錢玲 王海青 谷亞林

摘要：電子信息類各專業(yè)核心課程甄別的目的，是為了激發(fā)教師的質(zhì)量意識與競爭意識，實現(xiàn)并明確促進學(xué)生學(xué)習(xí)的教學(xué)目標與教學(xué)方向。文章利用教務(wù)管理信息系統(tǒng)大數(shù)據(jù)，應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)關(guān)聯(lián)算法，分析以往畢業(yè)學(xué)生各課程成績與GPA的數(shù)據(jù)，甄別出電子信息類專業(yè)的“核心”課程，為學(xué)校的教學(xué)活動發(fā)揮了導(dǎo)向、診斷和監(jiān)督等功能。文中所研究的方法同樣可以推廣到其他高校和其他專業(yè)、從而為促進人才培養(yǎng)提供理論依據(jù)和數(shù)據(jù)支撐。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；核心課程；GPA；關(guān)聯(lián)度

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2019）15-0079-03

高校各專業(yè)核心課程是高校專業(yè)課程體系建設(shè)的核心，承擔(dān)著專業(yè)人才培養(yǎng)的基礎(chǔ)性任務(wù)，反映專業(yè)特點、體現(xiàn)專業(yè)特色、支撐專業(yè)發(fā)展，其輻射而出的其他專業(yè)課程與之共同構(gòu)成了完整的專業(yè)課程體系，進而形成了專業(yè)人才培養(yǎng)體系。學(xué)分績點—GPA（grade point average）是大學(xué)生專業(yè)素質(zhì)的一個重要體現(xiàn)，分析教學(xué)大數(shù)據(jù)中課程成績與GPA的關(guān)聯(lián)度可以發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系，甄別出對GPA影響較大的核心課程，有助于進一步做好專業(yè)課程建設(shè)工作，促進高校的內(nèi)涵提升和質(zhì)量提高。

國內(nèi)外高校通過教學(xué)大數(shù)據(jù)對課程體系、教學(xué)模式、數(shù)據(jù)分析都做了許多研究。加利福尼亞大學(xué)洛杉磯分校的Kharkar教授[1]等通過分析數(shù)學(xué)系核心課程關(guān)聯(lián)度，為教授這些課程的教師提供教學(xué)指導(dǎo)；清華大學(xué)[2]利用教務(wù)管理系統(tǒng)的構(gòu)建了統(tǒng)計分析工具系統(tǒng)，該系統(tǒng)驗證了數(shù)據(jù)分析工具對于教務(wù)管理者的決策支持價值，體現(xiàn)了嵌入教學(xué)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具的優(yōu)勢；浙江大學(xué)[3]通過對資產(chǎn)的歸納、整理，最終形成權(quán)威、全面的資產(chǎn)數(shù)據(jù)，并提供數(shù)據(jù)查詢和分析服務(wù)；復(fù)旦大學(xué)[4]“教育管理信息化平臺”和“教育資源公共服務(wù)平臺”建設(shè)的過程中，也積累了豐富的信息化實踐經(jīng)驗；電子科技大學(xué)[5]構(gòu)建了教育大數(shù)據(jù)一體化平臺，此平臺提供了精準預(yù)測學(xué)生成績，助力學(xué)生精準資助等個性化、精準化的管理服務(wù)。

本文通過對南京某重點高校的電子信息工程專業(yè)，已經(jīng)畢業(yè)的4屆學(xué)生所有課程成績，以及所有學(xué)生最終的GPA數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)度分析，計算出各課程對GPA成績影響的不同程度，從而甄別出該專業(yè)的核心課程，以期為促進高校學(xué)生的成長和發(fā)展提供數(shù)據(jù)依據(jù)和參考。

一、數(shù)據(jù)與整理

在大數(shù)據(jù)時代，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以獲取事件之間的關(guān)聯(lián)性，為正確的決策提供技術(shù)保障。一般核心課程在高等教育來講通常指基礎(chǔ)課程中的必修課，我們這里的“核心”課程是指和學(xué)生整個大學(xué)期間的GPA關(guān)聯(lián)度最高的幾門課程。

1.數(shù)據(jù)的來源。南京某重點高校的電子信息工程專業(yè)是江蘇省品牌專業(yè)，該校的教務(wù)系統(tǒng)已經(jīng)保存了以往學(xué)生的完整的成績數(shù)據(jù)，每個專業(yè)所有學(xué)生的課程成績數(shù)據(jù)都保存為Excel文件，我們收集剛剛畢業(yè)的前4屆學(xué)生（即2015屆—2018屆）的學(xué)習(xí)成績數(shù)據(jù)文件，這些原始數(shù)據(jù)包括：該專業(yè)每位學(xué)生的每門課程的每次考試成績，有些學(xué)生的一門課成績不止一個，例如，正?？荚嚦煽?、補考成績、重修成績等，平均每位學(xué)生的成績數(shù)據(jù)有100條左右（每位學(xué)生大概修了70多門課程，部分課程還不止一個成績），并且每條數(shù)據(jù)又有23個屬性（每門課程屬性數(shù)據(jù)如表1所示），粗略估算4屆學(xué)生的課程成績數(shù)據(jù)接近一百萬條。

2.數(shù)據(jù)的整理。從學(xué)校教務(wù)處獲取的學(xué)生各門課程成績，均采用百分制記分，該專業(yè)4屆畢業(yè)學(xué)生共有674名，在校4年內(nèi)必須修滿172學(xué)分，除了必修課程以外，學(xué)生之間選修課程存在差異，按照一門課平均2.5學(xué)分計算，每個學(xué)生平均選修70門課程。另外部分學(xué)生原始成績數(shù)據(jù)還存在正?？荚?、補考以及重修等不同類別的成績，為了使結(jié)果更具有真實性，我們設(shè)定幾個成績中，只取第一次有效成績（正?？荚嚨挠谜？荚嚦煽?，沒有正?？荚嚦煽兊挠玫谝淮尉徔蓟蜓a考成績）作為我們的計算數(shù)據(jù)。每門課程成績的原來屬性有23個，例如：{學(xué)號，姓名，開課學(xué)期，課程編號，課程名稱，學(xué)分，成績，考試性質(zhì)，…}，而有些屬性需要，有些屬性不需要，通過整理將課程屬性精簡為：{課程編號，開課學(xué)期，課程名稱，課程屬性，學(xué)時，學(xué)分，開課單位}共7個屬性，經(jīng)過整理的數(shù)據(jù)用來計算課程關(guān)聯(lián)度。

二、關(guān)聯(lián)分析

關(guān)聯(lián)系數(shù)是用以反映變量之間關(guān)系密切程度的統(tǒng)計指標。關(guān)聯(lián)系數(shù)是按積差方法計算，以兩變量與各自平均值的離差為基礎(chǔ)，通過兩個離差相乘來反映兩變量之間相關(guān)程度。spearman秩相關(guān)系數(shù)是統(tǒng)計學(xué)的三大相關(guān)系數(shù)之一，是一個非參數(shù)性質(zhì)（與分布無關(guān)）的秩統(tǒng)計參數(shù)，由Spearman在1904年提出，用來度量兩個變量之間聯(lián)系的強弱，比較適合對GPA影響較大的核心課程的甄別。

2.算法流程。根據(jù)Spearman秩相關(guān)系數(shù)的計算公式，以及經(jīng)過整理的4屆學(xué)生課程考試成績的數(shù)據(jù)，用Python語言作為編程語言，所設(shè)計的算法模塊如圖1所示。（1）首先讀取原始數(shù)據(jù)的4個Excel文件，將其合并成一個csv格式的文件；（2）刪去課程不需要的屬性，保留特定屬性，并對同一個學(xué)生同一門課的多個成績進行去重，僅保留第一次有效成績，由于存在選修課程的差異，保留有效成績超過學(xué)生總數(shù)50%的課程數(shù)據(jù)，刪除選修課程較少的課程數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)的整理；（3）計算每個學(xué)生每門課程百分制成績對應(yīng)的業(yè)績點和每個學(xué)生的GPA；（4）將所有學(xué)生的GPA進行排序，將每個學(xué)生的有效課程的業(yè)績點進行排序；（5）根據(jù)Spearman秩相關(guān)系數(shù)的計算公式計算各門課程的Spearman值，從而甄別出核心課程。

通過數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計學(xué)關(guān)聯(lián)度計算，為我們獲得電子信息類專業(yè)的核心課程甄別，提供了數(shù)據(jù)支撐。

3.關(guān)聯(lián)系數(shù)。通過4屆畢業(yè)學(xué)生共有674名的課程成績的原始數(shù)據(jù)，利用上述分析與計算，共計算出54門課程（包括實踐課程）的Spearman系數(shù)，下面列出Spearman系數(shù)最高的10門課程。

從表2可見，10門核心課程共有39學(xué)分，占總學(xué)分的22.4%，都是必修課程。其中，工程數(shù)學(xué)、概率與過程、大學(xué)物理（Ⅰ）和大學(xué)物理（Ⅱ）是學(xué)科教育課，余下6門課程都是專業(yè)基礎(chǔ)課程；這9門課程都是在學(xué)生大一和大二必修的課程（只有數(shù)字信號處理課程除外，其授課時間在大三上），所以，加強大一和大二學(xué)生的學(xué)習(xí)方法教育就非常必要。

三、意義分析

依據(jù)往屆學(xué)生教學(xué)大數(shù)據(jù)中核心課程與GPA的相關(guān)數(shù)據(jù)，就可以分析現(xiàn)在在校學(xué)生的核心課程成績，尤其是大一和大二的在讀學(xué)生，可以對學(xué)生的未來學(xué)習(xí)趨勢進行科學(xué)預(yù)測，為學(xué)生的自我學(xué)習(xí)監(jiān)控與指導(dǎo)、為教師的教學(xué)決策提供更精細化的服務(wù)。這樣克服以往經(jīng)驗式的，缺少足夠的數(shù)據(jù)分析判斷、佐證教學(xué)行為效果的缺點，實現(xiàn)以數(shù)據(jù)驅(qū)動的“因材施教”。上述課程關(guān)聯(lián)度分析對當(dāng)前教學(xué)方面的意義體現(xiàn)在以下三個方面。

1.管理系統(tǒng)。高校教學(xué)管理部門，通過分析大一和大二學(xué)生核心課程的成績，可以及時調(diào)整學(xué)生的培養(yǎng)方案?；谶@些信息，學(xué)校不僅可以預(yù)測出每個學(xué)生在其他課程的得分，也可以預(yù)測出每個學(xué)生在其他課程的掛科可能性；分析核心課程的掌握程度，將學(xué)生分為不同類型，例如：“學(xué)術(shù)型”“能力型”和“潛力型”，根據(jù)“分類指導(dǎo)、分層施教和個別培養(yǎng)相結(jié)合”的原則，對不同類型學(xué)生分別實行“深度拓展型、能力強化型、揚長教育型”教育策略，引導(dǎo)學(xué)生個性化發(fā)展，使每一位學(xué)生都成為更好的自己。

2.教學(xué)系統(tǒng)。傳統(tǒng)的教學(xué)系統(tǒng)往往存在片面、主觀、模糊化的傾向?，F(xiàn)在每個教師在上課前，可以通過計算學(xué)生的前面核心課程成績，明確自己授課的學(xué)生學(xué)習(xí)狀況，事前知道優(yōu)秀學(xué)生和問題學(xué)生的群體，可以進行準對性教學(xué)。對符合學(xué)困生發(fā)展趨勢的問題學(xué)生進行預(yù)警和指導(dǎo)，加強管理和檢查；對有異于常人的優(yōu)秀學(xué)生進行個性化培養(yǎng)方案，有針對性地制訂培養(yǎng)計劃和教學(xué)方案，推送個性化的學(xué)習(xí)資料，推薦個性化的實踐鍛煉平臺，指導(dǎo)個性化的職業(yè)規(guī)劃；對普通學(xué)生進行鼓勵教育，使學(xué)生從被動學(xué)習(xí)變?yōu)樽晕医逃?、自主學(xué)習(xí)，激發(fā)其學(xué)習(xí)的活力。

3.學(xué)習(xí)系統(tǒng)。直觀地說，學(xué)生成績和他們的重要知識掌握情況有密切關(guān)系。分析學(xué)生對核心課程的掌握程度，每個學(xué)生就可以自己預(yù)測未來學(xué)業(yè)趨勢。大一和大二學(xué)生在每學(xué)期都可以評估自己核心課程的成績、自己的能力和興趣，調(diào)整學(xué)習(xí)方法和努力方向，預(yù)測自己后續(xù)課程學(xué)習(xí)的難度，從而提前規(guī)劃自己的時間和精力。

四、總結(jié)

隨著全球信息化的高速發(fā)展，電子信息類專業(yè)成為近幾十年來發(fā)展最快的學(xué)科之一。學(xué)生要學(xué)的理論課程越來越多，間接導(dǎo)致學(xué)生發(fā)展不均衡，如何在諸多課程中，抓住主要矛盾成為我們研究的重點，通過核心課程的甄別，可以為高校教與學(xué)提供數(shù)據(jù)支撐，實現(xiàn)了從定性分析到定量分析的轉(zhuǎn)變，促進教學(xué)管理科學(xué)化、精細化。通過在校學(xué)生核心課程的成績就可以預(yù)測畢業(yè)時的GPA情況，可以及時認識教學(xué)問題，盡快解決存在問題。上述通過教學(xué)大數(shù)據(jù)甄別學(xué)科專業(yè)核心課程的方法，同樣可以應(yīng)用到其他專業(yè)和其他高校，具有一定的推廣應(yīng)用價值。

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