基于數(shù)據(jù)挖掘的高職學生個性化學習分析系統(tǒng)設計

摘 要：針對高職教育發(fā)展的現(xiàn)狀和高職學生在課程選擇等方面存在的問題，介紹了高職教育教學研究中引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的必要性，并提出了如何有效利用數(shù)據(jù)挖掘方法和商業(yè)智能工具對高職學生的學習過程進行個性化分析的研究思路，在此基礎(chǔ)上，給出了具有數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析與展現(xiàn)功能的高職學生個性化學習分析系統(tǒng)的整體框架。

關(guān)鍵詞：高職教育；個性化學習；數(shù)據(jù)挖掘；商業(yè)智能

中圖分類號：TP311.13

作為我國高等教育一支重要生力軍——高等職業(yè)教育近幾年來的發(fā)展可謂迅猛，無論是學校數(shù)還是學生人數(shù)，高職專科的規(guī)模已是我國高等教育的半壁江山。高職教育對人才的培養(yǎng)目標是為國家和地方經(jīng)濟的發(fā)展輸送適應生產(chǎn)、建設服務等一線急需的應用型高素質(zhì)人才，《國務院關(guān)于大力發(fā)展職業(yè)教育的決定》中就提出了“堅持以就業(yè)為導向，深化職業(yè)教育教學改革”，要求加強職業(yè)院校對學生實踐能力和職業(yè)技能的培養(yǎng)。

1 現(xiàn)狀

目前，高職學生在學校完成系統(tǒng)的課程學習依然是高職教育教學的主要方式，在此過程中，由于學生個體特性、就業(yè)意向、專業(yè)方向等各種因素的影響，獲取的知識無論從方式方法、內(nèi)容結(jié)構(gòu)，還是真正掌握的程度來說都因人而異，而這其中有相當大的部分是學生主動性選擇的結(jié)果；此外，在高職教育教學改革的嘗試中，大類招生、拓展專業(yè)等多項措施在很多職業(yè)院校中已然試行，這就給予學生更多的自主權(quán)和選擇的機會。

然而，在自主選擇的過程中，由于沒有一個可參照的、適合自己的挑選標準，高職學生進行各項選擇時在很大程度上有著“扎堆隨大流”、“哪個課能混好過”的心理，這就導致主動選擇的課程，其學習過程并不順暢、學習效果也不理想，沒有提升自身知識結(jié)構(gòu)的質(zhì)量。這種高職教育中教與學環(huán)節(jié)的脫節(jié)會對高職學生的能力培養(yǎng)產(chǎn)生有著不可忽視的影響。

2 研究思路

隨著教育信息化的深入發(fā)展，先進的信息技術(shù)手段在教育教學的方方面面都得以有效利用，這也為學生綜合能力培養(yǎng)的探索與嘗試提供了新的途徑，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是其中很重要的一種。數(shù)據(jù)挖掘指的是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。在此過程中，數(shù)據(jù)源必須是真實的、大量的、含噪聲的，而從中發(fā)現(xiàn)的是用戶所感興趣的知識內(nèi)容，這些知識應該是可以接受和理解、并且能加以進一步運用的。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之所以在教育行業(yè)有更為廣泛、實際的應用，這是由于各個學校都會有自己的一整套數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，用于記錄學生的學籍信息、課程教學過程等歷史數(shù)據(jù)，這樣，就可以嘗試運用先進的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和智能分析工具，通過對高職教育研究和教學過程中積累的海量數(shù)據(jù)進行采集分類、挖掘和分析，從多角度、多層次出發(fā)，構(gòu)建識別個體特點、知識構(gòu)成和獲取方式等要素之間關(guān)聯(lián)模式的數(shù)據(jù)模型。數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉學科，其理論和方法有很多，包括K-最近鄰分類器、判別分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡和分類樹等，它把人們對數(shù)據(jù)的應用從低層次的簡單查詢，提升到從數(shù)據(jù)中挖掘知識，提供決策支持。在這里就是要將數(shù)據(jù)挖掘方法與高職教育教學研究相結(jié)合，設計實際的分析應用系統(tǒng)，具體來說：

（1）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)面向高職教育這一特定領(lǐng)域中的主體——高職學生，針對專門的指標，包括個體特性、專業(yè)要求、就業(yè)意向等，著眼于課程這個知識載體，對它們之間的關(guān)系進行深層次、智能化的挖掘、分析；

（2）數(shù)據(jù)挖掘的應用會具體到建模、變量篩選和導入等方面，而不只是一些抽象的挖掘算法的研究；

（3）數(shù)據(jù)分析采用先進的商業(yè)智能工具，同樣，數(shù)據(jù)的展現(xiàn)手段基于ASP.Net平臺，具有開放化、模塊化、網(wǎng)絡化特點。

3 系統(tǒng)框架

系統(tǒng)定位于個性化學習分析，其框架結(jié)構(gòu)參見圖1，主要由數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析及展現(xiàn)等部分構(gòu)成。具體來說，數(shù)據(jù)集成模塊完成定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、裝載、清洗、合并數(shù)據(jù)的功能；數(shù)據(jù)建模是指建立數(shù)據(jù)分析OLAP及數(shù)據(jù)挖掘模型；數(shù)據(jù)分析旨在分析和比較各種不同算法得出的結(jié)果，尋找最為匹配的算法，而數(shù)據(jù)展現(xiàn)的作用是根據(jù)分析結(jié)構(gòu)靈活創(chuàng)建數(shù)據(jù)報告。

圖1 系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)

在此架構(gòu)下，各個子系統(tǒng)的功能如下所述：

（1）數(shù)據(jù)集成。分析和歸納課程教學過程中產(chǎn)生的系列數(shù)據(jù)，根據(jù)其特征和行為設計及定義便于分析和挖掘的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，然后并進行數(shù)據(jù)集成。數(shù)據(jù)集成的工作包括從異構(gòu)數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，將其進行清洗、轉(zhuǎn)換、合并，然后加載到數(shù)據(jù)倉儲中。數(shù)據(jù)集成執(zhí)行的時間、相互的順序、成敗對將來的分析結(jié)果的有效性則至關(guān)重要。

（2）數(shù)據(jù)建模。典型的數(shù)據(jù)挖掘工具將在構(gòu)建了數(shù)據(jù)倉庫后進行分析并生成結(jié)果，一些工具也可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)進行分析，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果獨立于數(shù)據(jù)倉庫中使用的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘核心的部分就是選擇挖掘算法并建立數(shù)據(jù)模型，這樣就可以根據(jù)學生個體信息、學生成績等數(shù)據(jù)之間的關(guān)系將這些學生劃分成分析有意義的組群并預測他們的行為；當把這些組發(fā)送回分析過程時，數(shù)據(jù)挖掘引擎允許分析人員和用戶根據(jù)這些簇進行劃分和細化。

（3）數(shù)據(jù)分析與展示。以學生個體信息和課程數(shù)據(jù)為輸入，利用所篩選出的最佳建模方法，逐步提出一個可實現(xiàn)個性化學習分析的數(shù)據(jù)模型，以衡量及提高模型預測的準確度。將分析結(jié)果以特定的客戶端或Web方式進行展現(xiàn)，以Asp.Net建立的分析結(jié)果展示平臺，具有高度的開放性、通用性和可擴展性。通過建模創(chuàng)建了正確的模型，數(shù)據(jù)挖掘的重點就從分析轉(zhuǎn)到結(jié)果上，數(shù)據(jù)報告的展現(xiàn)方式有多種，可通過專業(yè)的報告工具，也可自行編寫Web網(wǎng)站進行發(fā)布。

4 結(jié)束語

在高職教育教學研究中運用先進的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)手段，針對各項課程教學、學生管理數(shù)據(jù)進行深度挖掘、分析，研究個性化學習模式，為學生的自我學習規(guī)劃提供具體化、智能化分析結(jié)果以供參照，在此情況下，先進技術(shù)手段的支持，對教與學都有著不可忽視的影響。同時，也為人才培養(yǎng)的探索與嘗試提供新途徑。

參考文獻：

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作者簡介：王錚鈞（1970-），女，江蘇蘇州人，副教授，研究生，主要研究方向：人工智能，數(shù)據(jù)挖掘。

作者單位：深圳職業(yè)技術(shù)學院 計算機工程學院，廣東深圳 518055