導(dǎo)語：數(shù)據(jù)挖掘?qū)W生全口徑接收效果分析一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

隨著我國高等教育招生規(guī)模的提升，高等教育的大眾化已基本實現(xiàn)，研究生的規(guī)模也迅速擴大，因此研究生課堂教學質(zhì)量逐漸成為各大高校關(guān)注的焦點問題之一。而課堂接收效果直接影響研究生課堂教學質(zhì)量，進而影響人才的培養(yǎng)。因此，調(diào)查、了解研究生的課堂狀態(tài)，深入研究影響課堂接收效果的因素，對于提升研究生課堂質(zhì)量具有十分重要的現(xiàn)實意義。本文通過調(diào)查東北財經(jīng)大學研究生課堂行為，挖掘影響大學課堂效果的相關(guān)因素，歸納出其主要影響因素并從中尋求提升大學課堂效果的可行性策略。

一、文獻綜述

劉華和李瑗[1]通過教學態(tài)度，教學內(nèi)容，教學方法這三個指標打分情況，進而利用Microsoft決策樹算法，Microsoft關(guān)聯(lián)算法和Microsoft聚類分析法挖掘模型進行挖掘分析。駱懿玲[2]基于元規(guī)則約束的關(guān)聯(lián)挖掘進行課堂教學質(zhì)量評價挖掘，并得出分析結(jié)果，給出建議。邵珠艷等[3]利用灰色關(guān)聯(lián)分析，對影響課堂教學效果的因素打分后進行分析。葉勇[4]將云模型引入到遺傳算法，再用改進遺傳算法對支持向量機參數(shù)進行優(yōu)化，并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多元線性回歸模型比較，以便對課堂教學質(zhì)量的模型評價效果進行評價。袁萬蓮和鄭誠[5]利用關(guān)聯(lián)規(guī)則進行數(shù)據(jù)挖掘，得出與教學質(zhì)量相關(guān)因素是教師的學歷、職稱以及教齡；職稱為講師、教齡較長或者高級職稱、高學歷的教師教學質(zhì)量較好。張震等[6]將評價指標大致分為教學態(tài)度、教學內(nèi)容、教學水平以及教師研究能力，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則進行數(shù)據(jù)挖據(jù)。戴俊[7]以教師因素，學生因素，師生雙方因素以及環(huán)境因素和考試成績作為變量，通過主成分回歸方法對影響課堂教學效果的因素進行分析，為改進教學評價方式與提高課堂教學效果提供理論參考。許云華等[8]設(shè)計調(diào)查問題為“您最想對課堂教學提的意見”“改進方法”“如何實現(xiàn)從被動學習向動吸收知識的轉(zhuǎn)變”，基于扎根理論對上述問題答案進行分析并得出分析結(jié)果。柴志賢和邱風[9]借鑒過程—成果研究方法，在以往研究的教師職稱、年齡、所教年級、課程類別這些教師背景變量的基礎(chǔ)上，增加教學素質(zhì)、教學技能與教學責任心這三個影響因子進行分析，從而為提高高校課堂教學效果提供一定經(jīng)驗指導(dǎo)。

二、理論

（一）支持向量機（SVM）

支持向量機是由CorinnaCortes和Vapnik等在1995年首先提出的，是一種基于統(tǒng)計學習原理的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。支持向量機分為支持向量回歸機和支持向量分類機，本文主要應(yīng)用支持向量分類機進行數(shù)據(jù)挖掘。支持向量機分類的核心是找到兩相互平行并且間隔（margin）最大，并能將屬于不同類別的樣本點正確分開的邊界，位于兩邊界中間位置并與之平行的超平面，稱之為最大邊界超平面，即為最終解。

（二）TF-IDFTF-IDF

是一種判斷詞語在文件中重要性程度的加權(quán)統(tǒng)計方法。一個詞語在文件中出現(xiàn)的頻率越高，它對這個文件來說就越重要；這個詞語在整個語言中出現(xiàn)的頻率越高，它對這個文檔來說越不重要。TF-IDF可以利用計算機技術(shù)在不需要人工進行干預(yù)的情況下提取文件中的關(guān)鍵詞，并快速對詞頻進行統(tǒng)計，常被用于文本挖掘和信息檢索等前言領(lǐng)域。TF-IDF的主要思想是：若某個詞在其他文件中很少出現(xiàn)，但在這一文件中出現(xiàn)的頻率高，那么它極有可能反映了這一文件的特性，則認為它很適合用來分類，因為它具有很好的類別區(qū)分能力。TF-IDF實際上代表的是TF*IDF，TF表示詞頻，IDF表示逆文件頻率。

三、模型

（一）數(shù)據(jù)來源

1.變量選取

為了獲得教師因素、學生因素以及環(huán)境因素這三個變量的收稿日期：有效數(shù)據(jù)，筆者精心設(shè)計一份調(diào)查問卷，影響因素分為教師、學生及環(huán)境。教師因素中包括：學與生互動情況、授課方法、課堂考勤、按時上下課、PPT使用情況、普通話水平、講課聲音大小、作業(yè)布置情況以及課程考查形式。學生因素包括：出勤狀況、遇到問題交流情況、課下與同學和老師交流情況、學習狀態(tài)、聽課表現(xiàn)、上課做筆記情況、課程內(nèi)容掌握情況以及課堂上的感受。環(huán)境因素包括：上課時周邊環(huán)境、所用教室類型、課程安排上下學期情況、上機教學與否、教學設(shè)備、授課時間段、授課時長以及教室衛(wèi)生環(huán)境。

2.數(shù)據(jù)獲取

在調(diào)查對象的選擇上，我們主要以東北財經(jīng)大學研究生為調(diào)查對象，發(fā)放線上調(diào)查問卷，讓學生認真對自己所學課程中某一門課的教學效果進行評價。

（二）數(shù)據(jù)挖掘過程及結(jié)果

（1）讀入數(shù)據(jù)。選擇源選項卡中的excel節(jié)點，將調(diào)查問卷中數(shù)據(jù)導(dǎo)入到clementine中。（2）數(shù)據(jù)審核。選擇輸出選項卡中的數(shù)據(jù)審核節(jié)點連接到excel節(jié)點上，由審核結(jié)果可知，Q5變量的類別比為90∶9∶1，單個類別值過大，會影響建模的精確程度，故應(yīng)刪除。（3）數(shù)據(jù)分區(qū)。利用分區(qū)節(jié)點將數(shù)據(jù)進行分區(qū)，其中70%為訓練集，其余30%為測試集。（4）變量相關(guān)性分析。利用統(tǒng)計量節(jié)點分析變量之間的相關(guān)性，若相關(guān)性高，需要剔除相關(guān)變量，反之則不需剔除。經(jīng)測試，在本文的變量中未發(fā)現(xiàn)高相關(guān)性變量，因此無需剔除變量。（5）得分變量重新分類。利用“重新分類”節(jié)點將得分變量分類，其中0—7分為一類，8、9、10分為另一類。（6）特征選擇建模。選擇建模選擇項卡中的特征選擇節(jié)點，將其連接到數(shù)據(jù)流的恰當位置上。（7）支持向量機建模。提取上一步得到的重要變量，選擇建模選擇項卡中的SVM節(jié)點進行建模。（8）數(shù)據(jù)測試。測試過程和訓練過程是相同的，且得到的準確率為93%，測試結(jié)果良好。

（三）文本挖掘過程及結(jié)果

1.數(shù)據(jù)清洗。原始調(diào)查問卷數(shù)據(jù)中包括文字，標點符號。其中一些信息對關(guān)鍵詞抽取沒有幫助，甚至會嚴重影響研究。為了方便抽取工作順利開展，有必要先對原始評論數(shù)據(jù)進行清洗，如“無”或“好”等，對問卷內(nèi)容沒有幫助，進行直接刪除處理。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理。預(yù)處理可以把句子級別的文本數(shù)據(jù)劃分成可識別的詞、詞組，主要包括分詞、詞性標注和依存句法分析三個部分。在本文中使用LTP進行分詞。3.關(guān)鍵詞提取。由于人工標注會造成主觀干擾，本文為了減小人工標注的主觀性影響，要利用TF-IDF算法自動提取關(guān)鍵詞。

四、結(jié)論及建議

（一）結(jié)論

學生、教師、環(huán)境三方面均對課堂接收效果產(chǎn)生較大影響。數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果中，課堂興趣、學科掌握內(nèi)容為學生因素，授課方法以及課堂互動屬于教師因素，排在第二位的上課周邊環(huán)境則是環(huán)境因素。文本挖掘結(jié)果中，學生、課程、認真為學生因素，理論、講課、上課、教學、案例、互動屬于教師因素，教室則是環(huán)境因素。因此，三種因素均對課堂接收效果產(chǎn)生影響。利用文本挖掘與數(shù)據(jù)挖掘?qū)Ρ确治隹梢缘玫搅己玫难芯拷Y(jié)果。文本挖掘與數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果中均體現(xiàn)出了學生因素、教師因素以及環(huán)境因素對課堂接收效果產(chǎn)生影響，并且兩種方法的分析結(jié)果中均以高頻率出現(xiàn)“互動”因素，印證了文中使用的兩種方法均可行并可得到較為精準的結(jié)果。

（二）建議

增加課堂小組討論環(huán)節(jié)。集體討論是課堂中不可忽視的環(huán)節(jié)，既可以活躍課堂的氣氛，交換意見觀點，拓寬學習范圍；又可以活躍學生思維，多角度展開思考，提升解決問題的能力，避免傳統(tǒng)灌輸式的教學方式。增加師生課堂互動。加強師生互動，調(diào)動課堂氣氛，并利用實際問題創(chuàng)設(shè)情境，讓學生給出解決的方案，提高學生的學習興趣。增加課本知識與實際案例的結(jié)合。書本的知識往往是生硬抽象的，而結(jié)合實際的案例后，不僅可以使死板的課本知識更加形象生動，易于理解消化，融會貫通于實際案例中；也可以提高學生的學習興趣，提升學習的積極性與主動性。增加課程實踐環(huán)節(jié)。將課本知識用于實際操作中，不僅可以升學生學習的樂趣，還可以使學生結(jié)合生活經(jīng)驗學習相關(guān)知識，更好地將書本知識用于實際學習以及未來的工作中，同時在實踐中深化對于課本知識的理解。增加高校課改調(diào)查。

本文針對東北財經(jīng)大學研究生的調(diào)查問卷結(jié)果進行分析，并提出建議。不同學校的實際情況會有一定差異，師資力量會有差異，學生學習素質(zhì)不同，院校學習氛圍也有一定差異等。不同院校根據(jù)本校情況設(shè)計相應(yīng)的調(diào)查研究方式，會使研究結(jié)果更具可信性，建議更具可行性，為教學改革提供更加切合實際的方案。

作者:馬曉君 劉 艷 程超超 劉亞雪 魏曉雪 單位:東北財經(jīng)大學