導語：數(shù)據(jù)挖掘?qū)W風量化評價分析一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：學風是學校學生的學習風氣，數(shù)據(jù)挖掘是在海量數(shù)據(jù)中提取有用信息并加以分析利用。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用與學風評價中，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，分析揭示影響學風的因素及其內(nèi)在聯(lián)系，提高學校學風建設(shè)，提升學生學習興趣。

關(guān)鍵字：學風;數(shù)據(jù)挖掘;關(guān)聯(lián)規(guī)則

一、學風

學風是指學生的學習風氣，及學生對待課堂內(nèi)外學習的態(tài)度。它是學生集體或個人在學習過程中表現(xiàn)出來的帶有傾向性的、穩(wěn)定的態(tài)度和行為。學風是一所高等學校的靈魂，學風建設(shè)是一項需要長期堅持并不斷改進的工作。良好的學風能促進學生的學習和成長，是學校辦學質(zhì)量的重要體現(xiàn)，沒有良好的學風，學校就失去了其具有的能力。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是通過對存儲在數(shù)據(jù)庫中的海量數(shù)據(jù)信息進行有目的的提取、分揀、歸類，挖掘隱含的有用信息，用于為各行各業(yè)的生存和發(fā)展提供決策支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一項涉及多學科的技術(shù)，其特點主要是：數(shù)據(jù)挖掘主要處理的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)庫中經(jīng)過預(yù)處理的數(shù)據(jù)，屬于結(jié)構(gòu)化的數(shù)值信息；數(shù)據(jù)挖掘主要依靠統(tǒng)計學知識和數(shù)學知識，通過建立挖掘模型，設(shè)計挖掘算法，分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，揭示數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系。

三、數(shù)據(jù)挖掘在學風量化評價中的應(yīng)用

目前學風的評價主要是通過問卷調(diào)查完成的，主要是通過調(diào)查在校生、畢業(yè)生、教師等影響學風因素，然后得出學校學風的整體狀況，并對學校的學風進行評價。現(xiàn)有的學風研究和評價體系采用的都是傳統(tǒng)的思維方式，其研究很少融入了現(xiàn)代信息技術(shù)手段?，F(xiàn)代信息技術(shù)如數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)成功運用到了高校的學生管理和教學質(zhì)量評估上，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到高等學校的學風研究和評價中成為一種切實可行的研究方案。數(shù)據(jù)挖掘是隨著計算機技術(shù)的發(fā)展而出現(xiàn)的一門數(shù)據(jù)分析技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)現(xiàn)已應(yīng)用于高校學生管理和教學質(zhì)量評估上，這為將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用與學風量化評價中，建立科學有效的數(shù)據(jù)挖掘模型，將學風評價方法由定性轉(zhuǎn)化為定量提供了科學的依據(jù)。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用學風量化評價中的步驟如下。(一)確定數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο螅捍_定數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο笫菙?shù)據(jù)挖掘重要的一步，數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο蟠_定后，可以明確數(shù)據(jù)挖掘所需要的數(shù)據(jù)挖掘在學風量化評價中的應(yīng)用曹陽張小恒(重慶廣播電視大學)數(shù)據(jù)源，本文數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο鬄榘嗉壍膶W風、班級之間的學風的關(guān)系及整個學校的學風。(二)數(shù)據(jù)采集：數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)挖掘中一個重要的，工作量較大的、占據(jù)時間較長的一個階段。本文中數(shù)據(jù)采集通過教務(wù)處完成。學風數(shù)據(jù)主要包括收集班級班風的常規(guī)數(shù)據(jù)及大量經(jīng)驗性的學風指標數(shù)據(jù)，如學生基本信息、學生學習積極性、學習興趣、關(guān)注點、學生課堂表現(xiàn)、學生出勤率、對教師的期望等數(shù)據(jù)。(三)數(shù)據(jù)預(yù)處理：將上一階段收集的數(shù)據(jù)進行整理與清洗，提取出有效數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一個適應(yīng)數(shù)據(jù)挖掘模型的有效數(shù)據(jù)。(四)數(shù)據(jù)挖掘及分析：本階段是數(shù)據(jù)挖掘中最重要的階段，將經(jīng)過預(yù)處理后的數(shù)據(jù)導入數(shù)據(jù)分析模型中，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法—Apriori算法分析學風指標的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性。Apriori算法是數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則經(jīng)典算法，是關(guān)聯(lián)挖掘中成熟的算法。(五)數(shù)據(jù)應(yīng)用：通過數(shù)據(jù)挖掘及分析，揭示影響學風相關(guān)因素的內(nèi)在聯(lián)系。經(jīng)過研究分析，制定出有利于學風建設(shè)的政策等。

四、結(jié)束語

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一項從海量數(shù)據(jù)中提取用于信息的技術(shù)，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于學風量化評價中，能揭示影響學風因素的內(nèi)在聯(lián)系，根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得出的學風內(nèi)在聯(lián)系，制定關(guān)于學風建設(shè)的相關(guān)政策，提高學校的學風建設(shè)，提高學生對學習的興趣。

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作者:曹陽 張小恒 單位:重慶廣播電視大學