張璐 徐小玲

摘 要：2020年上半年受新冠肺炎疫情的影響，我國(guó)高校的教學(xué)工作都是在線教學(xué)。本文利用Apriori算法對(duì)獨(dú)立院校的《高等數(shù)學(xué)》課程的在線教學(xué)進(jìn)行分析，探討影響網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效果的因素，為提高網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的質(zhì)量提供決策支持。

關(guān)鍵詞：《高等數(shù)學(xué)》;Apriori算法;在線教學(xué)

中圖分類(lèi)號(hào)：G4 ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ?doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.04.072

《高等數(shù)學(xué)》是工科專(zhuān)業(yè)一門(mén)非常重要的核心基礎(chǔ)課，與很多后續(xù)專(zhuān)業(yè)課程都與之有著緊密的聯(lián)系，其地位非常重要。教學(xué)分析是教學(xué)管理與評(píng)估的重要環(huán)節(jié)，是進(jìn)行有效教學(xué)、提高教學(xué)質(zhì)量的有力保證。

1 Apriori算法

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中最活躍的研究方法之一。1993年，阿戈登（Agrawal）等人提出了著名的關(guān)聯(lián)分析算法一Apriori算法，最初提出的動(dòng)機(jī)是針對(duì)購(gòu)物籃分析問(wèn)題，其目的是為了發(fā)現(xiàn)不同商品之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。這些規(guī)則刻畫(huà)了顧客購(gòu)買(mǎi)的行為模式，可以用來(lái)安排進(jìn)貨以及貨架設(shè)計(jì)等。Apriori算法是一種挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的頻繁項(xiàng)集算法，而且算法已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用到商業(yè)、網(wǎng)絡(luò)安全等各個(gè)領(lǐng)域，算法的基本思想如下：

（1）生成條目集（Item Sets）。條目集是符合一定的支持度要求的“屬性-值”的組合。那些不符合支持度閾值的“屬性-值”組合被刪除。

（2）使用生成的條目集創(chuàng)建一組關(guān)聯(lián)規(guī)則，將不滿足置信度閾值的規(guī)則刪除，得到符合要求的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

2 利用Apriori算法對(duì)在線教學(xué)進(jìn)行分析

2.1 問(wèn)題提出

近年來(lái)在線教學(xué)發(fā)展非常的迅速，但是在線教學(xué)缺少監(jiān)控和評(píng)價(jià)，學(xué)習(xí)成果的考核也是采用在線考試與在線學(xué)習(xí)的任務(wù)點(diǎn)完成度加權(quán)來(lái)評(píng)定。學(xué)生通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)的效果無(wú)法準(zhǔn)確的衡量，如何充分利用在線教學(xué)平臺(tái)積累的課程數(shù)據(jù)，這就需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，可以對(duì)這些課程數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，將關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用于在線學(xué)習(xí)的教學(xué)分析，分析教學(xué)效果、學(xué)生的網(wǎng)上學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)成效等因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

2.2 數(shù)據(jù)收集與處理

以2019-2020（2）學(xué)期的《高等數(shù)學(xué)》課程網(wǎng)上學(xué)習(xí)記錄為例，離散化分類(lèi)的屬性為考試成績(jī)、作業(yè)成績(jī)、在線時(shí)長(zhǎng)及任務(wù)點(diǎn)完成度，各屬性離散化編碼表如表1所示。表2是選取某班38名同學(xué)的在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。

2.3 利用Weka進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘

打開(kāi)Weka軟件，加載表2中的學(xué)生數(shù)據(jù)，切換到Associate選項(xiàng)卡，單擊Choose按鈕，選擇Apriori算法，在算法參數(shù)設(shè)置對(duì)話框中，設(shè)置OutputItemSets為T(mén)rue，希望輸出條目集，設(shè)置支持度Support閾值為0.3，置信度閾值為0.8。單擊Start按鈕，生成的條目集如圖1所示?？梢钥吹缴傻年P(guān)聯(lián)規(guī)則有5條，如圖2所示。

3 結(jié)果分析

采用Apriori的算法，利用在線學(xué)習(xí)平臺(tái)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，挖掘平臺(tái)中《高等數(shù)學(xué)》課程學(xué)生的考試成績(jī)、作業(yè)成績(jī)、在線時(shí)長(zhǎng)及任務(wù)點(diǎn)完成度之間的關(guān)系。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘，最終得到5條關(guān)聯(lián)規(guī)則。

分析上述5條規(guī)則，可得以下結(jié)論：當(dāng)學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)達(dá)到一定時(shí)長(zhǎng)，作業(yè)完成得較好，則任務(wù)點(diǎn)完成度較高;學(xué)生的考試成績(jī)與作業(yè)成績(jī)、在線時(shí)長(zhǎng)及任務(wù)點(diǎn)完成度之間沒(méi)有必然的關(guān)聯(lián)。綜上，為提高學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效果，要求學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)必須達(dá)到一定的時(shí)長(zhǎng)，并且按時(shí)完成作業(yè);考試成績(jī)可以作為輔助手段來(lái)評(píng)價(jià)學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。

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