計算機教學(xué)評價中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用論文
在當(dāng)前的學(xué)校管理中，教學(xué)和教務(wù)管理工作中積累了大量的數(shù)據(jù)信息。但是，由于這些教學(xué)中的數(shù)據(jù)沒有得到很好地運用，在一定程度上使數(shù)據(jù)挖掘沒有得到重視。數(shù)據(jù)挖掘，從本質(zhì)上看，就是從大量和模糊以及不完全的數(shù)據(jù)中提取出潛在信息的過程。并且，隨著計算機教學(xué)改革的不斷推進，計算機教學(xué)系統(tǒng)更加注重計算機網(wǎng)絡(luò)無紙化考試，有效地改變傳統(tǒng)教學(xué)評價手段。
1關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘分析方法在計算機教學(xué)中的作用
數(shù)據(jù)挖掘作為一種全新的計算機運用技術(shù)，在各個應(yīng)用領(lǐng)域都發(fā)揮巨大的潛力。通常情況下，數(shù)據(jù)挖掘分析方法主要是有關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、序列模式分析以及分類分析等方法。筆者經(jīng)過一些分析方法的對比，在系統(tǒng)開發(fā)過程中，選擇關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進行相應(yīng)的探討。為了能夠進一步說明關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘方法，同時有效地結(jié)合實踐過程，通過對以下兩個案例進行深入分析，希望能更好地了解數(shù)據(jù)挖掘方法的運用。例如，在“男同學(xué)-高分”的關(guān)聯(lián)規(guī)則中，這種表示方法是在考試過程中，男同學(xué)和女同學(xué)相比得高分的幾率更高，在一個具有一萬條記錄的事物數(shù)據(jù)庫中，只有將近300條記錄包括得到高分的男同學(xué)，說明這種關(guān)聯(lián)支持度為3%，這個支持度相對來說較高。但是，也不能因此來做出這個關(guān)聯(lián)的意義，若通過科學(xué)的統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)其中有6000條的記錄包含男同學(xué)，使可以計算出男同學(xué)的置信度為300/6000=5%，從此方面來看，這個關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度并不是很高，同時也就不能做出這種關(guān)聯(lián)的實際意義。但是，如果是此記錄中只有600個是“男同學(xué)”，這樣就可以知道有將近50%的人得到高分，值得關(guān)注。又如，可以針對不同類別教師所教學(xué)生的成績進行統(tǒng)計。根據(jù)圖中數(shù)據(jù)顯示，可以假設(shè)，甲類教師-學(xué)生高分，設(shè)置為X-Y，可以知道，其支持度為50/310=16.13%，其置信度則為50/105=47.2%。因此，可以通過這種方法，以此來推導(dǎo)出其他的關(guān)聯(lián)支持度以及置信度。
2教師因素對挖掘計算機學(xué)生成績數(shù)據(jù)的促進作用
當(dāng)前，我國計算機教學(xué)考試主要采用無紙化考試，其閱卷工作可以在計算機上自動完成，其成績也可以由省教育廳逐一下發(fā)，通過這樣的方式，可以更好地開展數(shù)據(jù)挖掘工作。例如，可以利用關(guān)聯(lián)規(guī)則法研究學(xué)生A科成績和B科成績的關(guān)聯(lián)：①在對可信度的運行過程中，學(xué)生在A科成績?yōu)閮?yōu)秀時，B科也為優(yōu)秀的概率；②在對支持度的運行過程中，可以描述學(xué)生A和B科目的成績?yōu)閮?yōu)秀的概率；③在對期望可信度的運用過程中，可以在沒有任何約束的情況下，加強對學(xué)生A和B科目成績?yōu)閮?yōu)秀的概率分析；④在作用度的分析上，作為一種可信度和期望可信度的比值，當(dāng)學(xué)生在A類成績?yōu)閮?yōu)秀時，可以對B科目的優(yōu)秀影響進行深入分析。從以上的分析中可以看出，可信度能夠衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則的準確度，而且在關(guān)聯(lián)規(guī)則中，支持度是當(dāng)前關(guān)聯(lián)規(guī)則中最為重要的衡量標準。
3關(guān)聯(lián)規(guī)則推導(dǎo)技術(shù)的有效運用
數(shù)據(jù)挖掘所得出的關(guān)聯(lián)規(guī)則只是作為數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)之間相關(guān)性的描述，同時也可以作為一種分析工具，通過歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測各種未來的行為。但是，數(shù)據(jù)挖掘所得出的結(jié)果只是作為一種概率，由于不同探究問題的類型和規(guī)模有所不同，只有靈活地運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)才能進行補充。在劃分方法上，可以將數(shù)據(jù)庫中分成幾個互不相干的模塊，并且可以單獨考慮到每個分塊生成的所有的頻集，之后可以通過所產(chǎn)生的頻集合并生成所有可能的頻集，計算出這些項集的支持度。可以針對分塊規(guī)模的大小來選擇被放入的主存，而且在每個階段只需要被掃描一次，有效降低挖掘時間，提高挖掘效率。
4結(jié)語
從本質(zhì)上看，數(shù)據(jù)挖掘作為一種全新的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，在關(guān)聯(lián)規(guī)則中不僅在檢驗評價數(shù)據(jù)可靠性方面發(fā)揮著非常重要的作用，而且更能夠有效地幫助其進行科學(xué)預(yù)測。為了能夠更好達到相應(yīng)的計算機教學(xué)評價效果，就必須不斷加強對教學(xué)評價調(diào)查，逐步積累大量數(shù)據(jù)，充分利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，挖掘一些科學(xué)有效的信息，以此來為教學(xué)知識構(gòu)建提供相應(yīng)的服務(wù)。
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