教育数据挖掘在大学生自我导向学习评价中的应用研究

1、    教育数据挖掘在大学生自我导向学习评价中的应用研究    陈潇潇+蔡迎归+熊佳慧【摘要】自我导向学习过程数据难以量化和统计，无疑造成教师对学生的学习效果难以评价，导致学生自我导向学习缺乏有效地指导与监控。本文在认真分析学生自我导向学习评价现状的基础上， 运用教育数据挖掘技术对学生自我导向学习进行系统的客观的评价，真实地反映学生对知识的理解和掌握情况，分析找出影响学生自我导向学习的各种因素，帮助教师及时调整教学计划和方案，为学生自我导向学习的开展与改进方面提供有效的指导。【关键词】教育数据挖掘 自我导向学习 评价【基金项目】本文系湖南省哲学与社会科学

2、基金项目“新媒体环境下大学生自我导向学习实证研究”（项目编号：14yba296）成果论文。g642.4 a 2095-3089（2016）20-0034-01教育数据挖掘指应用数据挖掘方法从来自于教育系统的数据中提取出有意义的信息的过程，从而为教育者、学习者、管理者、教育软件开发者和教育研究者等提供服务。目前，许多高校相继建立了日益完善的信息管理系统，积累了大量详实的教育信息数据。而对于这些数据的使用，如学生评价、考勤以及成绩信息，多限于统计、查询等传统方式，信息资源没有被充分利用。如何采用合适的技术手段，将以学生为主体的自我导向学习评价信息进行科学处理，提取出有用的规则和知识，帮助教师正确评

3、价学生对知识的掌握程度，为教学辅导提供系统、科学化的决策指导，以期提高学生自我导向学习的效率和质量。一、学生自我导向学习评价现状随着信息化建设的不断推进，学生的自我导向学习不再局限于书本知识。通过互联网、手机新媒体等多种渠道，学生可以自主选择喜欢的学习方式和内容，如教学视频、论坛讨论、在线实时交流、电子课件下载、收发邮件等，学习内容和途径的选择广而杂，而且学习效果无法考量。自我导向学习过程数据难以量化和统计，无疑造成教师对学生自我导向学习获得的知识多少、掌握的具体情况以及获得的有益知识等等无法评价，导致学习过程中缺乏有效地指导与监控。此外，传统课堂授课中，教师是否能够充分考虑学生的水平以及需求

4、，调动学生自我导向学习的积极性，提高对课堂参与的兴趣，缺乏具体的数据作为考察依据。学生无法获取老师对自己的课堂教学评价，对自己知识点的掌握程度以及自我导向学习的效果不能进行客观的判断。不少学生认为自己有能力管理自己的学习，但学习效果往往欠佳；有的学生认为自己学习刻苦扎实，但考试起来成绩却不理想。综上所述，需要运用教育数据挖掘技术对学生自我导向学习进行系统的客观的评价，真实地反映学生对知识的理解和掌握情况，通过数据分析找出影响学生自我导向学习的各种因素，帮助教师及时调整教学计划和方案，为学生自我导向学习的开展与改进方面提供有效的指导。二、教育数据挖掘在自我导向学习评价中的具体应用（1）数据采集本

5、研究数据来源于本研究前期访问收集的调查问卷信息，结合学生基本信息库与成绩信息库、选课信息库，将其中一些与自我导向学习特征属性相关的字段采集生成自我导向学习基本信息库。采集信息包括姓名、专业、班级、性别、户籍、专业排名、每天学习频率、学习使用工具、学习渠道、对课堂授课建议、课堂吸收效果、自我导向学习评价等。（2）数据预处理对数据进行数据清理，查漏补缺。如课堂吸收效果出现空缺情况，默认为0。若类似数据过多，分析结果肯定是代课教师教学水平有问题，影响数据挖掘的准确性和真实性。因此对于关键数据空缺项采用删除的方法，而非关键属性的空缺项则采取均值法进行填充。清理后的数据需要转换成适合于数据挖掘的形式，如

6、将专业排名属性进行转化处理，专业排名/专业学生数小于等于20%为优，20%<良<=40%。以此类推，用“等区间装箱”的方法划分为优、良、中、达标、落后五个等级；自我导向学习频率离散化为高（3小时及以上）、较高（2-3小时）、一般（1-2小时）、较少（少于1小时）和完全不学习五个阶段；学习使用工具泛化为电脑、手机、书籍以及其他四类；学习渠道泛化为自我阅读、交流解惑、答题练习、综合四种；户籍根据当地居民年均消费额泛化划分为发达地区、中达地区、落后地区三类。（3）关联规则的应用采用经典关联规则apriori 算法挖掘学习效果与专业系班、课堂学习、学生个人特征、自我导向学习因素之间关系。数

7、据的分析过程采用spss clementine数据挖掘工具，确定最小支持度为5%，取最小置信度为70%执行运算，分析得出有效关联规则24条，部分列举如下：规则1：专业=经管，性别=女，学习频率=高，学习渠道=答题练习，课堂效果=好自我导向学习评价=好规则2：年级排名=良，每天学习频率=较高，使用工具=手机自我导向学习评价=好规则3：专业=计算机，户籍=落后，每天学习频率=较高，学习渠道=自我阅读年级排名=中规则4：课堂效果=好，每天学习频率=较高，学习渠道=综合年级排名=优规则5：性别=男，户籍=发达，每天学习频率=从不，学习工具=电脑年级排名=落后（4）评价分析通过关联规则可以分析得出，自我

8、导向学习的效果与课堂效果、学习频率以及学习渠道息息相关。经管专业的学生在认真听课的同时，辅以课后习题练习，自我导向学习效果较好；听课效率高，每天辅以全面综合的课后学习，自我导向学习效果好；而有些同学虽然学习态度好，刻苦努力，但由于学习方式方法不对，学习效果不佳；经济条件较为宽裕的男生爱玩电脑，导致学习精力分散，成绩落后。为此，学生在今后的自我导向学习中，针对自身的不足合理地规划学习时间，科学地借鉴适当的学习方法；教师应针对有关情况，找到影响学生自我导向学习的因素，给予相应的指导建议，形成师生间、学生间的互动，进一步促进教学效果。三、结束语将教育数据挖掘技术引入到学生自我导向学习评价当中，应用典关联规则apriori 算法对特征属性数据进行挖掘分析，帮助教师正确评价学生对知识的掌握程度和自我导向学习的效果，挖掘出影响学习效果的潜在因素，从而指导教师在教学中应该发扬和注意的事项，为教学辅导提供系统、科学化的决