數據挖掘技術在高校體育成績分析中的應用

湖南工學院 李青蘭

數據挖掘技術的主要原理是通過對數據進行分析提取潛在的、有價值的信息，將其應用于高校體育成績分析中能夠為教師的體育教學創新提供思路和參考，幫助教師更好地了解學生的體育素養和運動情況。但從實際情況來看，很多高校體育教師對于數據挖掘技術的原理和認知不夠清晰，在實際應用中也存在很多問題和不足，影響數據挖掘的最終結果。基于此，本文從數據挖掘技術的概念和主要步驟出發，對數據挖掘技術在高校體育成績分析中的應用方向和應用策略進行詳細分析，以期強化數據挖掘技術在高校體育成績分析中的應用效果，提升高校體育教學效率。

1 數據挖掘概述

1.1 數據挖掘的概念

簡單來講，數據挖掘就是從很多復雜、繁多、隨機、無序、模糊的實際數據中提取出隱藏在數據內對客戶未來計劃和發展具有參考價值的內容和資訊，在進行數據挖掘時不僅能夠對數據進行查找和提取，還能夠對數據進行分析尋找其中的內在聯系。數據挖掘技術與傳統數據分析相比最大的特點就是，數據挖掘技術可以在缺乏明確前提的基礎上對信息進行抽取和分類，并最終獲得數據分析結果，給出具有參考價值的結論，相較于傳統的數據分析能夠提前對未來的發展趨勢進行預測，以便于提前做出相應計劃和決策[1]。

1.2 數據挖掘技術的過程

數據挖掘的主要過程是從大量的數據當中提出隱藏在數據之后，未知但有效的信息，并依據這些信息作出相應的決策和計劃，整個過程可以分為數據準備、數據挖掘、評價分析和實際運用四個階段。

（1）數據準備階段。數據準備階段的主要工作是剔除掉數據噪聲和與所研究的主題內容沒有明顯關系的數據，并對剩余的數據進行重新整理、分類和預處理，并將初步處理過的數據存儲在數據庫中。這部分工作對于整個數據挖掘結果具有非常重要的作用，數據的準確性嚴重影響著最終模式的有效性。其具體內容主要包括:1）對相關數據進行篩選，選擇與研究內容相關的數據；2）對數據進行預處理，將數據中不需要、帶有噪音的數據進行剔除；3）根據現有的數據進行推算，判斷分析可能缺失的數據信息；4）將整理后的數據進行轉化，包括離散值數據與連續值數據之間的轉換，對數據值進行分類整理，對不同數據進行組合計算；5）對數據進行精簡，減少數據量。

（2）數據挖掘分析。此過程的操作是整個挖掘技術的核心，也是整個流程中最關鍵和復雜的部分，重點在于針對挖掘對象選取恰當的挖掘算法，對數據進行分類并利用可視化方法展現所得到的模型。

（3）評價階段。這個階段的工作主要是對數據挖掘所形成的模型價值進行判斷和分析。在數據挖掘中所得到的模型并不一定具有實際的運用價值或者能夠真實地反映數據信息，因此，需要用戶結合自身多年的經驗對數據模型的價值和有效性進行判斷，從中選取具有實際應用意義的模型開展下一步工作。

（4）運用階段。模型創建完成后要將模型進行實際應用，一方面可以將模型結果作為參考，根據具體的情況提出對應的計劃方案；另一方面是對模型的應用效果進行監控，如圖1 所示[2]。

圖1 數據挖掘技術流程Fig.1 Data mining technical process

2 數據挖掘技術應用到高校體育成績分析中的優勢

2.1 有利于教師全面掌握體育教學情況

目前，大部分高校體育教師在統計學生體育成績時依舊采取傳統的記錄形式，在分析學生體育成績的時候也只是簡單地將學生前后成績進行對比，并不能真正了解學生體育成績的變化和高校體育效果。而運用數據挖掘技術可以對學生的體育成績進行更深入的數據分析，發現每項體育成績所隱含的重要信息，全面分析學生體育各方面能力的發展變化，從而幫助教師分析體育教學的成效。

2.2 有利于教師合理安排體育課程

高校體育課程教學通常會根據學期安排不同的體育項目，且與其他項目之間具有一定的獨立性，這在一定程度上不利于學生體育素養的整體提升和發展。而利用數據挖掘技術對學生不同訓練內容的成績進行分析，能夠清晰顯示學生對每一項運動的掌握情況和成績分布。同時，還能夠呈現出不同體育課程之間的相互聯系，體育教師可以以此為依據適當調整體育教學安排，將體育訓練項目進行整合，以保證學生體育運動能力的全方位發展。

2.3 有利于教師更科學地進行教學指導

目前，高校體育教師通常會在整個教學周期結束以后對學生的體育成績進行分析，而忽略了在教學過程中隨時監測學生體育能力的發展水平，因此，教師無法判斷學生的薄弱環節和教學不足之處，難以提供有效的指導。但數據挖掘技術能夠對學生的體育成績進行全面分析，幫助教師有效了解不同教學階段學生體育成績的變化，并從數據挖掘結果中分析學生真實的學習情況，判斷體育教學對學生的影響，有助于教師更好地指導學生開展體育訓練。

3 數據挖掘技術在高校體育成績分析中的具體應用

高校體育成績所涉及的內容非常多，不僅包含對學生身體素質的測評，同時還會對學生各方面的運動技能進行考核，從而全方位了解學生的體育能力和綜合素養。由于高校學生考察項目眾多，教師很難快速對數據進行有效處理，從而造成體育數據的積壓或丟失。在此基礎上，教師采取傳統的統計分析方法對學生的體育成績進行分析不具有科學性和有效性，難以從中提取有效的教學信息。而通過數據挖掘技術在高校體育成績數據分析中的具體運用則可以有效提高數據分析的有效性，給學校體育教師的教學工作帶來了更多支持和幫助。現將數據挖掘技術在學校體育成績分析中的具體運用分析如下。

3.1 應用于身體素質項目成績分析

高校體育對于學生身體素質項目成績的分析一向不夠關注，認為身體素質指標與體育教學的效果沒有任何關聯，因此，往往會忽略對身體素質項目成績的分析工作，或采取統計方法對數據進行平均，這種方法只能簡單地對數據進行對比，并不能深層次分析不同學生之間的身體素質差距。而數據挖掘的應用能夠對學生身體素質的各項成績進行收集和整理，并結合學生身體發展規律和健康標準分析學生的健康狀況，及時發現學生可能存在的影響身體健康的危害因素。同時，利用數據挖掘技術能夠對學生身體各項能力進行分析，有助于教師了解學生潛在的運動能力和優勢，為教師制定針對性訓練計劃和教學方案提供有效參考[3]。

3.2 應用于運動項目成績分析

高校體育教學會根據教學計劃培養學生不同方面的運動技能，例如，田徑、球類運動、健美操等，在訓練結束后教師都會對學生的學習成果進行評分。大部分高校體育教師在進行運動項目成績分析的時候也只是通過前后對比、學生個體對比等形式判斷學生的教學成果，這種方式缺少全面性。將數據挖掘技術應用到高校體育運動項目成績分析中能夠詳細分析某一項運動中學生各項技術的具體得分和掌握情況，更明確地呈現出不同學生之間的差距以及學生運動能力的水平變化，有利于教師針對學生的薄弱環節制定個性化教學方案[3]。

3.3 應用于高校體育課程綜合成績分析

高校體育課程綜合成績是指學生在各個階段、所有項目的全部成績，針對這部分成績進行分析主要是為了分析高校體育教學計劃的合理性和科學性。隨著教學改革的推進和發展，高校體育教學要承擔起促進學生身體素質穩步提升、運動能力逐步發展的重要教學任務，因此高校體育教學必須要將學生各項體育成績進行記錄整理，并通過數據挖掘技術進行全面分析，挖掘其中隱藏的關鍵信息，比如，學生大學期間身體素養的變化情況、訓練項目對不同年齡段學生的影響等，幫助學生分析高校體育教學課程的合理性和科學性，有利于推動高校體育教學改革和發展，促進高校體育教學效果的提升。

4 數據挖掘技術在高校體育成績分析中的應用策略

隨著數據挖掘技術的發展和廣泛應用，高校體育教學要認識到數據挖掘技術對提升體育教學水平的重要性，并意識到加強對學生成績的分析能夠為高校體育教學提供更多有價值的參考建議，幫助教師進一步優化體育教學方案，促進學生體育素養和運動能力的提升。值得注意的是，高校體育教學想要切實發揮數據挖掘技術的積極作用，必須遵循一定的應用策略。

4.1 正確選擇數據挖掘內容和研究目標

高校體育成績由不同的內容和多個部分組成，影響學生成績的因素也非常復雜，因此，教師在進行數據挖掘之前需要明確自己所需要研究和了解的具體方向和目標，然后根據研究方向選擇合適的數據庫進行處理和挖掘。例如，體育教師可以選擇學生800m 的考核成績為基礎數據，以研究影響學生800m 成績的因素為主要目標，然后對學生成績數據進行篩選和預處理，建立數據挖掘技術模型，從而有效推進下一步工作。

4.2 加強對數據的挖掘和收集

數據挖掘技術過程中最重要的就是要保證數據的真實性和有效性，只有提供更為精確和詳細的數據才能夠獲取更為有參考價值的結果。因此，高校體育教師在應用數據挖掘技術過程中要加強對數據的收集和挖掘工作，為后期研究提供更全面的數據支持[4]。一方面，高校體育教師可以從學校數據庫中提取原有的成績數據，比如，學生的身體素質測評成績、比賽成績、期末考試成績等，根據自身需要對數據進行挖掘和分析；另一方面，教師要注意對數據的補充和完善。高校體育成績的記錄在很多時候存在缺失或模糊的情況，教師要加強對學生個人情況、課堂表現、參與體育課堂教學的積極性等方面數據的收集，進一步完善數據庫，能夠更加全面地分析影響學生體育成績和核心素養的主要因素。

4.3 重視學生體育成績的預處理工作

數據預處理工作是數據挖掘技術的關鍵步驟，能夠有效篩選出重要的信息和避免無效信息的流入，體育教師要對學生的各項數據和成績信息進行仔細核對與確認，對于同實際情況存在出入的情況要及時進行更正。如果成績信息存在模糊不清和不完善的情況，教師需要采取適當的措施對數據進行充分的調查和測評，以保證數據的真實性。同時，如果部分體育成績數據完全無法進行修正或整理，教師要判斷其對于數據分析結果的影響程度，對于影響較大的數據要及時進行清除，從而確保所得數據模型能夠為研究提供參考。

4.4 選擇適合的數據挖掘模型

數據挖掘技術中存在很多種不同的算法，常見的算法大致有分類分析、聚類分析、神經網絡方法、決策樹算法等，不同的算法所對應的需求和情況不同，因此，教師想要獲取更有價值的參考結果，需要對每一種算法的具體優勢有一定的了解和認識，然后根據自己的需要選擇合適的數據挖掘模型[4]。

5 總結

綜上所述，各行業的發展和進步對于數據分析的需求越來越高，數據挖掘技術逐漸被應用到不同領域和行業，并為行業發展提供了重要的數據支持和保障。對于教育行業同樣如此，將數據挖掘技術運用于高校體育成績分析中，可以有助于教師比較全面地分析學生的身體素質以及各種體育能力，從中提取出影響學生體育學習效果的重要因素，從而根據結果調整優化體育教學方案。因此，高校體育要重視數據挖掘技術在高校體育成績分析中的應用，加強對數據挖掘技術原理的了解和掌握，并嚴格按照明確分析目標、收集挖掘數據、數據預處理和模型選擇等流程對學生的體育成績進行分析，從而得到準確的模型結果，為高校體育教學的發展提供有價值的參考，促進高校學生體育水平和運動素養的提升，為國家和社會培養身體素質過硬的優質人才。