大學(xué)生圖書館門禁數(shù)據(jù)與成績(jī)關(guān)聯(lián)分析

孫可可 李忠 李海洋 李瑩 王圓圓

摘要：為研究大學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)與利用圖書館門禁信息之間的關(guān)系，此項(xiàng)研究選取了防災(zāi)科技學(xué)院2017和2018屆學(xué)生的成績(jī)數(shù)據(jù)和圖書館門禁信息，并從門禁信息中提取出學(xué)生去圖書館學(xué)習(xí)的時(shí)長(zhǎng)和次數(shù)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的Apriori算法，分析學(xué)生成績(jī)和學(xué)生去圖書館學(xué)習(xí)的次數(shù)及時(shí)長(zhǎng)之間的關(guān)聯(lián)性。研究結(jié)果顯示，學(xué)生去圖書館的時(shí)間和次數(shù)與學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)的關(guān)聯(lián)程度比較高。

關(guān)鍵詞：學(xué)生成績(jī);圖書館門禁;Apriori算法;防災(zāi)科技學(xué)院

中圖分類號(hào)：TP391

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2020）04-0235-02

收稿日期：2019-10-18

基金項(xiàng)目：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)（ZY20180121）

作者簡(jiǎn)介：孫可可（1994—），男，安徽臨泉人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)闉?zāi)害信息處理技術(shù);李忠（通信作者），男，博士，教授，研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘、可拓學(xué)理論、災(zāi)害評(píng)價(jià)等;李海洋，男，安徽合肥人，碩士研究生;李瑩，女，內(nèi)蒙古通遼人，碩士研究生;王圓圓，女，河南洛陽(yáng)人。

Correlation Analysis of Library Access Control Data and College Students ' Achievement

SUN Ke-ke，LI Zhong，LI Hai-yang，LI Ying，WANG Yuan-yuan

（Institute of Disaster Prevention，Sanhe 065200，China）

Abstract：To study the relationship between college students' academic achievement and the use of library access control information，this study selected the data from the 2017 and 2018 students ' academic achievement of the Institute of Disaster Prevention library ac-cess control information，and extract the length of time and frequency of the access control information which students went to the library，By using the Apriorialgorithm in data mining technology to analyze the correlation between students achievement and the length of time and frequency which students went to the library for learning.The results of the study show that the length of time and number of students going to the library are highly correlated with the student's academic achievement.

Key words：student achievement;access control information of library;Apriorialgorithm;Institute of Disaster Prevention

伴隨著校園信息化的發(fā)展，校園一卡通作為校園信息化的媒介，成為每個(gè)學(xué)生必不可少的工具，因此校園一卡通積累了大量的學(xué)生行為信息數(shù)據(jù)。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可能從這些數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的知識(shí)，對(duì)學(xué)生管理、教學(xué)等具有指導(dǎo)意義。然而目前這些數(shù)據(jù)沒有能夠有效地利用，僅僅停留在增刪改查、統(tǒng)計(jì)分析和圖表展示等程度，造成數(shù)據(jù)資源的極大浪費(fèi)[1]。圖書館是一個(gè)學(xué)校圖書、資料等文獻(xiàn)的匯集點(diǎn)，是培養(yǎng)人才的重要支撐，是一所學(xué)校的學(xué)科建設(shè)的重要基地。眾所周知，學(xué)習(xí)成績(jī)與學(xué)生的生活習(xí)慣密不可分。本文希望分析大學(xué)生利用圖書館資源的次數(shù)與學(xué)生成績(jī)之間的關(guān)系，研究二者之間的關(guān)聯(lián)性問(wèn)題，為更好地利用圖書資源、指導(dǎo)學(xué)生行為習(xí)慣、提高學(xué)習(xí)成績(jī)等提供科學(xué)支撐。

1 數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征分析

由于所有拿到的數(shù)據(jù)都是原始數(shù)據(jù)，而Apriori算法要求數(shù)據(jù)必須是分類屬性的數(shù)據(jù)，無(wú)法對(duì)原數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，所以對(duì)于原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的處理，才能從中找到相應(yīng)的特征。數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括數(shù)據(jù)清洗、集成、變換、規(guī)約[2]。數(shù)據(jù)清洗主要是從原始數(shù)據(jù)中刪除數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重且無(wú)法使用的記錄、刪除重復(fù)的記錄;數(shù)據(jù)集成則是把多個(gè)數(shù)據(jù)源或者數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)合并放到一個(gè)一致的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中;數(shù)據(jù)變換主要是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成便于使用的形式;數(shù)據(jù)規(guī)約是在保持原有數(shù)據(jù)的特征的和原有數(shù)據(jù)的完整性的基礎(chǔ)上，適當(dāng)降低數(shù)據(jù)的規(guī)模或者維度，降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本，減少數(shù)據(jù)挖掘所需要的時(shí)間[3]。

數(shù)據(jù)質(zhì)量的高低直接關(guān)系到數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的好壞，因此需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清理、整理、除噪、集成等預(yù)處理操作，這是數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的重要環(huán)節(jié)。本文所選取的數(shù)據(jù)是防災(zāi)科技學(xué)院2013和2014這兩年人學(xué)學(xué)生的圖書館進(jìn)出信息和學(xué)習(xí)成績(jī)信息，計(jì)算每個(gè)學(xué)生每個(gè)學(xué)年進(jìn)出圖書館的次數(shù)以及在圖書館內(nèi)的時(shí)長(zhǎng)（單位：分鐘），以及每學(xué)年的成績(jī)和總成績(jī)。按照成績(jī)分為三類學(xué)生，分別是：A類為該年級(jí)學(xué)生成績(jī)排名前15%的

學(xué)生，C類是該年級(jí)學(xué)生成績(jī)排名最后15%的學(xué)生，其余為B類學(xué)生。如圖1所示的是一次數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的流程。