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基于關聯規則對醫學高校計算機基礎成績的分析與探討

2020-07-14 02:34:49郭靜霞白金牛石磊
課程教育研究 2020年16期
關鍵詞:成績

郭靜霞 白金牛 石磊

【摘要】醫學高校的教育對新技術有著強烈的需求和使用,我校在線網絡教學平臺上將MOOC融入到計算機基礎課程教學中,進行了教學模式的改革,同時借助無紙化考試平臺,計算機基礎課程的考核方式進行了改革。本文基于關聯規則的原則,對我校計算機基礎課程成績分析和探討。

【關鍵詞】關聯規則? 計算機基礎課程? 成績

【基金項目】本文系內蒙古自治區規劃項目“內蒙古自治區教育科學研究十三五規劃”(項目編號:NGJGH2019144)的研究成果;2019-2020年度內蒙古自治區高等學校教學改革科學研究項目(基金編號:2019NMGJ048);包頭醫學院教育教學改革研究項目(基金編號:2018BYJG-A015);包頭醫學院“問學計劃”“為學計劃”“踐學計劃”研究項目(基金編號:踐學計劃(征集)2018 BYWWJ-ZJ-23);包頭醫學院2018年教育教學改革項目(基金編號:踐學計劃(專項)2018BYWWJ-ZX-04)。

【中圖分類號】G642 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089(2020)16-0242-01

一、前言

我校是少數民族邊疆地區的醫學類高校,為了更好的落實教育部、內蒙古自治區教學改革的意見,進一步推進我校教育教學改革研究工作,全面提升我校創新能力,故我校計算機基礎課程的改革勢在必行。

我校計算機基礎課程主要開始三門課程:Office辦公軟件、Python程序設計、Access數據庫。為有效的提升學生的計算機應用能力、思維能力[1],提高學生學習的積極主動性,計算機基礎課程進行如下改革:首先,在教學過程中,借助在線網絡教學平臺載入MOOC,讓學生利用豐富的課程資源,掌握知識的核心要義;其次,基于無紙化考試平臺,建立試題庫,該試題庫根據NCRE1和NCRE2的難度建立(NCRE全國計算機等級考試),以提高學生計算機應用能力,促進學生過級率。

本課程教學模式的改革和試題庫的建設與應用研究是我校信息化教育的需要,是課程設置和教學實踐改革的重要內容。成績是衡量學生的標準,也是評估教學質量的依據[2]。本文基于關聯規則,從定量的角度展現我校計算機基礎課程進行教學改革后成績分析的多個方面,有助于驗證我校經過教學改革后,教學質量和教學效果是否有所提升。

二、基于關聯規則下計算機基礎課程的成績分析

關聯規則(Association? Rule)最先由Agrawal于 1993 年提出這一概念。其目的是發現大量、復雜數據之間的相互關系。本文對我校大一學生的計算機基礎成績進行分析。

1.數據收集

本數據使用18級大一學生的考試成績信息。學生的計算機基礎成績信息保存在無紙化考試系統中的Oracle數據庫中,利用程序選取部分重要字段將其導出。考試成績信息包括:學號、姓名、學院、班級、單項選擇、操作題/編程題、總成績等。

2.數據預處理

學生成績從系統中以Excel形式導出,因原始數據庫中學生考試成績信息包含大量的數據,數據導出后,對各個字段的數據格式進行了嚴格控制,刪除無用的字段,對原始數據存在的多余、噪聲等問題進行數據清理。

3.數據挖掘及分析

根據關聯規則對計算機基礎課程的1760名全校大一學生的成績進行數據挖掘,在結果中選出課程類別和專業成績的規則。數據挖掘結果分析如下:

1)計算機基礎課程類別的不同,對不同的專業起到了推進作用。因Access數據庫操作簡單易學,VB程序設計涉及到編程相比較難學,其中英語專業興趣比護理專業好。

2)就編程課程而言,VB程序設計和Python程序設計,后者比前者更好一些,預防、影像專業比臨床專業要略好。究其原因,VB是可視化的界面,且正在退出舞臺。Python程序設計正是新興的語言,且是開源代碼,包含很多第三方庫,是解釋編譯型語言,學起來較VB容易。

3)在上Python程序設計課程時,因將MOOC嵌入到在線網絡教學平臺上,從數據的顯示中發現,預防、影像等專業的學生興趣度較高。比同期的其他班上課的積極性與主動性更加高漲,且與事實相符。

三、結論

本文根據計算機基礎課程學生成績關聯規則挖掘方法,分析出成績里面的信息基本與現實相符,對于教學管理部門的決策有著積極的輔助作用,使其能更好的指導學生的學習和今后的發展。同時,為我校、我系這次計算基礎課程教學改革奠定了基礎,且提供了事實依據。

參考文獻:

[1]李洋.基于計算思維的大學計算機基礎課程教學改革探討[J].課程教育研究,2018(51):52.

[2]楊巍巍.關聯規則在高校學生成績分析中的應用[J].黑龍江工程學院學報(自然科學版),2013(03):67-70.

作者簡介:

郭靜霞(1981-),女,漢族,內蒙古包頭人,碩士研究生,副教授,研究方向:數據挖掘。

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