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威廉即时赔率:自學考試成績分析中數據挖掘技術的運用

時間:2019-12-18 來源:吉林廣播電視大學學報 作者:郭萬春 本文字數:4375字

皇冠即时赔率网 www.471027.live   摘    要: 隨著大數據時代的到來,高等教育自學考試歷經30余年發展,積累的海量考生成績數據尤顯珍貴。然而,面對龐大的考生成績大數據,大部分高校僅僅停留在較為簡單的原始數據的備份、數據查詢和數據報表統計階段,沒有體現出數據與自學考試各專業、學科和課程之間的內在聯系。在自學考試日??嘉窆芾?、開考計劃安排和決策工作中,缺乏數據的支持,僅憑借以往經驗來采取較為傳統的管理方法。高等教育自學考試要向更高層次發展,就需要運用數據挖掘技術從自學考試大數據中找出各數據間的關聯性,并將有用數據信息轉化為知識表示,合理地利用這些有價的、隱藏的數據信息,為自學考試各專業開考計劃的設置、教學管理及領導決策等提供支持服務??梢源偈棺匝Э際允迪指咝?、規范、科學的管理,有利于推動自學考試改革的創新和可持續發展。

  關鍵詞: 大數據; 數據挖掘; 自學考試; 成績分析;

  一、引言

  自學考試歷經三十多年來的發展,積累了大量的考生成績數據信息。由于我國自學考試考務管理工作還處于比較初級的階段,考務工作人員對自學考試的數據信息沒有進行深入的研究和利用。當前自學考試的課程管理、專業管理和成績管理仍處于憑主觀經驗決策的階段,管理決策過程缺乏有力的數據支撐。本文通過將數據挖掘技術引入自學考試的歷史成績分析,研究在大數據的信息背景下,自學考試管理人員如何充分利用豐富的成績大數據資源。通過數據挖掘技術,發現大量數據項間的潛在關聯。同時,對數據挖掘結果進行分析解釋,并最終為自學考試領導者進行決策提供理論依據,為考生提供更好的學習服務。

  二、數據挖掘技術的發展現狀

  1、數據挖掘技術國外發展現狀

  數據挖掘是近些年來新興起的一個熱門學科,數據挖掘(Data Mining)是知識發現(KDD–Knowledge Discovery in Database)的重要環節之一,指從大型數據倉庫提取隱含的、未知的而對決策有潛在價值的知識和規則。1國外對于數據庫的了解與研究要追溯到二十世紀八十年代后期,自從1989年首次提出知識發現KDD以來,KDD已經逐漸成為科研和行業應用的熱點,成為了一門受不同領域學者關注和研究的交叉學科,相關的研究和應用非常廣泛。自1989年,國外就涉獵數據挖掘技術領域方面的研究,研究的組織機構或大學很多,研究的主要側重點在于應用方面的研究,截至目前,已經取得了較為顯著的研究成果。

  2、數據挖掘技術國內發展現狀

  國內關于數據挖掘方面的研究與應用的起歩相對于國外比較晚,在90年代中后期オ形成基本研究框架,研究的人員主要集中在大學,也有部分分布在研究所或公司。現主要側重算法方面的研究,其中在應用領域方面的研究也十分廣泛,以政府、商業、教育、金融、科研、醫療應用領域方面的研究居多。數據挖掘研究具有廣泛的應用前景,大數據的挖掘能夠有效的降低決策風險,提高管理者的決策水平。但是,當前數據挖掘技術在教育層面上的研究還處于初級階段,尤其是在自學考試方面的研究屬于冷門領域,研究的課題不多。數據挖掘技術與自學考試的有機結合體現了其蓬勃的生命力,未來,這種趨勢將以前所未有的速度繼續向前發展。
 

自學考試成績分析中數據挖掘技術的運用
 

  三、自學考試成績管理中存在的問題

  高等教育自學考試是教育部考試中心統一管理的一項全國性考試,有完善的考務考籍管理流程,對考生的歷次成績的管理就是其中的重要組成部分之一。自學考試歷經30多年的發展,累積了海量的考生原始成績大數據,而這些龐大的數據每年正在以指數速度增長。無論是對于考生學習情況的掌握還是從管理的角度來看,考生的歷次考試成績大數據都是有價值的數據,它能直接準確反映考生學習情況,這些大數據可以為改進自考專業計劃和實施考務工作提供重要依據。人們也能夠從這些豐富的自考成績大數據中獲得更為實用、更具有價值的信息。然而,目前這些大數據只有極少部分被應用,絕大部分數據還處于閑置狀態。自學考試考生成績的管理和深入研究工作并沒有引起各管理部門的足夠重視,各管理部門對考生成績的管理工作還是以數據查詢、匯總報表為主,對隱藏的成績數據與各學科、專業和課程之間的內部的關聯性沒有深層次的聯想和研究。在自學考試日??嘉窆芾?、開考計劃安排和決策工作中,缺乏數據的支持,僅憑借以往經驗來采取較為傳統的管理方法。

  四、數據挖掘技術在自學考試成績分析中應用的必要性

  大數據顧名思義是指體量特別大、數據類別特別多的數據集,并且在可承受的時間范圍內,無法利用傳統的數據分析處理技術對其全部內容進行抓取、管理和處理。2近年來,隨著信息技術的發展,大數據的應用隨處可見,例如高校就業情況的調查,國內各城市購買力分析等,大數據與我們的生活息息相關。自學考試考生成績數據信息量龐大,是數據挖掘技術可以大有作為的一個重要應用領域。當前,自學考試成績數據絕大部分還處于未開發或者是未完全開發狀態,隨著經濟、社會的快速發展,如何從海量的自考成績數據中快速提取有用的信息,成為制約大數據普及應用的首要問題。這些數據可能來自于不同地區、不同高校、不同專業,在規模上和結構上都沒有統一的形式和標準。數據庫存儲的數據越來越趨于海量化、非結構化和多樣化,傳統的數據分析手段在實時性和分析結果的多樣化上已經不能滿足實際工作的需要,而數據挖掘技術作為一種成熟的數據分析方法,能有效的解決自學考試數據儲存、分析和應用的問題。

  五、基于數據挖掘技術的自學考試成績分析應用的路徑選擇

  1、數據挖掘技術在提高自學考試通過率方面的應用

  隨著社會信息技術的快速發展,數據正以前所未有的速度在不斷地增長,讓“數據說話”逐漸成為新時代發展的新主題,大數據時代的序幕已經悄然拉開。大數據在深刻影響著人們的生活和工作的同時,也在給社會各行各業的發展帶來前所未有的變革與挑戰。教育行業也不例外。傳統的教育理念下,大多數的自學考試教學活動是基于老師以往的教學經驗開展的,但是有些經驗往往缺乏科學性的指導。通過對自學考試學生成績大數據的深入挖掘和關聯分析,可以制定出更加符合自考學生實際學習情況和自考輔導教師實際教學情況的教學方式和學習方法,從而有利于提高自學考試各科的通過率。

  2、數據挖掘技術在滿足學生個性化學習需求方面的應用

  現在隨著計算機網絡技術和數據庫存儲等技術的發展,尤其是數據處理,數據挖掘技術進一步發展,我們可以運用信息技術的先進手段對考生成績進行分析和研究??嘉袢嗽笨梢允褂檬萃誥虻姆椒ǚ治隹忌慰緯壇杉淶哪誆苛?,既可為考務管理提供依據,也有針對性的對考生進行特征上的邏輯分類,讓考生能夠對自己的成績分布有一個更直觀全面的了解,方便考生根據自身學習情況報考課程;根據考生的各項特征運用聚類算法對考生進行群體劃分,找出具有共性的考生??嘉窆芾砣嗽笨梢愿菘忌娜禾宸植?,有針對性的進行開考計劃設置,考生也可以根據自己的學習狀況,有選擇性的參加考試,數據挖掘技術的運用能夠使個性化學習和個性化考試成為可能。

  3、數據挖掘技術在優化自學考試課程結構方面的應用

  自學考試是按開考專業進行課程管理的考試,各專業內部課程之間的聯系十分緊密,但由于自學考試專業過多,考務管理人員往往無法將專業課程之間的內部聯系鏈接在一起,只能依靠以往工作經驗,進行自考開考課程設置,這不僅無法體現自考專業的個性化特征,也將影響考生的考試積極性。從管理的角度來看,通過數據挖掘技術深入研究學科之間的內部聯系,并將其應用于考務管理工作中,不僅可以使考生認識到課程之間的先后遞進關系,還能夠根據當前自身的學習和考試情況,有選擇性地參加考試。對于管理部門來說,將收集到的大量成績數據深度挖掘,分析成績之間的內部聯系,調整優化課程設置,從而能夠更加準確的尋求自學考試的發展規律和方向,使之真正適應考生的學習節奏。

  4、數據挖掘技術在實現自學考試精確化、科學化管理方面的應用

  自考考務管理系統中存儲了大量考生的考試成績信息,但這些大數據長期以來一直沒有得到有效的利用,考務工作人員僅停留在對數據庫中存儲的歸檔,成績信息進行簡單的數據查詢和報表打印,還遠遠談不上對數據的研究利用??技蘋陌才乓踩鄙偈萆系牟慰家讕?。因此對考生的成績數據進行深入分析,發現隱含關系,是非常必要的,它能為優化考試設置和考生參加考試提供直接而準確的信息。同時,通過基于關聯規則的數據挖掘技術的應用,可以充分考慮到各學科、各專業、各課程之間的關聯關系,改變了以往開考課程設置無依據,隨意性強的狀態。一方面,根據考生成績挖掘系統給出的數據報告,有針對性的設置考試計劃。對開考課程進行優化配置,一定程度上能夠提升考生的考試通過率;另一方面,通過大數據分析,自考輔導教師可以隨時隨地了解學生的基本學習情況,預測學生未來(下轉第46頁)學習上的表現,也可以進一步促使教師對教學過程進行自我反思,及時發現潛在問題,從而優化自學考試教學過程。推動自學考試學習評價由依靠經驗評價向依據數據挖掘技術的客觀評價方式轉變。通過深入挖掘自學考試學生成績大數據并對其發展規律進行總結,將促進傳統教學方式的變革,對提高自學考試教學效率具有重要的指導意義。總而言之,通過挖掘自學考試成績的數據信息,有利于實現自學考試管理的精確化、科學化,使自學考試管理方式變得更加便捷。同時,還能夠為自學考試課程的設置、教學的管理等方面帶不來不可估量的價值。

  六、結束語

  隨著互聯網絡技術的飛速發展,大規模非結構化數據快速積累,數據挖掘技術在自學考試中的應用越發廣泛,大數據的發展對于自學考試事業的繁榮和發展具有劃時代的意義。高等教育自學考試要向更高層次發展,就需要運用數據挖掘技術從自考大數據中找出各數據間的關聯性,并將有用數據信息轉化為知識表示,合理地利用這些有價的、隱藏的信息為自學考試各專業開考計劃設置,教學管理等領導決策提供支持服務。但是,我們在利用大數據進行有益嘗試的同時,也必須清醒地認識到大數據在帶來機遇的同時也可能給人們帶來挑戰,例如,數據挖掘也涉及數據的私有性和安全性問題。大數據作為一把雙刃劍,我們在應用中只有和專業知識相結合才能做出科學的判斷,才能促使自學考試實現高效、規范、科學的管理,推動自學考試改革創新和可持續發展。

  參考文獻

  [1]Han Jiawei, Kamber Micheline.《數據挖掘:概念與技術》[M].機械工業出版社, 2012.
  [2]曾澤林,段明秀.基于密度的聚類算法DBSCAN的研究與實現[J].科技信息,2012(10):162-163.
  [3]趙巖.數據挖掘中的關聯規則技術研究[J].西安電子科技大學,2008,(1):1-67.
  [4]劉海燕.談數據挖掘在高校成績分析中的應用[J].才智,2014,(22):81.
  [5]褚志濤.關聯規則挖掘在開放教育教學管理中的應用[J].南京廣播電視大學學報,2019,(1):63-65.

  注釋

  1陳濤,王萬榮.基于關聯規則的數據挖掘技術在教學評價及學生成績關系之間的應用研究[J].安徽科技學院學報,2013,27(6):62-65.
  2隋菱歌.應用智慧化技術推動金融服務創新[J].《長春金融高等專科學校學報》,2016(1):59-64.

    論文來源參考:郭萬春. 淺析數據挖掘技術在自學考試成績分析中的應用[J]. 吉林廣播電視大學學報. 2019(11)
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