數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校學(xué)生成績分析中的應(yīng)用研究論文

　　摘 要：本文主要討論的是決策樹挖掘技術(shù)在學(xué)生成績分析中的應(yīng)用。通過確定數(shù)據(jù)挖掘的對象、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)分類挖掘，最后由決策樹產(chǎn)生分類規(guī)則，得出挖掘結(jié)果和運用這個結(jié)果的指導(dǎo)作用。希望本文的研究能夠為相關(guān)領(lǐng)域提供一些指導(dǎo)和幫助。

　　關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；高校學(xué)生；成績分析

　　1.確定數(shù)據(jù)挖掘的對象

　　本文數(shù)據(jù)挖掘的對象主要是以本人所授的《大學(xué)計算機基礎(chǔ)》課程的數(shù)據(jù)為例，對象是本校學(xué)生，總?cè)藬?shù)250人，采用授課方法是在機房上課，周學(xué)時為三節(jié)課。根據(jù)學(xué)生的基本情況來分析挖掘出哪些因素對學(xué)生的學(xué)習(xí)成績是有影響的，如性別、基礎(chǔ)程度、每周上機時間、生源地、出勤情況等等，分析考試成績?yōu)樵趦?yōu)、良、中、及格、不及格這五個等級之間分布的學(xué)生人數(shù)與上面哪些因素有關(guān)系，并希望用得到的分析結(jié)果來指導(dǎo)今后的教學(xué)工作，提高教學(xué)質(zhì)量、改革教學(xué)方法。

　　2.數(shù)據(jù)選擇

　　2.1學(xué)生的基本情況信息

　　數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包含以下屬性信息：學(xué)號、姓名、性別、專業(yè)、家庭住址、籍貫、聯(lián)系方式、班級、生源地。這些信息可以通過學(xué)院的“學(xué)生教務(wù)管理信息系統(tǒng)”來獲取，存入“學(xué)生基本情況數(shù)據(jù)庫”中，內(nèi)部的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包含以上九個屬性。

　　2.2需要向?qū)W生調(diào)查的數(shù)據(jù)信息

　　需要調(diào)查的信息包括：對計算機課程是否感興趣、基礎(chǔ)程度、每周上機時間等。這些信息是通過對學(xué)生的調(diào)查才能得到。把調(diào)查所得到的數(shù)據(jù)存放到“調(diào)查信息數(shù)據(jù)庫”中�！罢{(diào)查信息數(shù)據(jù)庫”的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包含以下屬性信息：學(xué)號、姓名、是否對計算機課程感興趣、基礎(chǔ)程度、每周上機時間五個屬性。其中是否對計算機課程感興趣屬性有感興趣、不感興趣兩個屬性值；基礎(chǔ)程度屬性有好、一般、差三個屬性值；上機時間量有0、≤1、1～2、≥2四個屬性值。

　　2.3學(xué)生的考試成績數(shù)據(jù)

　　學(xué)生的考試成績是教師在期末考試后統(tǒng)計的，通過學(xué)院已有的“教務(wù)管理系統(tǒng)”來完成錄入收集的，其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包含以下內(nèi)容：學(xué)號、姓名、專業(yè)名稱、班級、課程名稱、成績。錄入的學(xué)生成績保存在“學(xué)生成績數(shù)據(jù)庫”中，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包含以下屬性：學(xué)號、姓名、專業(yè)、成績四個屬性。

　　3.數(shù)據(jù)分類挖掘

　　數(shù)據(jù)分類挖掘的主要目的就是要建立學(xué)生成績分析決策樹的模型。

　　3.1算法的選擇

　　本文運用決策樹技術(shù)的兩個經(jīng)典算法 ID3算法和C4.5算法，因ID3算法是利用信息增益，作為分類評價函數(shù)來選取最優(yōu)屬性，這種選擇容易傾向于選擇取值較大的屬性，但取值較大的屬性并不一定是最重要的屬性。且ID3算法只能處理離散值的屬性，沒有考慮數(shù)據(jù)中的缺值問題。C4.5算法能有效處理數(shù)值的離散化，考慮了缺值問題，因此選用了C4.5算法建立決策樹進行數(shù)據(jù)挖掘分析。

　　3.2建立決策樹模型

　　用于挖掘的學(xué)生成績表中的屬性很多，本文選取了與成績屬性相關(guān)性較大的性別、基礎(chǔ)程度、每周上機時間三個屬性作為建立成績分類決策樹模型的依據(jù)。建立決策樹模型的步驟如下：

　�。�1）對每個屬性分別計算該屬性的信息增益率。

　�。�2）選取信息增益比率最大的屬性作為根結(jié)點，并按其值劃分數(shù)據(jù)集合，如果該屬性只有一個值則停止劃分。

　�。�3）對劃分的每個子數(shù)據(jù)集遞歸執(zhí)行（1）～（2）。

　　4.生成分類規(guī)則

　　決策樹的最大優(yōu)點是能直接提取分類規(guī)則，可以以IF…THEN形式的分類規(guī)則表示。IF…THEN規(guī)則易于理解，特別是當給定的決策樹很大時很實用。提取IF…THEN規(guī)則的主要做法是：對從根到葉節(jié)點的每條路徑創(chuàng)建一個規(guī)則，沿著給定路徑上的每個屬性值對形成規(guī)則前面部分的一個合取項。葉節(jié)點包含類預(yù)測，形成規(guī)則的后面部分。

　　5.決策樹挖掘結(jié)果分析

　　通過應(yīng)用決策樹算法對學(xué)生成績進行析，可得如下結(jié)論：

　�。�1）基礎(chǔ)程度好的學(xué)生且每周上機時間不少于1小時的學(xué)生，成績基本上都是優(yōu)秀的。

　�。�2）基礎(chǔ)程度一般的學(xué)生且每周上機時間不少于1小時的學(xué)生，成績基本上是良好的。

　�。�3）基礎(chǔ)程度一般的學(xué)生且每周上機時間小于1小時的學(xué)生，成績基本是屬于中等水平。

　�。�4）基礎(chǔ)程度差的學(xué)生但每周上機時間不少于1小時的學(xué)生，成績大部分集中在及格左右。

　�。�5）基礎(chǔ)程度差的學(xué)生且每周上機時間少于1小時的學(xué)生，成績基本上都是不及格。

　�。�6）而從結(jié)果來看性別是不能決定成績的。

　　6.決策樹方法分析結(jié)果的指導(dǎo)作用

　　通過對學(xué)生成績的決策樹分析，教師可以了解到哪些因素對學(xué)生成績有影響，根據(jù)這些影響因素，教師可以在今后的教學(xué)過程當中進行課程改革、改善教學(xué)過程當中的不足之處，可以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)成績，學(xué)到更多的知識。

　　從生成的分類規(guī)則，可以了解到，學(xué)生基礎(chǔ)程度好且能保證每周有相當?shù)臅r間來學(xué)習(xí)，那么這樣的學(xué)生成績基本上都是優(yōu)秀，而基礎(chǔ)程度差且每周能用來學(xué)習(xí)的時間比較少的那些學(xué)生，成績基本上是屬于不及格的。而基礎(chǔ)程度一般且每周用來上機的時間相對比較多的學(xué)生，成績大部分是集中在中、良這兩個階段�；�礎(chǔ)程度一般且每周用來上機時間比較少的那部分學(xué)生，成績集中在及格與不及格之間。所以可以知道學(xué)生的基礎(chǔ)程度好與差、每周能用來學(xué)習(xí)的上機時間的多與少，是影響學(xué)生成績的主要因素。但性別不是影響學(xué)生成績的主要因素，從決策樹來看，無論從哪個分支都看不出是男生成績好還是女生成績好，所以性別不是能影響學(xué)生成績的主要因素。

　　針對這些主次要因素，教師在教學(xué)過程當中要進行適當?shù)慕虒W(xué)改革。而不能再用傳統(tǒng)的教學(xué)方法，不管基礎(chǔ)程度好與差，一概而論；也不管學(xué)生對知識掌握與否，一堂課都是老師在講，學(xué)生只能聽。這樣會使程度好的學(xué)生因為沒有新知識可學(xué)而失去對這門課的興趣，而程度差的學(xué)生因為聽不明白、學(xué)不到知識，也對這門課失去興趣，結(jié)果會使整體的教學(xué)效果不好，學(xué)生的成績沒有得到提高，因此教師要改變這樣的傳統(tǒng)教學(xué)模式，才能提高學(xué)生對知識的掌握。改革的重點是要把程度差和程度好的學(xué)生進行分開教學(xué)，對于程度好的學(xué)生可以做一些更深層次的授課，而程度差的學(xué)生在授課的時候就要有針對性的授課，必須做到提高學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性，讓他們對這個課程感興趣。程度好的學(xué)生計算機能力也會有所提高，而程度差的學(xué)生也可以學(xué)到自己想學(xué)的知識。

　　參考文獻：

　　[1]陳文偉.決策樹支持系統(tǒng)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[M].北京：清華大學(xué)出版社，1998.

　　[2]陳文偉.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[M].北京:北京工業(yè)大學(xué)出版社，2002

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