數據挖掘在學生成績分析中的應用

王云松

學生成績是反映學校教學水平的第一手資料，這些數據可以為學校改進教育教學提供重要依據。然而，現階段的學生成績分析，多數還停留在較為原始的數據庫管理和查詢階段，沒有對學生的成績進行橫向和縱向的對比研究，也缺乏對各學科成績之間內在聯系的挖掘。為此，學校將數據挖掘技術與學校學生成績分析管理系統相結合，通過分析和處理系統中大量的學生成績數據，尋找潛在的規律及模式，促使學校更好地開展教學工作，提高教學質量。

1.數據挖掘工作模式

學校所構建的數據挖掘工作模式包括數據采集、模型建立、挖掘控制和知識分析。

在各業務模塊中，數據集成模塊實現響應應用請求，執行數據庫查詢、讀取數據文件或事項記錄，根據業務要求對數據源進行信息集成。數據轉換模塊的任務是過濾那些不符合要求的數據，包括檢查數據的一致性，處理無效值、缺失值等。

知識抽取模塊是基于數據源信息，依據數據挖掘算法進行多模式操作，完成知識發現。知識評價模塊依據對模型的各種客觀評價標準，對中間知識模式進行篩選。

知識驗證模塊結合各種策略，解決結果知識中的冗余和沖突，去偽存真。數據挖掘控制模塊實現系統中各算法構件的初始化、組合與調用，控制挖掘過程的啟動、轉移和終止。

2.應用實例分析

成績得失分率波動分析。分析各門課程試卷中的得失分情況，以及各科中各類題型的平均失分率現象，也就是通常所說的對試卷的難度進行分析。這樣做有利于教師和學生分析教與學的過程，解決易出現的問題，提高教學與學習質量。利用多維分析方法對學生成績數據進行挖掘，得到其總體均值、方差、標準差、中心矩、總體偏度、總體峰度等指標，提取得失分率波動信息。按照學生類型、發生時間、影響因素等進行相關性分析，從而挖掘出更多的信息，為下一步教學提供指導。

各科成績特性分析。合理分析各門課程的成績特性，優化教學與學習需求，能夠充分發揮教師和學生的主觀能動性，提升教學資源的使用效率，促進教學質量的提升。如各科成績分時段特性分析，能直觀表明某個時間段的綜合成績、歷史平均得失分率變化趨勢，可以挖掘、分析出一些隱含信息，如季節氣候變化、學生身體健康狀況、飲食休息安排等對成績的影響，從中挖掘潛在的規律及適當的教學模式，促進學校更好地開展教學工作，幫助教學管理者制定教學計劃。

基于數據挖掘技術構建的學生成績分析系統，能夠分析學生各科成績的強弱分布，找出影響學生學習的各種潛在的因素，從而為開展教學管理提供合理的參考意見，具有很好的推廣應用價值。endprint