基于數據挖掘的網絡實驗教學評價系統設計

韋德華 韋小鈴

摘? 要： 網絡實驗教學是教育信息化環境下大學生掌握理論知識、形成綜合實踐能力的重要手段，現代網絡實驗教學平臺多是通過作業、測試的方式進行教學評價，僅通過學生成績對教學效果進行檢驗是不合理的。文中構建完善的網絡實驗教學評價體系，使用數據挖掘技術設計網絡實驗教學評價系統，以此挖掘網絡實驗教學中有價值的信息作為原始數據，并且處理原始數據，實現評價結果的輸出，從而實現全面評價網絡實驗教學的效果，進一步科學、合理地完善網絡實驗教學的評價和管理，進一步提高人才培養質量。

關鍵詞： 數據挖掘; 教學平臺; 網絡實驗教學; 評價系統; 數據收集模塊; 數據庫設計

中圖分類號： TN710?34? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號： 1004?373X（2020）03?0142?04

Design of network experimental teaching evaluation system based on data mining

WEI Dehua1， WEI Xiaoling2

（1. Wuzhou University， Wuzhou 543002， China; 2. Beibu Gulf University， Qinzhou 535011， China）

Abstract： The network experimental teaching is an important way for college students to master theoretical knowledge and shape comprehensive practical ability under the environment of educational informationization. The modern network experimental teaching platform performs teaching evaluation mainly by means of homework and test. However， it is unreasonable to evaluate the teaching effect only by students′ achievement. In view of this， a perfect network experimental teaching evaluation system is built in this paper， which is then designed on the basis of data mining technology， and the valuable information in the network experimental teaching is mined as the original data. Then， the original data is processed to realize the output of evaluation results， so as to evaluate the network experimental teaching effect comprehensively， and further improve the network experimental teaching evaluation and management scientifically and reasonably， and improve the quality of personnel training.

Keywords： data mining; teaching platform; network experimental teaching; evaluation system; data collection module; database design

0? 引? 言

隨著“互聯網+教育”、網絡課程、MOOC、虛擬仿真教學和在線學習平臺在高校的廣泛應用，與之對應的網絡實驗教學平臺也得到快速發展。網絡實驗教學平臺不僅實現了教學資源共享，還能夠整合教學資源，促進師生更密切的溝通與交往，有效彌補了傳統課堂互動環節，使教師教學質量和學生學習興趣得到提高。因其所具備的這些優勢及高校對實驗教學質量的重視，網絡實驗教學平臺逐漸被更多的高校關注。目前，網絡實驗教學平臺在教學評價方面有所欠缺，主要體現在網絡實驗教學評價體系不夠完善、評價主體單一，對網絡實驗教學中產生的海量數據缺乏有效的分析和關聯挖掘，不能為網絡實驗教學和管理提供決策建議。為此，本文結合教學評價理論提出網絡實驗教學評價體系，并基于數據挖掘技術設計了網絡實驗教學評價系統，挖掘后臺數據庫有價值的信息，實現關鍵信息的提取、量化和分析，最終得到有用的關聯規則，發現與網絡實驗教學存在必然聯系的因素，實現完善網絡實驗教學評價的目的。

1? 數據挖掘概念

數據挖掘也稱資料探勘和數據采礦，是使用人工智能技術從海量的看似無關的數據中尋找數據之間的關系和規律的技術，是一個探尋數據庫知識的過程[1]。探尋數據規律、數據知識的主要方法有分類、聚類和關聯規則等，以規則、規律、模式和概念等數據知識為挖掘目標。

在獲得知識的過程中，關聯規則挖掘屬于尤為重要的技術，能夠識別數據庫中的屬性類別及其關系[2]。如果變量之間存在某種相關性，關聯規則分析就能夠通過數據庫尋找出隱藏于其中的關系網。

2? 評價系統的數據挖掘體系結構

隨著Internet技術的興起和發展，B/S架構廣泛應用于網絡平臺設計上，這一模式統一客戶端，用戶以WWW瀏覽器為工作界面，通過Web Server交互后臺數據庫中的數據，使開發周期得到有效的簡化。使用ASP技術設計動態網頁文件，存放于服務器中，用戶通過瀏覽器向服務器發送HTTP請求，服務器接到用戶請求后生成HTML文件并發送給客戶端瀏覽器，瀏覽器將響應文件解釋和呈現給用戶，實現數據實時更新。

以上所述的技術特點，符合網絡實驗教學評價系統的設計需求，因而本系統的開發采用了B/S模式，使用了ASP的開發手段和SQL Server數據庫。應用基于數據挖掘的網絡實驗教學評價系統的基本過程是，從數據庫的大量數據中整合出有待挖掘的數據集，使用數據挖掘方法探尋數據集中的規律和知識，將規律和知識以用戶可視化的方式呈現出來。系統的數據挖掘步驟如圖1所示。

教師的教學行為對學生的學習行為起到引發、維持和推動的作用，教師教學質量分析除了采用傳統的聽課、評課方式對教師的教學進行“望、聞、問、切”診斷外，還可通過大數據技術對教師的教學行為進行B超掃描式的數據采集、分析和可視化表達，以中西醫結合的方式開展教學質量評價[3]。網絡實驗教學評價系統在數據采集上則主要指向教師的網絡實驗教學行為數據，從可行性上分析：

1） 保障數據來源的豐富性。為了提高數據挖掘的效果，從而實現有效教學評價，就要實現數據的有效收集。可被挖掘的數據除了存在于網絡實驗教學系統之外，還分布在在線學習平臺、網絡精品課、MOOC等平臺，甚至還可以是常規和傳統的教學管理資料中。

2） 保證數據來源的質量。對于數據類型不一、規格不一造成的數據質量低、數據不適合挖掘的問題，需要先進行數據的清洗。

3） 明確在教師的實驗教學中哪些數據作為教師網絡實驗教學行為數據。如在網絡實驗教學系統中，教師本學期內登錄系統的時長，登錄平臺的次數，平均每次在線時間，在網絡學習論壇中發帖組織師生交流的次數、時長、點擊量、回帖數，電子實驗報告批改次數、時長、批改評語，教學進度與教學計劃的匹配度，學生電子簽到率，輔助課件數量及點擊數等。

3? 網絡實驗教學評價體系的構建

在采集教師的網絡實驗教學行為數據后，需要有一套科學合理的教師教學質量評估體系作為教師教學質量評價的依據和目標。采用結構分析法，建立不同的教學質量評價主體的評價指標，實現教學主管、專家同行和學生的多元評價。在網絡實驗教學評價的總目標下建立教學態度、實驗準備、教學內容、教學方法、考核與效果等一級指標[4?5]，再分解為若干個具體的二級指標，這些具體指標是網絡實驗教學評價的行為目標，可運用具體的操作化行為對其進行描述。將初步構建的網絡實驗教學評價體系通過問卷調查的方式向任課教師、教學主管、專家同行和學生開展調查、分析和調整后，本文提出網絡實驗教學評價的指標體系，如表1和表2所示。

4? 基于數據挖掘的網絡實驗教學評價系統的詳細設計

4.1? 系統功能構成

教學主管、專家同行、學生為多元化的網絡實驗教學評價主體，分布在不同評價層次中，都能夠利用校園網實現評價信息的提交和瀏覽。系統的物理構成如圖2所示。

網絡實驗教學評價系統并非一個獨立的系統，其應成為網絡實驗教學平臺中的一個主要部分，要求其和平臺各功能相互集成、融合，實現一體化的管理。同時也要求其具備獨立性，方便其今后的擴展與靈活配置。總體分析，其在邏輯構成上主要包括教學評價指標體系、教學評價基礎數據，及由此二項功能產生的評價數據和評價結果數據，網絡實驗教學評價系統的邏輯構成如圖3所示。

4.2? 登錄模塊

登錄模塊能夠驗證用戶的身份，并且實現權限分配。學生通過學號，教師、專家同行和主管領導等評價人員通過工號分別登錄到系統中，在完成初始密碼修改后就可以進到系統的有關功能模塊中。系統登錄流程如圖4所示。

4.3? 數據收集模塊

用戶在完成登錄后，其身份也就得到了確認，其在系統中就能夠采用預先設計好的相應類型的實驗教學質量評價指標體系開展評價。系統對用戶的錄入信息按照數據規則進行有效提取、整理和轉換處理，并存儲到數據倉庫中，使這些數據成為網絡實驗教學評價系統的數據挖掘來源之一。當然可被挖掘的數據還分布在在線學習平臺、網絡精品課、MOOC等平臺，甚至還可以是常規和傳統的教學管理資料中，也可以在教學評價系統中添加在線調查子系統，利用網絡調查方式得到數據。為了保證收集數據的可靠性及公正性，評價者可使用匿名方式進行教學評價，并且利用學生識別號跟蹤實現學生重復評價與超范圍評價控制[6]。本系統數據采集模塊的流程如圖5所示。

在數據采集過程中，來自不同數據庫的數據可能存在數據類型不一、規格不一、數據缺失等問題，需要進行數據的預處理。據統計，數據預處理的用時占數據挖掘全程時長的60%，而數據挖掘本身僅占10%的時間[7]。對教學行為數據預處理的過程就是對數據進行清洗、集成、變換和規約的過程[8]。數據清洗就是對網絡實驗教學系統中的無關數據、無效數據、不完整數據進行處理，例如，在網絡實驗教學系統中刪除重復注冊而沒有學習記錄的用戶信息，刪除空缺值，更正有誤信息。數據集成是對來自不同數據庫的教學評價數據按照統一的規格集中到同一個教學評價數據庫上，并對重復記錄進行刪除。數據變換是將教學評價數據變換為適合于數據挖掘的數據。數據規約是將原始數據進行壓縮表示，例如，將與用戶在線學習時間相關的數據轉換為以分鐘計時的數據。

4.4? 綜合評價模塊

這一模塊是網絡實驗教學評價系統的核心，經過前期的數據采集、數據預處理，本模塊主要目的是從數據中建模，形成預測模型和描述模型等主要模型，預測模型可以通過已知數據預測未知數據，描述模型可以通過數據分析發現新模型[9]。

在綜合評價模塊中，主要涉及到數據挖掘中的分類分析、聚類分析和關聯分析等應用工具。分類的目的是對數據進行類別指定，例如，根據教師在網絡實驗教學平臺上的操作行為判斷其教學風格;聚類是把特征近似的數據歸集起來，進行數據分組;關聯是發現數據之間隱藏的某種規律，例如，發現學生網絡實驗教學效果與教師教學風格的關聯。網絡實驗教學評價系統的綜合評價模塊流程如圖6所示。

4.5? 結果查詢模塊

評價教師網絡實驗教學質量的主體主要包括學生、專家同行與教學管理人員。任課教師通過結果查詢模塊能夠查看本人的網絡實驗教學質量評價結果。教學管理人員通過此模塊查看全校教師網絡實驗教學評價結果，可以從一個側面對全校實驗教學質量進行宏觀上的了解和把握，并可據此修改、完善和制定相應的實驗教學質量評價體系和管理制度[10]。本系統結果查詢的流程如圖7所示，教師查詢評價結果的界面如圖8所示。

5? 系統測試

在完成網絡實驗教學評價的數據挖掘之后需要對數據挖掘結果進行鑒別，使用驗證數據集來測試所發現的關聯規則、決策樹的準確率和精度，之后對有效性進行判斷。在具體實踐中，為網絡實驗教學評價系統建立驗證數據集，驗證數據集可以是此前所采集的數據，也可以是一個獨立的數據集，用驗證數據集測試挖掘出的關聯規則的有效性，某條關聯規則測試中正確率大于80%時，判斷該關聯規則有效。有效的關聯規則還要放到網絡教學實踐中進行小范圍應用，取得滿意效果之后再擴大應用范圍。

6? 結? 語

本系統的開發采用了B/S模式，使用了ASP的開發手段和SQL Server數據庫，基于大數據技術實現網絡實驗教學質量評價系統的設計，對數據的內在關聯性進行分析，解決網絡實驗教學質量評價中主觀性及片面性等問題，為教學主管部門提供決策參考，提高了網絡實驗教學質量評價的科學性與準確性，具備一定應用價值。

參考文獻

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