數(shù)據(jù)挖掘在教學(xué)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究

馮俐

摘 要 闡述數(shù)據(jù)挖掘在教學(xué)設(shè)計(jì)的學(xué)習(xí)者分析過(guò)程、教學(xué)評(píng)價(jià)過(guò)程中結(jié)果評(píng)價(jià)和學(xué)生評(píng)教、在線學(xué)習(xí)環(huán)境分析和設(shè)計(jì)等多個(gè)環(huán)節(jié)中的具體應(yīng)用及其實(shí)現(xiàn)方式，為教育工作者提供借鑒，最后提出數(shù)據(jù)挖掘在教學(xué)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用前景是開(kāi)發(fā)和應(yīng)用教學(xué)專用的數(shù)據(jù)挖掘工具。

關(guān)鍵詞 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；學(xué)習(xí)者分析；在線學(xué)習(xí)環(huán)境

中圖分類號(hào)：G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B

文章編號(hào)：1671-489X（2016）06-0035-02

1 數(shù)據(jù)挖掘及其教育用途

數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)多學(xué)科的交叉領(lǐng)域，從教學(xué)設(shè)計(jì)的角度來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘更像是一種技術(shù)，幫助人們從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)掘有用的知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘?qū)虒W(xué)設(shè)計(jì)有哪些用途？首先要介紹數(shù)據(jù)挖掘本身具有哪些用途。數(shù)據(jù)挖掘的用途一般可以分為兩大類：描述性和預(yù)測(cè)性。描述性挖掘包括數(shù)據(jù)特征化、數(shù)據(jù)區(qū)分、關(guān)聯(lián)分析和聚類分析等，主要用于描述數(shù)據(jù)的特征、區(qū)分類別等；預(yù)測(cè)性挖掘包括分類、回歸等，主要用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)將來(lái)的發(fā)展態(tài)勢(shì)等。

教育數(shù)據(jù)挖掘是將來(lái)自各種教育系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用信息的過(guò)程，這些有用信息可為教師、學(xué)生及家長(zhǎng)、教育研究人員以及教育軟件系統(tǒng)開(kāi)發(fā)人員所利用。如果有一些或大量的學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)，如個(gè)人的基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)情況，就可以從中分析學(xué)習(xí)者的某些特征和預(yù)測(cè)規(guī)則等。

2 數(shù)據(jù)挖掘在學(xué)習(xí)者分析中的應(yīng)用

學(xué)習(xí)者分析是教學(xué)設(shè)計(jì)過(guò)程最前的環(huán)節(jié)，也是很重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)挖掘在描述學(xué)習(xí)者的知識(shí)結(jié)構(gòu)和認(rèn)知習(xí)慣上有突出優(yōu)勢(shì)。從教務(wù)部門獲得學(xué)習(xí)者的基本信息（如年齡、性別、年級(jí)、專業(yè)等）和學(xué)習(xí)情況（學(xué)習(xí)者以往各門功課的成績(jī)、選修情況、圖書借閱記錄、自學(xué)時(shí)間等），對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，處理缺失和噪音值，采用一定的編碼方案，將數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化壓縮（如各門功課的成績(jī)分成五個(gè)區(qū)間：0～40為很差，40～60為較差，60～80為中等，80～90為較好，90～100很好），再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)約（如離散化或概念分層等），如圖1所示。

將某學(xué)生考試成績(jī)數(shù)據(jù)清理，剔除并修改噪聲值，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼和規(guī)約，可把學(xué)生出生年份、性別、入學(xué)年份、成績(jī)等信息處理成簡(jiǎn)單的二元或多元值（編碼和規(guī)約的程度根據(jù)挖掘目的來(lái)確定，圖中只是舉例說(shuō)明）。經(jīng)過(guò)這一些數(shù)據(jù)預(yù)處理操作，形成可挖掘的學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)。這是數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程最耗時(shí)的工作，也是所有數(shù)據(jù)挖掘工作之前的基礎(chǔ)。

經(jīng)過(guò)上一步工作，就可以用數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)處理數(shù)據(jù)了。通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)者以往各門功課成績(jī)的特征化分析，可以了解到學(xué)習(xí)者的前期知識(shí)結(jié)構(gòu)情況；通過(guò)對(duì)多門課程偏重的認(rèn)知能力分類，可以得到學(xué)習(xí)者認(rèn)知能力的大致情況；通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)者選課記錄和圖書借閱記錄的預(yù)測(cè)分析，可以了解學(xué)習(xí)者的興趣方向。

3 數(shù)據(jù)挖掘在教學(xué)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘中有個(gè)觀念是“強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則不一定是有趣的”，這是說(shuō)規(guī)則AB的置信度有一定的欺騙性，即使該規(guī)則的置信度很高，也可能兩者之間不相關(guān)或負(fù)相關(guān)。在教學(xué)評(píng)價(jià)中，可以用來(lái)幫助判斷兩個(gè)事項(xiàng)間的相關(guān)性。如某工科院校某年級(jí)共1000名學(xué)生，期末考試中某門程序設(shè)計(jì)課程中得分大于80分的人數(shù)有600人。平時(shí)，該年級(jí)喜好打網(wǎng)絡(luò)游戲的人數(shù)是700人，這些人里本門課程的期末成績(jī)大于80分的有400人，成績(jī)大于80分與喜愛(ài)網(wǎng)絡(luò)游戲的相依表如表1所示?？捎?jì)算出喜好打網(wǎng)絡(luò)游戲的人中有57%的比例得到80分以上，這個(gè)比例在統(tǒng)計(jì)學(xué)中來(lái)說(shuō)算是很高的置信度了。從這個(gè)年級(jí)學(xué)生成績(jī)數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，打游戲會(huì)得高分的規(guī)則是否成立？答案是否定的。因?yàn)榇蛴螒虻酶叻值谋壤绕鹂側(cè)藬?shù)中得高分的比例60%少，所以打游戲與得高分呈一定的負(fù)相關(guān)。

學(xué)生評(píng)教產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)內(nèi)容，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)評(píng)教數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，彌補(bǔ)傳統(tǒng)思辨方法的不足。通過(guò)評(píng)教數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析可以檢測(cè)學(xué)生評(píng)教的有效性水平，利用聚類和主成分分析的方法，分析影響評(píng)教成績(jī)的主要原因[1]等。馬秀麟等學(xué)者通過(guò)對(duì)兩所院校的評(píng)教數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，雖然有些客觀因素會(huì)影響到評(píng)估分，學(xué)生的評(píng)價(jià)結(jié)果是可信的和穩(wěn)定的，學(xué)生對(duì)教師的評(píng)分和他們的學(xué)習(xí)成績(jī)是相關(guān)的，而且這種評(píng)價(jià)甚至比同行評(píng)價(jià)更少受到其他因素的干擾，部分教師獲得差評(píng)的主要原因是對(duì)教學(xué)的投入不足和實(shí)踐性知識(shí)的欠缺。

4 數(shù)據(jù)挖掘在在線學(xué)習(xí)環(huán)境中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘有一個(gè)重要的分支內(nèi)容就是Web數(shù)據(jù)挖掘，Web挖掘就是在Web上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，具體講就是從和WWW有關(guān)聯(lián)的資源或者是行為中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘以獲得感興趣的、有用的模式，找出其中的隱含信息[2]。

通過(guò)對(duì)在線學(xué)習(xí)環(huán)境的Web記錄挖掘，可以發(fā)現(xiàn)潛在使用者、訪問(wèn)習(xí)慣等興趣信息；可以對(duì)在線學(xué)習(xí)環(huán)境中的內(nèi)容進(jìn)行挖掘，具體有圖像、音視頻、文本或者多種媒體融合；在線學(xué)習(xí)環(huán)境中各種自定義的鏈接結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了結(jié)構(gòu)信息、質(zhì)量信息和內(nèi)容信息等的存儲(chǔ)，Web結(jié)構(gòu)挖掘也是可以利用的重要內(nèi)容之一。根據(jù)對(duì)記錄、內(nèi)容和結(jié)構(gòu)的挖掘結(jié)果，實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)習(xí)者的內(nèi)容智能推送等功能?？偟恼f(shuō)來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘?yàn)樵诰€學(xué)習(xí)環(huán)境中個(gè)性化學(xué)習(xí)提供了技術(shù)支持，為自動(dòng)化的分類、學(xué)習(xí)和推送提供了技術(shù)支持。高美的研究中設(shè)計(jì)完成了一個(gè)在線個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)在線管理、自動(dòng)化學(xué)習(xí)能力評(píng)估和個(gè)性化課件資源推薦等功能。

5 數(shù)據(jù)挖掘在教學(xué)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用前景

數(shù)據(jù)挖掘在教學(xué)設(shè)計(jì)的主要應(yīng)用前景在于教學(xué)專用工具的發(fā)開(kāi)與應(yīng)用。目前，國(guó)內(nèi)外已有許多商業(yè)或免費(fèi)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用工具，主要有SPSS Clementine、SAS Enterprise Miner等，Excel和SQL Server等軟件也提供了數(shù)據(jù)挖掘模塊工具。國(guó)內(nèi)外逐漸出現(xiàn)專用教育數(shù)據(jù)挖掘工具，如為課件作者提供反饋的發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)規(guī)則工具EPRules，遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化工具GISMO，幫助教師識(shí)別學(xué)生在線練習(xí)相關(guān)模式工具TADA-ED，能檢索和解釋學(xué)習(xí)者序列導(dǎo)航模式工具03R，能為學(xué)習(xí)者推薦下次訪問(wèn)最佳鏈接的挖掘工具AHA，等等；國(guó)內(nèi)如陳超美博士開(kāi)發(fā)的可視化文獻(xiàn)分析工具citespace，劉啟元開(kāi)發(fā)的文獻(xiàn)題錄信息挖掘工具Sati，等等[3]。

對(duì)教育工作者來(lái)說(shuō)，為使用專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘工具還得專門學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的一些基礎(chǔ)概念和方法，這提高了數(shù)據(jù)挖掘這門技術(shù)在教學(xué)設(shè)計(jì)中應(yīng)用的門檻。因此，數(shù)據(jù)挖掘在教學(xué)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用前景是需要開(kāi)發(fā)教學(xué)專用的工具，如專門的學(xué)習(xí)者認(rèn)知結(jié)構(gòu)分析軟件、評(píng)教系統(tǒng)信息挖掘和在線學(xué)習(xí)內(nèi)容推送等，同時(shí)依據(jù)教學(xué)設(shè)計(jì)的流程，采用教學(xué)術(shù)語(yǔ)，為具體的教學(xué)設(shè)計(jì)目的服務(wù)。

參考文獻(xiàn)

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