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基于数据挖掘的高校学生成绩预警系统设计 作者：张玮 来源：《科技资讯》 2013年第6期 张玮 (华北科技学院教务处 北京 101601) 摘 要:通过依靠学生综合数据库并合理使用高校教务管理信息系统,以数据挖掘的含义、原理等方面为基础,通过分析现在管理系统的弊端,设计基于数据挖掘的高校学生学习成绩预警系统,来对成绩有问题的学生发出预警通知,使教务管理系统得到改善,从而很好的提高学生学习成绩。 关键词:关联规则 数据挖掘 学生成绩 预警系统 中图分类号:G64 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2013)02(c)-0023-01 高校教学管理的重心在于不断提高高校教学水平，关键在于加强学生成绩的管理。目前,通过数据挖掘技术对教学数据库的不断分析研究,其在教育方面的研究成果越来越突出。如果设计一套高校学生成绩预警系统,参考高校教务信息系统数据库,并使用数据挖掘技术对高校学生成绩数据库进行分析,系统通过挖掘各学生每一课程的成绩数据,计算出不同成绩水平的产生概率,通过原有的成绩数据推测今后的成绩趋势,进而找到与本课程相对应的关联规则作为预警因素,建立起预警系统,这样就能够及时评估学生的学习成绩,督促学生改进学习方法,以提高其成绩水平。 1 数据挖掘含义及基本原理 数据挖掘(Data Mining,DM)通俗地说就是从数据中挖掘信息。由于人类的认识水平有限,很多模糊的、随机的、不完全的、有噪声的数据中隐藏的信息就不容易被发现,但是通过对一系列有关数据的分析和挖掘,就会使大量重要的潜在知识浮现出来。数据挖掘将数据库、数据网络、统计数学等技术结合起来,从而进行预测、分类、估计、复杂数据类型挖掘、相关性分组或关联规则等处理。在高校教务管理工作中,高校学生成绩与成绩的各影响因素之间潜藏着很大的联系,而数据挖掘技术可以对此进行全面地分析。所以,各个从事此项研究的人员开始设计并逐渐将数据挖掘技术与高校教学管理系统结合起来,扩展数据挖掘技术应用的新领域,并多方面、多角度的定性分析学生成绩情况。 数据挖掘主要是通过关联规则数据挖掘算法进行:根据所需挖掘出的相符合关联规则,设定最低可靠度和最小支持度两个阈值,即用来表示所需的关联规则一定要符合的最小可信任程度和所需的关联规则一定要符合一组数据量在统计意义上能达到最低要求。 2 现在状况下对学生成绩的管理 一般情况下,教务系统的管理人员虽然能够在数量较大的数据库中作普通的查询,或对一定数量学生的成绩进行简单统计处理或数学排序,但是如果想进行进一步的研究,那么这种传统下管理数据库的方法就只能望而却步了。另外,在高校逐渐扩大招生人数的情况下,成绩管理系统也需要处理越来越多的数据,解决更加繁琐的问题。因而,在这种数据处理压力较大状况下,就要求更加强大的数据处理系统来进行工作。如果仅仅将计算机作为存储工具而存放大数量形式不一的数据,而不去挖掘在其中隐含的具有重要价值的信息,那么数据中潜在的关联和规则也就不会被找出或利用,同时也就不能够对数据产生规律加以把握,在教学工作中造成一定损失。如果能够对这些存在的弊端加以解决,那么不仅能够使现代教学管理提高到新的层面,而且可以帮助教师有效评估学生学习成绩状况,以提高学生的学习成绩。所以说尽早建立完善的数据挖掘管理信息系统很有必要。 3 高校学生成绩预警系统设计 我国的高校成绩预警设计在当前水平上,只能对学生成绩数据进行简单的统计分析。为了满足需要,以便于更好的管理学生学习,针对学习成绩的三个基本状态:成绩相对落后、成绩趋于滑落和成绩潜藏问题,依此能够及时分析学生成绩水平,督促学生改进方法,提高学生成绩。 现在就以成绩潜藏问题来对系统的基本使用原理进行分析,并设计出相应的基本模型。成绩预警系统通过挖掘学生以往成绩关联规则,确定成绩的关联规则范围,再根据目前成绩水平在此范围进行搜索,推算学生今后的学习中隐藏问题。 (1)对成绩数据进行预处理,首先将学生所处学期、学期所有课程进行编号,因为四个学年有八个学期,各学期课程应该都在10科以内,故一般情况下以两位数表示,即“学期+课程”,这样就有利于后续的排序。然后把历史数据库内数据的格式“学号+姓名+不合格课程”中的“不合格课程”依次编上号码,如不合格课程1,不合格学课程2,…。再将成绩不合格的记录从需要处理的所有成绩记录中一一筛选出来。 (2)挖掘出概率较高的数据,设置适当的支持度,以便于找出的关联规则不具特殊性。为了能确保能够准确成功预警,需要排除无关规则,同时也要避免有管关预警规则被弃用,所以在进行合适的置信度定位时,既不能过于狭隘,也不能范围太广,在保证准确率的同时不断提高预警水平。预警规则包括前件和后件,前件和后件分别表示前后学期的课程,每个学科作为一个项,将前件各项和后件的各项之间排好顺序,后件始终排在前件之后。规则的前件和后件不可以用来表示同一学期的课程成绩,相同学期课程之间的成绩不能够相互预测,只能在前件产生之后对后件即下一学期成绩进行预测,随着历史学期成绩的期数增加,预测的准确率越高。 (3)按照首步的方法预处理本学期的学生成绩,在预警规则库中进行搜索,输出匹配项进行分析。 4 结语 随着我国各高校实行信息化步伐的加快,高校教育中的工作效率不断提升,管理大量数据信息的系统也就充分发挥了作用。数据挖掘的方式能将很多有用的数据在繁琐、量大的数据库中提取出来,作为评估教学水平和学生学习的依据,合理指导高校的管理、教学工作。成绩预警系统的目的就是能够对出现学习问题的学生及时发出预警信息,使学生在大学的学业成功完成。同时,在信息技术不断发展今天,不断对成绩预警系统进行改进,以使其能更好的为教育事业服务。 参考文献 [1] 李昊,周振华.基于数据挖掘的高校学生成绩预警系统[J].大庆石油学院学报,2011,4(35):91-95. [2] 董军凯.数据挖掘技术在成绩分析中的应用[J].科技资讯,2009(22):72-74. [3] 张皓.数据挖掘技术在构建学生成绩预警系统的应用[J].电脑知识与技术, 2011,19(7):4529-4530. 本文来源：https://www.dywdw.cn/23a2b6ecce7931b765ce0508763231126fdb7789.html
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2022-07-01
