影響高校學風建設的因素可以分為內(nèi)部因素和外部因素，內(nèi)部因素是指學生的自身情況，如出勤率，學習情況，自習情況等，外部因素是指學校的條件，如學校硬件措施，學校管理等，經(jīng)過綜合分析，我們得出，學風建設由老師，學生，與學校的硬件措施以及學校舉辦相應的活動共同決定，經(jīng)過數(shù)據(jù)分析，得出內(nèi)部因素占比33.2%，即學生自身問題（33.2%），外部因素占比66.8%，其中校園文化氛圍（24.5%），學校管理（18.6%），教師的影響（14.7%），其他（9%）。

在社團建設方面：部分學校不重視社團，參與社團建設較少導致社團建設管理工作“松散化”，領導層面的不重視直接導致學校老師的不重視，社團的工作開展困難，使得學生在社團沒有參與感，這不利于學風的建設。

在圖書館建設方面：部分學校硬件比較全面，對圖書館的建設比較重視，學生則可以得到很多資源;部分學校設施不太全面，管理不到位，使得圖書館沒有更好的為學生服務。

在出勤率，自習情況與績點方面：部分學校高?？粗乜蒲谐晒p視基本教學，導致許多教師把重點放在科研上，對教學不夠重視，使得許多學生對學習不夠重視，許多學校為了更好地利用教師和教室資源，通常采取上大課的形式，這樣就難以保證課堂出勤率。而有的學校較重視課堂出勤率，采取了一些提高出勤率的方法，如教師隨機點名，學生聽課情況較好，績點較高;但考慮到各學校文理側重點方面，因此各部分學校文理科出勤情況不同;對于自習，部分學校較重視學生自習情況，學生自習次數(shù)多，掌握的知識多，績點較高，但是部分學生自制力較差，不能經(jīng)常自習，績點較低;部分學校學生自制力較差，自習時間過于分散，但是在績點方面還要考慮到學校與學校出的題難度不同，在一些學校題的難度較低，學生很容易取得較高的績點。

3 對策意見

綜合上述結論，可以得出，學生自習情況較好，課堂出勤率較高，積極去圖書館，勤于做練習，并且社團建設較好，硬件措施較齊全的學校學風建設情況比較好。

為此提出以下意見，學校要加強制度建設，注重對學生的鼓勵引導，促進學生主動學習，學校也可以加大發(fā)放獎學金、助學金的力度，對于那些學習成績好，自覺性高，勇于創(chuàng)新的學生給予鼓勵與支持，同時，學校也要有懲罰措施，對于那些不思進取的學生要教育懲罰，學校應結合獎勵與懲罰措施，為學風建設保駕護航。

社團活動對學風建設也很重要，學校應加強對社團的重視程度，建立完善的社團管理體系，加強對學生社團的技術、經(jīng)濟等的幫扶，可實施獎罰制度，對于辦得好的社團加以獎勵和規(guī)劃進一步發(fā)展方向，而對于辦得差的社團，應及時查明原因，做到有錯必查、查錯必改，使社團向好的方向發(fā)展，以深化社團的存在意義，讓社團在學風建設方面發(fā)揮應有的作用。學校要鼓勵社團多舉辦提高學生的文化修養(yǎng)和有關優(yōu)良學風創(chuàng)建的活動，在開展此類活動時，要求每一位學生按照學風要求進行自我檢查，確立學習目標，尋求改進學風的辦法。

在圖書館問題方面，對于部分學校圖書館館舍實際的使用面積不夠，無法達到高校在校學生的人均實際使用面積，建議加大圖書館的館舍使用面積，此外應該合理配置圖書館專業(yè)圖書，使各專業(yè)發(fā)展均衡，要破除圖書館陳舊觀念，使圖書館圖書利用率達到最佳效果。

學校應該認識到自身對于硬件設施建設的不足，充分了解學生要求的情況下，進一步完善硬件設施，為學生的學習提供更好的資源。

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