關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘下的作弊分析

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘下的作弊分析

朱紅霞 ，王亞梅，游星

(成都理工大學(xué)管理科學(xué)學(xué)院，四川成都610059)

摘要：考試行為是一個(gè)學(xué)校學(xué)風(fēng)、校風(fēng)、考風(fēng)的體現(xiàn)，同時(shí)也是學(xué)生是否誠信的體現(xiàn).在各類考試中，考試作弊的現(xiàn)象時(shí)常發(fā)生.運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法，對大學(xué)生考試作弊現(xiàn)象問卷調(diào)查進(jìn)行分析，得到學(xué)生對考試作弊各方面認(rèn)識的關(guān)聯(lián)規(guī)則.從學(xué)生的視角看作弊問題，分析考試作弊的內(nèi)因，以期能對高校管理者在制定管理方案時(shí)提供新的思路.

關(guān)鍵詞：關(guān)聯(lián)規(guī)則；Apriori算法；考試作弊

收稿日期：2015-04-19

作者簡介：朱紅霞(1990—)，女，四川宜賓人.碩士研究生，主要從事統(tǒng)計(jì)分析模型及數(shù)據(jù)分析研究.

中圖分類號：TP391.4文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0引言

陶行知先生曾說過一句話：“作弊不僅毀壞個(gè)人德性，而且欺親師，違校章，辱國體，害子孫.作弊成風(fēng)的民族是沒有希望的民族.”[1]然而在最近的這些年，隨著高校教育的發(fā)展與高校的擴(kuò)張，老先生痛恨的作弊現(xiàn)象不但沒有被控制住，反而更加的嚴(yán)重.作者在對成都理工大學(xué)管理科學(xué)學(xué)院500多名學(xué)生的問卷調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，近九成的學(xué)生認(rèn)為考試作弊不對但卻是可以理解的，他們中的大多數(shù)都曾有過作弊的經(jīng)歷.這種近乎于讓人不敢接受的作弊現(xiàn)象在大學(xué)里就如同人們的呼吸一樣正常，大學(xué)生們都覺得是正常的，應(yīng)該被理解的.[2]大多數(shù)的作弊類分析文章都是從教育者的視角看問題，這樣不能準(zhǔn)確地反映學(xué)生對作弊的認(rèn)識與看法.本文對成都理工大學(xué)500多名學(xué)生的問卷調(diào)查進(jìn)行分析，從學(xué)生的角度來看待作弊問題，呈現(xiàn)他們對待作弊的看法與態(tài)度，希望能對高校教育者有所啟發(fā).

1關(guān)聯(lián)規(guī)則

1.1支持度

支持度是同時(shí)包含X于Y的項(xiàng)目集數(shù)與D中交易總數(shù)之比.支持度表示了某規(guī)則在所有事物中的代表性即支持度數(shù)值越高，關(guān)聯(lián)規(guī)則越重要.[4]

1.2置信度

在給定的數(shù)據(jù)庫事務(wù)D中，若支持X的事務(wù)中有c%也支持Y，關(guān)聯(lián)規(guī)則X→Y的置信度為c%,置信度表示關(guān)聯(lián)規(guī)則的強(qiáng)度.若某一關(guān)聯(lián)規(guī)則P的支持度與置信度全都在最小范圍以上，則稱該關(guān)聯(lián)規(guī)則是強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則.[5]關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的任務(wù)就是找出強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，主要針對下面兩個(gè)問題：

(1)找出交易數(shù)據(jù)庫中頻繁項(xiàng)集(大于或等于最小支持度);

(2)利用上一步中找出的頻繁項(xiàng)集生成所需關(guān)聯(lián)規(guī)則，再根據(jù)已定的最小置信度選出強(qiáng)關(guān)聯(lián).[6]

目前的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要是對找出頻繁集進(jìn)行研究(找出頻繁集很困難).生成頻繁集由Apriori算法來實(shí)現(xiàn).[7]

2Apriori算法

Apriori算法描述如下：[5]

(2)L1={c∈C1|c.count≥minSupport}；

(5)for all transactions t∈D // 辦理處理；[8]

(7)for all candidates c∈Ct；

(8)c.count=c.count+1；

(9)next；

(10)Lk={c∈Ck|c.count≥minSuppor}；；

(11)next

(12)resultset=resultset∪Lk

該算法的第一步是統(tǒng)計(jì)只含一個(gè)元素的項(xiàng)集出現(xiàn)的頻率,從而確定最大的一維項(xiàng)目集.在第k步中,先用函數(shù)sc_candidate,通過(k-1)步中生成的Lk-1(最大項(xiàng)集)生成Ck(侯選項(xiàng)目集)；再在數(shù)據(jù)庫D中調(diào)用函數(shù)count_support計(jì)算Ck的支持度，其中, minsupport是最小支持度，resultset為所有的最大項(xiàng)目集.[9]

3應(yīng)用實(shí)例

文章數(shù)據(jù)來源是對成都理工大學(xué)隨機(jī)抽取的590名學(xué)生做的問卷調(diào)查，問卷調(diào)查采用不記名的方式.

3.1問卷調(diào)查的可信度

3.2調(diào)查問卷的有效度

有效度指測量結(jié)果的正確程度.在調(diào)查問卷中，有效度指問卷能夠在多大程度上反映它所測量的理論概念.[10]根據(jù)分析目的的不同，有效度分為內(nèi)容有效度與結(jié)構(gòu)有效度.此次問卷一共有十三個(gè)問題，涉及學(xué)生對考試、考試作弊的一系列的理解.在抽樣調(diào)查的過程中，個(gè)別能反應(yīng)總體的特征，所有在內(nèi)容上是有效的.在結(jié)構(gòu)上，問卷的十三個(gè)問題包括了學(xué)生的特征，學(xué)生對作弊的理解、學(xué)生的態(tài)度以及學(xué)生覺得應(yīng)該怎樣去改進(jìn)幾個(gè)方面，在結(jié)構(gòu)上能很好地反映學(xué)生對于作弊的一個(gè)態(tài)度，所以在結(jié)構(gòu)上也是有效的.

3.3調(diào)查問卷內(nèi)容分析

對學(xué)生的調(diào)查問卷進(jìn)行數(shù)據(jù)的錄入與整理，運(yùn)用SPSS的統(tǒng)計(jì)方法，對每一個(gè)小問題進(jìn)行具體的統(tǒng)計(jì)與分析.

表1

問題序號百分率(%)F適當(dāng)調(diào)整試題難度48.6

從上表可以看出，男女生的比例是差不多的，有一半以上的學(xué)生沒有擔(dān)任任何班級或校級干部.超過一半的同學(xué)能很好的理解老師上課所講的內(nèi)容，只有4.9%的學(xué)生完全不懂.超過3/4的學(xué)生認(rèn)為考試是對自己一個(gè)階段的總結(jié)，只有小部分的人認(rèn)為考試只要不掛科就可以了；將近80%的學(xué)生認(rèn)為考試作弊不對但可以理解，有一成的學(xué)生認(rèn)為考試作弊是一種正常的現(xiàn)象；在所有的調(diào)查問卷中，80%的學(xué)生有過考試作弊的行為，只有20%的學(xué)生從未有過作弊行為.大部分的學(xué)生會(huì)作弊的原因是不愿補(bǔ)考或重修、不愿辜負(fù)家長的期望以及迫于拿學(xué)位證與就業(yè)的壓力；超過半數(shù)的學(xué)生常采用的作弊方式是帶小抄；近七成的學(xué)生認(rèn)為考試作弊學(xué)生(不誠信)是主要負(fù)責(zé)方.超過60%的學(xué)生認(rèn)為學(xué)校對考試作弊的懲罰力度合適；超過3/4的學(xué)生覺得學(xué)校的考風(fēng)一般；超過一半的學(xué)生認(rèn)為誠信考試承諾書形同虛設(shè)，很多學(xué)生照常作弊；很多學(xué)生認(rèn)為多注重實(shí)踐能力考核、加強(qiáng)思想道德教育和適當(dāng)調(diào)整試題難度能減少大學(xué)生考試作弊的現(xiàn)象.

3.4關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程

由表1可以得到下面的事務(wù)數(shù)據(jù)庫D.令TID={學(xué)生編號}，項(xiàng)目集={處理后的數(shù)據(jù)}，假設(shè)這一次關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的最小置信Cmin=50%，最小支持度Smin=40%.

表2　事務(wù)數(shù)據(jù)庫 D

通過2所示的Apriori算法，將表五樣式的事務(wù)數(shù)據(jù)庫D中的590條記錄進(jìn)行運(yùn)算，經(jīng)過挖掘后得到的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則如下:

1：support(3B?6A)=78%

2：support(6B?2D)=66%

3: support(6B?5B)=83%

4: support(6A?13BDH)=72%

3.5結(jié)果分析

通過對所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，得到四條強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則：(1)能大部分的理解老師講課內(nèi)容依然會(huì)作弊的同學(xué)有78%；(2)考試沒有作弊的人當(dāng)中有66%不是班級或校級干部；(3)沒有作弊但認(rèn)為作弊不對卻可以理解的同學(xué)有83%；(4)作弊的同學(xué)中有72%認(rèn)為多注重對學(xué)生實(shí)踐能力的考核、改革考試方法(如開卷)以及適當(dāng)調(diào)整試題難度有利于減少大學(xué)生考試作弊現(xiàn)象.由這四點(diǎn)強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則得出，大部分同學(xué)雖然理解老師上課所講內(nèi)容卻依然作弊，這是一個(gè)考風(fēng)的問題，值得學(xué)校重視；沒有作弊的人當(dāng)中大部分不是班級或校級干部，說明了有些學(xué)生豐富課外生活與加強(qiáng)自身能力的同時(shí)不能很好兼顧學(xué)業(yè)；大部分的學(xué)生認(rèn)為作弊不對但可以理解，這是一個(gè)認(rèn)識層面的問題，要想減少作弊的現(xiàn)象，首先要給學(xué)生樹立正確的認(rèn)識觀.

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[責(zé)任編輯范藻]

Analysis of Cheating under the Association Rule

ZHU Hongxia, WANG Yamei, YOU Xing

(Management Science School of Chengdu University of Technology, Chengdu Sichuan 610059, China)

Abstract:The conduct of examinations is a manifestation of learning behavior, school spirit and exam habit. At the same time it reflects the integrity of the students. In all kinds of examinations, cheating phenomena often occurs. Apriori algorithm in data mining association rules is used to analyze the phenomenon of college students' cheating in the exam questionnaire and gets all aspects of association rules which are understood by students. From the perspective of the students, the paper analyzes the internal cause of cheating in the exam in order to provide new ideas for managers when making management scheme in colleges and universities

Key words:association rule; Apriori algorithm; cheating