決策樹技術在學生選課系統中的應用研究

周克榮

摘要：對于學校來說，選修課堂的教學效果主要取決于學生的興趣變化以及教師的教學質量。若將決策樹技術運用到選修課程系統設置當中，我們不僅可以對學生的興趣愛好進行細致的分析，同時可以利用相關分析數據進行選修課體系的制定。本文將對決策樹及其主要運用過程進行簡要分析，并就其在在學生選課系統中的應用進行相關的探究。

關鍵詞：決策樹技術；學生；選課系統化為商品，給學生提供自由選擇的方式，這種商業化的管理模式無疑能夠給教育機構帶去新的活力，因此，利用決策樹技術在選課系統中進行數據挖掘與制定，可以極大地提高學生學習興趣，增強學習能力。

1決策樹

決策樹指的是與二叉樹結構類似的一種空間架構，該架構以頂端樹枝為根節點，以中層為葉子節點進行數據往返。葉節點作為決策樹的最終層，其負擔了決策樹中所有需要規劃的類別。常用決策樹模型主要有數據預測和數據生成兩種功能。決策樹技術的應用能夠很好對某一事物或數據進行規律預測。

決策樹模型對輸入的數據分類過程較為簡單，只需要從輸入記錄中的寸照到根節點位置進行測試，將該記錄中到葉節點為止的屬性值高低變化進行篩選，找出類別。通過數據挖掘來完成決策樹算法，但這一階段的決策樹還無法滿足數據的正常工作，我們還需要對其進行進一步的處理，用以簡化決策樹系統，使其能夠更好地為數據工作提供便利。決策樹通過樹枝與葉子來進行替換，利用相關技術挖掘數據并在決策樹中返回，從而對用戶最終挖掘進行數據評估。

2決策樹技術在學生選課系統中的應用

選課系統在規劃設計時需要很多繁瑣的步驟進行，校園是培養人才之地，只有創建了良好的數據挖掘系統才能為學生提供適合的選課。決策數據樹的數據需要經過多次的處理，在實施數據之前都要做好詳細計劃，而校園選課系統設計也需要具備相關的計算機知識。選課系統主要包括系統可行性、系統概要設計以及問題定義等相關技術的考量。決策樹技術是由若干個數據挖掘技術構成的，在數據挖掘的過程中提供決策樹技術的活動流程，流程主要包括決策樹生長、目標分類、構造訓練和決策樹生成等。

2.1 目標數據挖掘

筆者從相關調查網站上隨機抽取了不同類的學生基本信息，并運用決策樹技術來對抽取學生進行分類，通過對學生不同的喜好與需求分析，來將目標屬性設置為學生能夠接受的課程。

2.2 課程設計決策樹分類法結果

我們通過實踐決策樹的算法可知，將期望值不同的學生進行分類，如表2所示，愿意學習本專業知識的學生大多為二、三年級的學生，在性別上男女相當，他們之所以選擇本專業課程，主要原因在于專業課對于其畢業以及今后的求職生活能夠提供堅實的基礎；愛好文學課程的學生大多屬于一、二年級，這一年級的學生專業課程較多，他們往往希望選擇一些較為輕松地課程，以此拓寬知識面；選擇藝術課程的學生大部分為一年級學生，且以女生居多，男生的選擇較少。由以上數據我們可以得出相關結論，高年級學生在進行選課時往往將畢業、求職就業等因素放在首位進行選擇，而低年級學生通常會選擇自己感興趣的課程進行修習。

在明確了學生的選課喜好以及需求后，學校在進行學生選課規劃時就有了一個主要目標，就能夠提供更為貼合學生需求的課程。如在高年級學生的選修課程安排中將重心放在就業指導方面上，設計人性化的課程，為其提供就業方便，而對于低年級學生則可以多安排一些拓展性的課程，為學生提供較為輕松愉悅的大學氛圍。利用決策樹技術進行學生選課系統應用，不僅能夠有效節約學生資源，還能夠提高學院教學質量，推動校園建設。

3結語

總之，只有通過對學生的興趣愛好與需求進行了準確的把握，我們才能夠更好的建設校園課程系統，運用決策樹技術不僅能夠進一步為學生進行課程選修提供便利，同時還能夠讓教師明確學生的知識需求，從而更好地為其提供課程教學，在提高教學質量的同時推動學生綜合素質的發展。

[參考文獻]

[1]朱娟,楊豐華.改進的決策樹算法在教務管理數據挖掘系統中的應用[J].教育技術導刊,2010(4).

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