通过数据挖掘技术预测学生学习成绩

数据挖掘技术在教育领域中的应用随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用，其中包括教育领域。

数据挖掘技术可以帮助教育工作者更好地理解学生的学习行为和需求，从而提供个性化的教学和学习支持。

本文将探讨数据挖掘技术在教育领域中的应用，并分析其优势和潜在问题。

首先，数据挖掘技术可以帮助教育工作者分析学生的学习行为和模式。

通过收集学生在学习过程中产生的数据，如学习时间、学习资源的使用情况、答题情况等，教育工作者可以利用数据挖掘技术对这些数据进行分析和挖掘，从而了解学生的学习习惯和学习模式。

例如，教育工作者可以通过分析学生的学习时间和学习资源的使用情况，判断学生的学习兴趣和学习效果，进而根据学生的需求提供个性化的学习建议和资源。

其次，数据挖掘技术可以帮助教育工作者预测学生的学习成绩和需求。

通过对学生历史学习数据的分析和挖掘，教育工作者可以建立学生学习成绩的预测模型，从而预测学生未来的学习成绩。

同时，数据挖掘技术还可以分析学生的学习需求，例如学生对某个知识点的理解程度和掌握程度，从而帮助教育工作者制定相应的教学计划和教学策略。

这样一来，教育工作者可以更好地满足学生的学习需求，提高教学效果。

另外，数据挖掘技术还可以帮助教育工作者发现学生的潜在问题和困难。

通过对学生学习数据的挖掘，教育工作者可以发现学生在学习过程中遇到的困难和问题。

例如，教育工作者可以通过分析学生的答题情况和学习资源的使用情况，判断学生对某个知识点的理解程度和掌握程度，从而发现学生可能存在的困难。

这样一来，教育工作者可以及时采取相应的教学措施，帮助学生克服困难，提高学习效果。

然而，数据挖掘技术在教育领域中也存在一些潜在问题。

首先，数据隐私和安全问题是一个重要的考虑因素。

教育工作者需要确保学生的个人数据得到妥善保护，避免数据泄露和滥用。

其次，数据挖掘技术只能提供辅助决策的参考，不能完全取代教育工作者的专业判断和经验。

教育工作者应该结合数据挖掘结果和自己的专业知识，制定合理的教学策略和措施。

数据挖掘技术在学生学习行为分析中的应用概述随着教育技术的不断发展，学校和教育机构面临着巨大的学生数据量。

如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，用于提升学生学习效果，已经成为教育领域中的热点问题。

数据挖掘技术以其强大的分析能力，在学生学习行为分析中的应用逐渐受到重视。

本文将探讨数据挖掘技术在学生学习行为分析中的应用，并分析其优势和挑战。

一、学生学习行为数据的获取学生学习行为数据的获取是进行学生学习行为分析的前提。

随着信息技术的普及，学校和教育机构能够轻松地获得学生学习行为数据，例如学生上课的视频记录、学生在学习平台上的行为记录等。

这些数据包含了大量的学生学习行为信息，如学生的学习习惯、学习能力水平等。

同时，学校和教育机构还可以通过问卷调查等手段获得学生的主观反馈数据，如学生的学习动机、学习目标等。

二、数据挖掘技术在学生学习行为分析中的应用1. 学生成绩预测通过对学生学习行为数据的挖掘，可以建立预测模型，准确预测学生的学习成绩。

数据挖掘技术可以分析学生的学习时间分布、学习行为模式等因素，以及学生历史成绩等数据，从而预测学生未来的学习成绩。

这对学校和教育机构提供了有针对性的教学策略，帮助提升学生的学习效果。

2. 学习路径推荐学习路径是指学生在学习过程中所经历的一系列学习活动的顺序。

通过数据挖掘技术，可以分析学生学习行为数据，找出学生的学习偏好、学习强项等，并结合教材和教学资源的相关度，为学生推荐适合其学习特点的学习路径。

这样可以帮助学生更加高效地学习，提高学习成果。

3. 学生行为模式分析通过对学生学习行为数据的挖掘，可以找出学生的行为模式，帮助学校和教育机构了解学生的学习习惯和行为特征。

例如，通过分析学生在学习平台上的行为记录，可以发现学生在学习过程中的进展速度、注意力分配等行为特点。

根据这些分析结果，学校和教育机构可以制定更加精准的教学策略，提高学生的学习效果。

三、数据挖掘技术在学生学习行为分析中的优势1. 高效性：数据挖掘技术可以快速处理大规模的学生学习行为数据，分析出有用的信息，为教学决策提供支持。

数据挖掘在学生成绩预测中的应用研究随着教育的普及和信息技术的发展，学生的学习数据越来越丰富，如何利用这些数据来预测学生成绩已成为教育领域的一个热门话题。

数据挖掘作为一种从大规模数据中发现规律的技术，被广泛应用于学生成绩预测。

本文将从数据挖掘技术的角度出发，探讨在学生成绩预测中数据挖掘的应用研究。

一、数据挖掘技术的分类数据挖掘技术可以分类为分类、聚类、关联规则和预测四大类。

其中，预测是指根据历史数据和特征预测未来的趋势或者状态。

在学生成绩预测中，应用比较广泛的是回归分析、决策树、神经网络等预测模型。

这些模型可以根据已有的学生数据，建立预测模型，对未来的学生成绩进行预测。

二、数据挖掘应用于学生成绩预测的方法1. 数据预处理在进行学生成绩预测之前，需要对数据进行预处理。

其中包括数据清洗、特征选择、数据变换等。

数据清洗是指对数据进行去除重复、填充缺失值等操作；特征选择是指对数据中的特征进行筛选，选取对成绩影响较大的特征；数据变换是指对数据进行规范化处理，将数据进行归一化或者标准化。

2. 回归分析回归分析是一种常用的预测模型，可以根据历史数据，建立一个函数来预测未来的学生成绩。

回归分析可以分为线性回归和非线性回归。

线性回归是指建立一个线性函数来预测未来的学生成绩，非线性回归是指建立一个非线性函数来预测未来的学生成绩。

通过对历史数据的回归分析，可以建立一个适用于预测的模型。

3. 决策树决策树是一种分类和预测的算法，可以根据历史数据和特征，建立一个决策树，用来预测未来的学生成绩。

决策树可以根据历史数据和特征构建出一个树形结构，每个叶子节点表示一个预测结果。

对于一个新的学生，可以通过决策树进行预测。

4. 神经网络神经网络是一种模仿人类神经网络的模型，可以对非线性模型进行预测。

神经网络一般由输入层、隐藏层和输出层组成，可以根据历史数据和特征，训练一个神经网络模型，用来预测未来的学生成绩。

三、数据挖掘在学生成绩预测中的应用研究已经取得了一定的进展。

职业教育与培训现代商贸工业２０１８年第１７期１７０㊀㊀作者简介:狄晓娇(１９７８－),女,辽宁沈阳人,辽宁广告职业学院副教授,研究方向:计算机科学与技术.基于数据挖掘技术的学生成绩分析狄晓娇(辽宁广告职业学院,辽宁沈阳１１００００)摘㊀要:信息技术的发展及应用以及如何利用信息技术提高高校的管理水平,是高职院校面临的重大课题.在学习和工作的过程中接触到数据挖掘这一先进的概念,力图通过数据挖掘从学生的成绩中找到隐含在其中的有效信息,这样既可以帮助老师了解学生的学习情况,又可以帮助学生了解学习重点,达到教学相长的目的.利用数据挖掘技术中的决策树的相关知识和方法,以多届学生的«计算机应用基础»成绩,对学生的成绩进行分析.主要使用数据挖掘中的决策树知识将决策树应用在学生成绩数据挖掘的模型上,使用S P S S M o d e l e r 软件利用C５．０算法分析出哪些因素对于«计算机应用基础»考试的影响最大,揭示其中规律,为今后教学工作及教学安排提供有效的科学的指导依据.关键词:数据挖掘;考试成绩;决策树;关联规则中图分类号:G ４㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀㊀㊀d o i :１０．１９３１１/j．c n k i ．１６７２Ｇ３１９８．２０１８．１７．０８３１㊀决策树的基本概念在已有的大量源数据中得到有效的分类器有许多种办法,决策树就是其中一种有效的办法.他在数据挖掘中尤其在数据分类领域中应用十分广泛.决策树算法主要是通过一组输入样本数据然后对样本进行决策树归纳的一种方法.决策树的表现形式是一个倒树状结构图,并且在树枝的节点上一般还附带概率结果,它是一种是直观的使用统计概率来分析对象的图表示方法.２㊀几种常用的决策树算法常见的算法有C H A I D ㊁C A R T ㊁Q u e s t 和C ５．０.判断决策树算法是否合适,就看每一个决策树分组的组之间的差别是否够大,属性差别越大就是算法越合适.决策树算法擅长处理离散型数据,并且处理非数值性数据时效率的方面也有不错的表现.３㊀决策树的评价标准建立了决策树模型后需要给出该模型的评估值,这样才可以来判断模型的优劣.学习算法模型使用训练集(t r a i n i n g se t )建立模型,使用校验集(t e s t s e t )来评估模型.经过校验集评估后决策树进行评价.评估指标有分类的准确度,描述的简洁性和计算的复杂程度等指标.４㊀决策树在计算机成绩分析中的应用４．１㊀确定挖掘对象本次挖掘的对象是以«计算机基础»为基础信息,之所以选择这门课程,是因为它是新生入学的第一门与计算机相关的课程,也是今后继续学习计算机相关课程的基础.«计算机基础»包含平时成绩及期末考试成绩.考试在新生入学的第一学期的期末,即每年的１月份进行期末考试,期末考试总分为４０分,占总成绩的４０％.期末考试的形式为上机操作,其中包括W o r d ,E x c e l 和p o w e r po i n t 分别占总成绩的４０％,４０％,２０％.在平时成绩中有３次随堂测验同样分别是W o r d ,E x c e l 和p o w e r po i n t ,将其成绩汇总作为平时成绩,总分为６０分,平时成绩占总成绩的６０％.本论文决定使用决策树方法研究«计算机基础»考试中w o r d ,E x c e l 和p o w e r po i n t 几个部分对最终成绩的影响程度.通过构造决策树可以更容易找到哪些因素对最终成绩影响更大.同时采用关联规则中的A pr i o r i 算法研究«计算机基础»和后续课程«f i r e w o r k s »的关联.４．２㊀数据的预处理本文用到的２０１３至２０１５级学生的«计算机基础»成绩及«f i r e w o r k s»成绩,是在学校教务部门,使用我校教务部门的教务管理软件下载得到,由于学校的管理软件的功能有限,所以下载的成绩是以班级为单位的.(１)数据的预处理.数据的预处理对与数据挖掘有着重要的作用,在本文研究的目标模型是多界学生的«计算机基础»及其后续学习课程的成绩,并且这些成绩是以E x c e l 文件的形式保存的.其中包含的属性包含学号㊁姓名㊁平时成绩㊁期末成绩㊁总成绩㊁专业名称㊁课程名称㊁任课教师等.现在需要做的就是对这些数据进行集成和预处理.(２)数据清理.数据预处理的第一步就是处理缺失数据.通常情况下对于缺失值的处理方法包括:人工填写,使用最有可能的数值,忽略数值,平均值填充等方法.在处理«计算机基础»考试成绩的过程中发现大部分缺失值产生的原因是由于缺考造成的,所以对于缺失值的处理方法是忽略条目的方法.由计算机基础是第一学期的考试科目,所以缺考学生没有,得到有效数据２３９７条.(３)数据集成.我们需要将«计算机基础»,«f i r e w o r k s»等科目的成绩集成在一个成绩表中,也就是数据集成.集成后数据表格包含«计算机应用基础»,«f i r e Ｇw o r k s »考试成绩,每门课程包括平时成绩,期末成绩及总成绩,任课教师等属性.其中原始样本为２３９７个,经过预处理可以进行数据挖掘的样板数为２２５３个.本次数据挖掘样本有效率为９４％.(４)数据的归约.经过数据集成后,我们还需要对数据进行归约,对数据进行离散化处理把连续型数据转换为离散型数据,可以使数据挖掘的结果更加直观简洁.在本文中我们通过数据集成,将学生的成绩数据集成到一个包含学号㊁姓名㊁专业类别㊁平时成绩㊁期末成绩㊁总成绩等属性的数据文件.首先我们研究的课题是利用决策树研究平时成绩与期末成绩和影响考试通过率因素.现代商贸工业２０１８年第１７期１７１㊀所以首先剔除«f i r e w o r k s»的考试成绩,以及专业类别㊁任课教师属性.还因为姓名与学号两个属性是属于相关属性,也就是说姓名与学号是对应的关系,相互可以替代,但是姓名还有重名的可能,而学号是唯一的,所以将姓名的属性剔除.只保留学号,平时成绩,期末成绩,总成绩这些属性.对于决策树的构成最好使用离散型数值,这样可以使结果简洁,减少计算量.所以,我们需要将成绩库中的数据进行离散化处理.目前,期末考试的总成绩为１００分,而评价学生通过考试的分数线为６０分,所以,将总成绩属性离散化为两个部分,即:将高于６０分的学生成绩转换为 ye s ,分数低于６０分的成绩转换为 n o.平时成绩占总成绩６０％,满分为６０分,按照平时成绩大于５４分,小于等于６０分;大于４７分,小于等于５３分;大于４１分,小于等于４７分;大于３５分,小于等于４１分;小于等于３５分五个层次,将平时成绩分为 S u pe r H i , M i d , L o w , N o 五个等级.平时成绩分为W o r d ,E x c e l ,p o w e r po i n t 及平时表现分数四个部分,其满分分别是２０,２０,１０,１０.将这些成绩按照满分的９０％,８０％,７０％,６０％分成 S u pe r H i , M i d , L o w , N o五个等级.与此同时,期末成绩占总成绩的４０％,共４０分,按照期末成绩分数大于３５分,小于等于４０分;大于３１分,小于等于３５分;大于２７分,小于等于３１分;大于２３分小于等于２７分;小于等于２３分,分为 S u pe r H i , M i d , L o w , N o 五个等级.４．３㊀利用决策树做成绩分析使用S P S S M o d e l e r 软件中C ５．０模型,得到运算结果.通过对结果的查看得到对于考试成绩影响最大的是 平时 部分,预测变量的重要性＝０．３６;然后是p o w Ｇe r po i n t 和w o r d 部分,预测变量的重要性＝０．２３;而 出勤 部分对于是否通过考试的影响重要性为０．１８.由此得出结论:对于判断一个学生是否通过考试的几个因素中平时成绩最重要,w o r d ,p o w e r po i n t 和出勤情况的占比差不多,但是对于E x c e l 部分的相关性却不是很强,但是由于对于学生来说w o r d 与E x c e l 和p o w e r Ｇpo i n t 的重要性在学习和以后的应用中是同等重要的,所以应该加强考试出题中E x c e l 的难度比重,如图１所示.图１㊀计算后相关因素的重要性提高E x c e l 成绩与最终考试成绩的相关性,使教学的成果在考试中得到均衡的体现,更好的表现出考试的均衡性.通过对规则的研究可以得到一些有用的规则,我们发现如图２.图２㊀计算后得到的规则I F p o w e r po i n t 成绩是 H i 或者 M i d t h e n 通过考试的比率为９８．３３％.其他的规则由于样本比例不是很多所以没有更多的挖掘意义.具体形成的决策树如图３.图３㊀«计算机应用基础»成绩的决策树通过以上的数据挖掘,我们可以看出在众多影响学生成绩的因素中,平时成绩对学生最终成绩的影响是最大的.所以如果想要提高学生的最终成绩,就需要提高学生的平时成绩.而平时成绩主要是由考勤及平时几次考试的成绩决定的,因此如果希望提高学生的最终成绩一定要保证平时的出勤率,和平时的学习效果.另外,从以上的规则中我们还可以看出对于最终成绩影响较大的还有p o w e r p o i n t 部分,这部分知识点较简单,学习起来也较容易,因此比较容易拿分,因此需要提高其他方面知识点的分布,增强学生的学习效果.５㊀总结信息化技术的发展,对于高校这既是机遇又是挑战,笔者所在的学校的各个管理部门也在引入先进的管理系统,完善各自部门的管理.比如近些年学校陆续上了教务管理系统㊁学生管理系统㊁人事管理系统等等.这样使得笔者所在学校的管理水平上了一个台阶.升级新的管理系统为我校积累了大量数据资源.如何利用先进管理系统带来的宝贵的数据资源也为学校各界人士提出了问题.笔者尝试利用数据挖掘这样一个新兴的学科来对学校的数据进行一些分析,力图从中挖掘出一些隐藏在数据中的一些信息,为学校的建设提供科学的理论依据.参考文献[１]范佳凤,袁娟,许艳敏．基于成绩分析的大学教与学现状思考[J ]．现代商贸工业,２０１３,(０３)．[２]戎荷婷,王瑞玲,武晶,杨秋白．学生行为对学生成绩的影响探究[J ]．现代商贸工业,２０１６,(２３)．[３]臧琛,李景平,刘海亮,王景磊．工程训练学生成绩考核体系探讨与设计[J ]．现代商贸工业,２０１７,(０９)．。

智慧教育中的课程数据挖掘研究随着科技的迅猛发展，智慧教育作为一种新兴教育方式正逐渐兴起。

智慧教育的特点是将教育和科技相结合，通过数字化技术为学生学习提供更为便利的方式，同时为教师教学提供更多的可能性。

随着大数据和数据挖掘技术的成熟应用，智慧教育中的课程数据挖掘研究也成为了当前教育领域研究的热点之一。

概述智慧教育中的课程数据挖掘研究，旨在通过采集、整合、分析和挖掘一些与课程相关的信息和数据，从而为师生提供有价值的信息和教学资源，提高课程教学的效率和质量。

具体而言，课程数据挖掘研究主要包括以下几个方面：首先，可以挖掘学生学习行为，发现学生学习的瓶颈和难点，从而为智能化的学习提供基础。

其次，可以采集、整合和分析学生的评测数据，在教学活动中对学生的知识水平进行评估和诊断。

此外，通过数据挖掘技术，学校可以发现教师教学的问题和不足，为教师的教学活动提供指导和支持。

具体案例分析：“智慧课堂”中的课程数据挖掘“智慧课堂”作为目前教育领域研究的热点之一，聚焦于如何利用数字技术的优势来优化教学和管理。

其中，课程数据挖掘技术被广泛应用。

针对课程数据挖掘技术的操作，可以通过以下案例进行说明：第一，应用数据挖掘技术对学业成绩进行预测。

通过公共教学资源的整合、在线学习对象的设置和在线评估策略的开展等方式，可以获取学生在线学习的数据和信息。

学生学习的数据和信息可以按照一定的分组方式进行整理和分析，理解学生的个性差异和行为模式的差异。

进一步，可以基于得到的数据信息，应用机器学习的方法，建立出一个预测模型，帮助教育工作者预测学生的学习成绩，发现学生的学习问题，并提供个性化的解决方案。

第二，通过数据挖掘技术挖掘学生的学习样本。

在学习过程中，S学生可能会遇到很多学习困难，例如：不理解某些概念，人群中不包括所选课程的听力区域，课堂笔记记录不全等等。

通过对学生行为的数据分析，可以挖掘相关的信息为教学者提供在线诊断指导，及时发现学生的学习问题和瓶颈问题，指导学生寻找解决方法，并协助其建立自己的学习转换。

教育行业如何利用数据挖掘技术进行学生评估在当今数字化时代，数据挖掘技术成为教育行业中不可忽视的工具。

通过收集、分析和解释数据，教育者能够更好地了解学生的学习需求和表现，从而实施有针对性的教学和评估方案。

本文将探讨教育行业如何利用数据挖掘技术进行学生评估，以提高教学质量和学生学习成效。

一、数据收集和整理数据挖掘技术的第一步是数据收集和整理。

教育行业可以通过多种方式获取学生数据，如学生问卷调查、课堂表现记录、作业评分等。

这些数据应进行准确的记录和整理，以便后续的分析和应用。

二、数据分析和模型建立在收集了足够的学生数据后，教育者可以利用数据挖掘技术进行数据分析和模型建立。

通过运用数据挖掘算法，可以揭示隐藏在庞大数据集中的学生学习模式和规律。

教育者可以从中得出关于学生学习偏好、困难点以及学习进展的洞察，并建立相应的数据模型用于学生评估。

三、学生评估和个性化教学数据挖掘技术为学生评估提供了更精确和全面的依据。

通过分析学生的学习数据，教育者能够对学生的学习成绩、学习风格、兴趣爱好等方面进行深入分析，并根据评估结果提供个性化的教学指导。

例如，对于学习成绩较差的学生，教育者可以提供额外的辅导资源和针对性的学习计划，以帮助他们提高学习效果。

四、学生干预和预测数据挖掘技术还可以帮助教育行业进行学生干预和预测。

通过对学生数据的实时监测和分析，教育者可以及时发现学生学习中的问题和障碍，并采取相应的干预措施。

此外，通过挖掘历史数据和趋势分析，教育者可以对学生未来的学习表现进行预测，从而提前制定相应的教学计划和辅导方案。

五、教育决策和政策制定除了对学生个体进行评估外，数据挖掘技术还可以为教育行业的决策和政策制定提供依据。

通过对学生数据的整体分析，教育者可以了解整个学校或教育系统的现状和问题，从而进行相应的调整和改进。

同时，基于数据挖掘结果，教育行业还可以制定更科学合理的教学标准和评估方法，以提高整体的教学质量。

六、数据安全和隐私保护在利用数据挖掘技术进行学生评估时，教育行业需要高度重视数据的安全性和隐私保护。