計算機教育中數據挖掘的運用研討

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本文作者：劉世勇、羅美淑 單位：黑龍江幼兒師范高等專科學校、牡丹江師范學院

把數據挖掘技術應用到教學管理當中，一方面可以促進教育體制的完善、發展以及必要的改革；另一方面能客觀地反映高校管理中存在的一些問題，為制定學校的方針政策提供重要依據，進一步引導學生學習積極性，最終提高教學質量，增強教學效果。隨著教育信息化進程的推進，將數據挖掘技術應用于教育中，從大量的教育數據中發現隱藏的、有用的知識來指導教育、發展教育，成為當今勢在必行的重要的研究課題。計算機教程的教學目標是使學生能夠將計算機與信息技術應用于其工作領域，成為既熟悉本專業業務又掌握計算機應用技術的復合型人才。但目前我校計算機基礎課程主要采用教師講演和學生練習相結合的傳統的教學模式，非計算機專業的學生主要是模仿學習和驗證課堂上學過的知識，難以將學過的知識應用到實際和自己的專業中。

在教學評價中的應用。數據挖掘是計算機技術的典型代表，其對于不同數據的處理功能得到了諸多用戶的認可。隨著計算機技術在現代教育體系中的運用，數據挖掘技術開始融合到計算機能力測試考核中，為考評工作帶來了很大的方便，就數據挖掘下的計算機能力考核應用展開分析。以學生評估教師為主的教學評價，對教學改革和教學質量的提高起到了很大的促進作用。通過數據挖掘技術對教師的個人信息、素質方面、績效方面進行考核，可以從教學評價數據中進行數據挖掘，查詢教學效果與教師的工作態度、工作技能等的各種關聯，找到教師的教學效果與教師績效的關系問題，合理調配一門課程的上課老師，使學生能夠較好地保持良好的學習狀態，從而為教學部門提供了決策支持信息，促使更好地開展教學工作，提高教學質量。在研究關聯規則挖掘算法的基礎上，詳細分析了教師因素對學生考試成績和學生評教成績的影響，結果表明具有豐富的教學經驗和良好責任心的教師可以幫助學生取得良好的學習成績。

在學生學習興趣方面的應用。聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬于同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。通過聚類技術將學生進行分類，第一類學生不經常上網，只是偶爾去幾次；他們不經常運用信息技術輔助計算機基礎的學習；并且對計算機基礎不是很感興趣。第二類學生上網次數也不頻繁，但這些學生認為計算機基礎在學習和生活中是很有用的；此類學生認為應該將傳統的計算機基礎教學方式進行改進；并且此類學生認為設立小組協作學習方式是很有必要的；利用任務驅動教學很有好處。第三類學生經常上網，并且對計算機基礎很感興趣，但是他們認為現有教學方式落后，教學內容簡單不實用，缺乏獨立學習的機會，他們更愿意自主學習；同時對于小組協作方式很贊同，認為可以提高學習興趣。通過對挖掘信息分析，我們發現大部分學生對于學習計算機比較感興趣，但認為現有的計算機基礎的教學模式落后，所以對計算機基礎進行教學模式的改革是非常有必要的。

在教學知識內容中的應用。計算機教學存在知識點內容分散，但各知識點之間又存在著緊密的相互依賴關系的現象。學習是一個循序漸進的過程，各知識點之間存在關聯和前后順序關系。某個知識點未能掌握會影響后續幾個知識點的學習。隨著信息化在高校中的深入，不少高校已經開始使用網上教學系統。研制和開發了各類輔助教育信息平臺，它們的開發和應用大大提高了工作效率。

在成績分析系統中的應用。利用數據挖掘技術對在線答題系統中的錯題信息進行數據挖掘，從中發現有用的關聯規則，進而指導教師查找教學漏洞，提高教學質量。實驗證明提出的方法能有效找到各錯題之間的關聯信息。對試卷的分析可以利用關聯規則對試卷數據庫進行分析來得到某次考試的有效性、可信度、得分分布等信息。可以利用分析學生的歷次考試成績及試卷中各題的得分，分析學生的進步情況、學習障礙、知識點和知識單元的掌握情況等等。其中包括利用z分數對應曲線圖對學生同時進行的各科目測試成績進行的橫向比較；利用z分數對應曲線圖及二列相關系數的分析對學生分數在歷次測驗中進行的縱向比較；利用成績分布曲線得出學生成績頻數分布圖等。

在教學管理中，把常用的數據挖掘技術應用在教師信息、學生信息、選課信息等各個方面，確定學生對不同知識點的掌握程度,以便快速、準確地了解學生學習情況,采用適當的挖掘方法，確實發掘數據中隱藏的內在聯系,提高教學管理水平，使教師和學校教育決策者洞悉教學中存在的問題。