導(dǎo)語：數(shù)據(jù)挖掘?qū)W風(fēng)量化評(píng)價(jià)分析一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：學(xué)風(fēng)是學(xué)校學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)氣，數(shù)據(jù)挖掘是在海量數(shù)據(jù)中提取有用信息并加以分析利用。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用與學(xué)風(fēng)評(píng)價(jià)中，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，分析揭示影響學(xué)風(fēng)的因素及其內(nèi)在聯(lián)系，提高學(xué)校學(xué)風(fēng)建設(shè)，提升學(xué)生學(xué)習(xí)興趣。

關(guān)鍵字：學(xué)風(fēng);數(shù)據(jù)挖掘;關(guān)聯(lián)規(guī)則

一、學(xué)風(fēng)

學(xué)風(fēng)是指學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)氣，及學(xué)生對(duì)待課堂內(nèi)外學(xué)習(xí)的態(tài)度。它是學(xué)生集體或個(gè)人在學(xué)習(xí)過程中表現(xiàn)出來的帶有傾向性的、穩(wěn)定的態(tài)度和行為。學(xué)風(fēng)是一所高等學(xué)校的靈魂，學(xué)風(fēng)建設(shè)是一項(xiàng)需要長(zhǎng)期堅(jiān)持并不斷改進(jìn)的工作。良好的學(xué)風(fēng)能促進(jìn)學(xué)生的學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)，是學(xué)校辦學(xué)質(zhì)量的重要體現(xiàn)，沒有良好的學(xué)風(fēng)，學(xué)校就失去了其具有的能力。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是通過對(duì)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中的海量數(shù)據(jù)信息進(jìn)行有目的的提取、分揀、歸類，挖掘隱含的有用信息，用于為各行各業(yè)的生存和發(fā)展提供決策支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一項(xiàng)涉及多學(xué)科的技術(shù)，其特點(diǎn)主要是：數(shù)據(jù)挖掘主要處理的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)庫中經(jīng)過預(yù)處理的數(shù)據(jù)，屬于結(jié)構(gòu)化的數(shù)值信息；數(shù)據(jù)挖掘主要依靠統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)和數(shù)學(xué)知識(shí)，通過建立挖掘模型，設(shè)計(jì)挖掘算法，分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，揭示數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系。

三、數(shù)據(jù)挖掘在學(xué)風(fēng)量化評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

目前學(xué)風(fēng)的評(píng)價(jià)主要是通過問卷調(diào)查完成的，主要是通過調(diào)查在校生、畢業(yè)生、教師等影響學(xué)風(fēng)因素，然后得出學(xué)校學(xué)風(fēng)的整體狀況，并對(duì)學(xué)校的學(xué)風(fēng)進(jìn)行評(píng)價(jià)。現(xiàn)有的學(xué)風(fēng)研究和評(píng)價(jià)體系采用的都是傳統(tǒng)的思維方式，其研究很少融入了現(xiàn)代信息技術(shù)手段。現(xiàn)代信息技術(shù)如數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)成功運(yùn)用到了高校的學(xué)生管理和教學(xué)質(zhì)量評(píng)估上，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到高等學(xué)校的學(xué)風(fēng)研究和評(píng)價(jià)中成為一種切實(shí)可行的研究方案。數(shù)據(jù)挖掘是隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展而出現(xiàn)的一門數(shù)據(jù)分析技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)現(xiàn)已應(yīng)用于高校學(xué)生管理和教學(xué)質(zhì)量評(píng)估上，這為將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用與學(xué)風(fēng)量化評(píng)價(jià)中，建立科學(xué)有效的數(shù)據(jù)挖掘模型，將學(xué)風(fēng)評(píng)價(jià)方法由定性轉(zhuǎn)化為定量提供了科學(xué)的依據(jù)。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用學(xué)風(fēng)量化評(píng)價(jià)中的步驟如下。(一)確定數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο螅捍_定數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο笫菙?shù)據(jù)挖掘重要的一步，數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο蟠_定后，可以明確數(shù)據(jù)挖掘所需要的數(shù)據(jù)挖掘在學(xué)風(fēng)量化評(píng)價(jià)中的應(yīng)用曹陽張小恒(重慶廣播電視大學(xué))數(shù)據(jù)源，本文數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο鬄榘嗉?jí)的學(xué)風(fēng)、班級(jí)之間的學(xué)風(fēng)的關(guān)系及整個(gè)學(xué)校的學(xué)風(fēng)。(二)數(shù)據(jù)采集：數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)挖掘中一個(gè)重要的，工作量較大的、占據(jù)時(shí)間較長(zhǎng)的一個(gè)階段。本文中數(shù)據(jù)采集通過教務(wù)處完成。學(xué)風(fēng)數(shù)據(jù)主要包括收集班級(jí)班風(fēng)的常規(guī)數(shù)據(jù)及大量經(jīng)驗(yàn)性的學(xué)風(fēng)指標(biāo)數(shù)據(jù)，如學(xué)生基本信息、學(xué)生學(xué)習(xí)積極性、學(xué)習(xí)興趣、關(guān)注點(diǎn)、學(xué)生課堂表現(xiàn)、學(xué)生出勤率、對(duì)教師的期望等數(shù)據(jù)。(三)數(shù)據(jù)預(yù)處理：將上一階段收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理與清洗，提取出有效數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一個(gè)適應(yīng)數(shù)據(jù)挖掘模型的有效數(shù)據(jù)。(四)數(shù)據(jù)挖掘及分析：本階段是數(shù)據(jù)挖掘中最重要的階段，將經(jīng)過預(yù)處理后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)分析模型中，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法—Apriori算法分析學(xué)風(fēng)指標(biāo)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性。Apriori算法是數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則經(jīng)典算法，是關(guān)聯(lián)挖掘中成熟的算法。(五)數(shù)據(jù)應(yīng)用：通過數(shù)據(jù)挖掘及分析，揭示影響學(xué)風(fēng)相關(guān)因素的內(nèi)在聯(lián)系。經(jīng)過研究分析，制定出有利于學(xué)風(fēng)建設(shè)的政策等。

四、結(jié)束語

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一項(xiàng)從海量數(shù)據(jù)中提取用于信息的技術(shù)，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于學(xué)風(fēng)量化評(píng)價(jià)中，能揭示影響學(xué)風(fēng)因素的內(nèi)在聯(lián)系，根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得出的學(xué)風(fēng)內(nèi)在聯(lián)系，制定關(guān)于學(xué)風(fēng)建設(shè)的相關(guān)政策，提高學(xué)校的學(xué)風(fēng)建設(shè)，提高學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)的興趣。

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作者:曹陽 張小恒 單位:重慶廣播電視大學(xué)