数据挖掘技术在高校计算机能力考核成绩分析中的应用研究

2011-04-10百色学院物理与电信工程系广西百色533000

长江大学学报(自科版) 2011年34期

(百色学院物理与电信工程系，广西百色533000）

随着计算机技术在现代教育体系中的运用，数据挖掘技术为学生成绩考评带来很大方便，同时保证考核结果的客观公正性。下面，笔者对应用该技术进行高校计算机能力考核成绩分析的情况进行阐述。

1 数据挖掘技术的作用

1）预测功能数据挖掘的重要功能是利用大量数据资源，通过分析大量数据资源来达到一定预测效果。例如，教师在考核之前也可以结合学生的平时表现或课堂学习效率，预测其能力考核的最终结果，从而针对成绩考核中可能出现的问题事先采取相应解决措施。

2）联系功能该功能主要表现在数据关联分析过程中，即通过对数据库信息的深入分析来进一步剖析数据之间存在的具体联系。关联分析是数据挖掘中最为关键的环节，因为分析过程是否严谨直接决定了所得结果的可靠性，也是数据资源能否得到充分挖掘、利用的决定性因素[1]。如高校计算机能力考核成绩阶段，教师可以根据学生的学习情况作进一步关联性分析，弄清影响学生学习成绩的具体因素，从而为教师的教学改革提供科学指导意见。

3）聚类功能运用该功能可以对数据实施详细的分类研究，根据数据资源的性质、特点、结构等进行综合调配归类(见图1）。一般情况下，数据挖掘的对象是各种各样的数据，而大量数据中存在着明显的相似性或差异性，若能够将相关数据合理区分开来则有助于对数据资源的利用。聚类分析方法包括划分法、层次法、基于密度法、基于网格法、基于模型法等[2]，在计算机能力考核成绩分析时应结合实际需要选择相应方法，如对不同层次学生的考核可采用层次法进行分析，对不同年级的考核可用划分法进行分析。

图1 数据挖掘系统结构

4）描述功能对于数据挖掘对象而言，在接受挖掘处理之前必须经过一个概念性的描述过程，以保证用户能从不同角度去分析数据，为后面制定数据挖掘方法做好准备。概念描述是该功能的主要内容，用户通过对数据概念全面认知后可更深层次的分析被挖掘的数据内容，找出不同对象之间的共同点。例如在进行计算机能力考核成绩分析时，利用该功能可以对学生的姓名、年龄、性别、年级等基本信息进行详细描述，让教师能在短时间内了解被考核学生的具体情况。

5）检测功能目前，计算机数据挖掘技术功能得到进一步优化，其中偏差检测是数据挖掘功能中的一种新的应用形式[3]。当所有数据挖掘操作结束之后，用户可以通过偏差检测对挖掘结果加以检查来及时发现数据结果中存在的诸多不足。例如，教师在计算机能力考核成绩分析时会遇到不同方面的偏差（考试分数偏差、学生信息偏差等），若不及时纠正错误会导致最后的考核成绩评定结果出现误差。利用该功能之后，教师可以利用计算机软件自动发现偏差，从而提醒教师及时修改数据信息。

2 数据挖掘技术应用流程

1）确定对象确定研究对象是数据挖掘的第1步，能为整个数据挖掘流程(见图2）设计提供参考。在高校计算机能力考核成绩分析中，数据挖掘的对象是学生，这是整个数据挖掘操作的中心。需要指出的是，不能直接将学生的成绩确定为数据挖掘的对象，因为这样偏离了数据挖掘控制的主体要求。

图2 数据挖掘的具体流程图

2）数据选择确定数据挖掘对象之后，应根据对象所含的相关信息作出准确的数据选择，即弄清要从被挖掘对象中挖掘何种内容。因此，进行数据选择时应查找、筛选与业务对象相关的内部数据信息和外部数据信息，再挑选出能够用于数据挖掘的数据[4]。在高校计算机能力考核成绩分析中，教师应选择的数据包括姓名、性别、年龄、学号、专业、考试成绩等，上述数据是高校计算机专业考核的相关信息，教师可在此基础上进行筛选使用。

3）数据处理为了获得学生在计算机能力考核中的成绩结果，需要对数据挖掘前筛选的数据进行综合处理，该过程是所有数据挖掘流程中最重要的环节。通常教师在数据挖掘时主要参考学生的专业考试成绩指标，再通过计算机创建模型或数据表对学生成绩具体界定[5]。在进行数据处理时，教师可将学生的平时成绩、理论成绩和操作成绩3项指标作为考核对象，具体处理方法如下：①及格，成绩用 “1”表示；②不及格，成绩用 “0”表示。学生年龄划分为A1[22～30岁]、A2[31～35岁]、A3[36～49岁]、A4[50～60岁]4个阶段，教师职称用B1[初级]、B2[中级]、B3[副高]和B4[正高]表示，C1[0，1]代表计算机能力考核的最终成绩。

4）数据挖掘参照数据处理后获得的相关信息，教师可以对本次数据挖掘进行总结，从而挖掘出其他潜在的有价值信息。教师利用数据挖掘不仅能考核学生的计算机等级考试成绩，而且能确定学生在该专业学生中的学分高低。此外，教师能利用数据挖掘对影响学生考核成绩的原因进行分析。根据表1的结果，教师可以深层次挖掘相关信息，具体内容如下：①学生年龄分为A1[22～30岁]、A2[31～35岁]、A3[36～49岁]、A4[50～60岁]4个阶段，根据上述数据，教师可探讨学生计算机能力考核成绩高低是否受年龄因素的影响。②教师职称分为B1[初级]、B2[中级]、B3[副高]、B4[正高]，根据上述数据，教师可了解学生计算机能力考核成绩与教师职称高低的关系，因为教师的专业水平对计算机课程教学质量会产生较大的影响。

5）数据总结当数据挖掘工作结束后，教师应及时对数据进行总结，上述过程可通过知识同化技术来实现，即把本次分析所得出的结论集成到业务信息系统的组织结构中，为更深层次的数据挖掘提供科学的指导。