关联规则算法在成绩分析中的应用探讨——以高中学生的考试成绩为例

肖小甜

（庆阳第六中学，甘肃 庆阳）

虽然成绩不是评价学生的唯一标准，但学生的成绩中还是隐藏着很多信息。对这些信息进行收集、整理和分析，可以深层次挖掘学生成绩的产生背景，如学生学习态度、学生学习兴趣、家庭教育基础、课堂教学质量等，进而对学生学习影响因素、教师教学有效性形成进一步了解。关联规则算法是一种数据分析手段，其在教学领域中应用时，可以通过分析学生成绩而找出教师与学生的各项问题，以及问题产生的根源或影响因素。这样一来，便能为当前教学分析工作提供依据，帮助教育工作者及学校进行教育决策的优化调整，进而提升教师教学质量与学生成绩。

一、关联规则算法的含义

关联规则的含义就是通过调查单一数据与其他数据之间的联系，从而探寻二者的依赖关系，并生成所有的影响因素，分析外界各项影响因素。一般来说，普遍用支持度与置信度两个参数描述关联规则的属性，通过分析频繁项集计算相互之间的置信度。现实中常见的关联规则算法的应用是在商场中的捆绑销售，分析消费者在购买一项产品的同时，普遍购买较多的另一项产品，从而将二者进行捆绑，并剔除其他的无用信息。在教学中运用关联规则算法时，学生的成绩就类似商场消费者的消费记录，可以通过收集整理的成绩数据，分析影响学生成绩的关联因素。在学生成绩的收集过程中，除了应详细收集学生的各个科目成绩外，为达到分析目的，还应对学生的家庭情况、学生兴趣、学校等种种因素进行收集。其中，家庭因素包括家庭氛围、父母教育期望与受教育程度，学生特征应包括学习主动性、心理情况、网络沉迷度，学校因素包括师生关系、教师教学态度、班级学习氛围、学习结构等。之后，再结合关联规则算法分析结果，对现有的教学方法、教学效率、教学质量进行评价反思，并进一步调整育人思路、完善教学模式、优化教学方案。

二、基于关联规则算法分析学生成绩

通过关联规则算法分析学生成绩时，应从学生各个科目的成绩进行着手，充分收集学生的语文、数学、英文、理科综合、文科综合的学习成绩，清除出空缺数值，再通过数据的泛化与挖掘处理结果，最后从结果可得知在学生的学习成绩中，很多学生受到偏科因素的影响，在政治、历史成绩较差时，语文成绩也一般，在物理、化学科目较差时，数学成绩也一般，因此对于这种情况，教师应加强对这种连带反应的教学关注度，分析课程之间存在的关联性，并在发现学生有科目较差时，应积极查找学生其他科目的成绩，注重对学生偏向科目整体的教育，而不应仅仅拘泥于单一科目。此外，学生的学习成绩还会受到多种因素的干扰，在课堂上喜欢与教师互动，且师生关系、家庭氛围较好的学生，往往成绩也较高，因此可以看出学生成绩很容易受到外界因素的影响。

三、基于关联规则算法的结果评价教师教学质量

通过对学生成绩的分析，可知很多学生的学习成绩不佳也与教师有关，很多学生由于师生关系较差，或是在课堂上没有受到赞赏而导致学习兴趣下降，丧失了对学习的动力与主动性。另外，也有部分学生受到班级学习氛围的影响，导致学习成绩下滑。而此时，教师却没有及时改善班级学习氛围，也没有对偏科的学生进行全方位的教育培养。因此，通过连带原因，可看出教师的教学质量可以较大程度地影响学生的学习成绩。

基于此，学校应将关联规则算法的结果充分运用到教师教学中当作数据参考。对于学习成绩较差的学生，教师除了应进行多方面培养外，还应在课堂中加强与学生的互动，提升学生的主动性，通过适当赞赏来培养学生的学习兴趣，从而有效提升学生的学习成绩。

四、基于关联规则算法的结果反映学生学情

运用关联规则算法判断学生的学习情况时，应积极从学生个人情况、家庭因素、学习主动性等方面入手。很多学生偏科或成绩较差时，往往会因此而影响家庭氛围，父母认为学生的成绩辜负了自己的期待，而学生则因为成绩差，更加不愿意学习，极大程度地降低了学生的学习兴趣，进而导致其成绩有所下滑，课堂教学的有效性也得不到良好的体现。

教育者在收集相关信息时，应注意对学生信息的全方面收集，很多成绩较差的学生往往外界情况并不良好，在班级中受到不良班级氛围的影响，在家庭中受到父母的影响，从而降低了学习成绩。因此，学校应积极安排教师通过对学生家访或与家长访谈的方式，积极开导家长思想，引导家长正确面对孩子的成绩影响因素，从而改善家庭氛围，让孩子避免受到外界因素的干扰而影响学习。

总而言之，通过关联规则算法可以看出，学生的成绩很容易受到外界因素的影响，这种影响体现在班级学习氛围的影响、家庭的影响以及教师教学质量的影响等多方面。因此，学校及相关教师应积极应用关联规则算法，充分分析本校学生的成绩及相关影响因素，从而提升课堂教学质量，提高学生学习成绩。