文學課程興趣影響因素的關聯(lián)規(guī)則分析

岳俊輝 , 梁寶華

( 1. 合肥學院 外國語言系，合肥 230601; 2.巢湖學院 信息工程學院，合肥 238000)

文學課程興趣影響因素的關聯(lián)規(guī)則分析

岳俊輝1, 梁寶華2

( 1. 合肥學院 外國語言系，合肥 230601; 2.巢湖學院 信息工程學院，合肥 238000)

依據(jù)問卷調查所得數(shù)據(jù)，借助 Apriori 算法，篩選影響學生文學課程興趣的關聯(lián)規(guī)則，結合當前文學教學現(xiàn)狀進行規(guī)則分析。規(guī)則表明：對選讀的處理方式、教材選編的時空維度以及評價方式對學習過程關注度等與課程興趣最為相關。對規(guī)則的分析可知，可以利用以對位閱讀法處理選讀內容、以跨文化交流視野統(tǒng)領教材編寫、以形成性與終結性評估相結合的認知詩學路徑構建評價體系，來提高學生的課程興趣。

Apriori 算法；關聯(lián)規(guī)則；英美文學

關聯(lián)規(guī)則挖掘技術用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中各屬性之間的關聯(lián)。對于文學課程興趣，關聯(lián)規(guī)則的問題定義舉例如下：是哪些因素在多大程度上影響了學生的課程興趣呢？與這些因素相關的因素又有哪些呢？本文利用 341 份問卷收集到的數(shù)據(jù)，采用 Apriori 算法，進行數(shù)據(jù)挖掘，以期發(fā)現(xiàn)影響學生課程興趣的強關聯(lián)規(guī)則，進而對文學教學提出有效建議。研究成果對于了解影響學生文學興趣的因子，透視當前文學學科教學現(xiàn)狀，促進學科教改具有重要理論和現(xiàn)實意義。

1 關聯(lián)算法及模型構建

1.1 Apriori 算法

關聯(lián)規(guī)則算法是現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘的重要方法之一。關聯(lián)規(guī)則最早由 Agrawal、Imielinski和 Swami 等人提出，其本質就是研究一種現(xiàn)象對另一種現(xiàn)象的產生有多大的影響力。[1]如文獻[2-4]都研究了關聯(lián)規(guī)則如何運用于教學評價中。一般把滿足設定參數(shù)要求的規(guī)則稱強關聯(lián)規(guī)則。

Agrawal 等人于20世紀90年代提出經典 Apriori 算法，本文借鑒此算法，采取廣度優(yōu)先逐層迭代搜索的方法，先找出頻繁 1 項集，再利用頻繁 1 項集找到頻繁 2 項集，依次迭代，直至找不到頻繁項集。Apriori 算法會產生大量候選集，需進行有效剪枝。改進算法[5-6]的一個基本途徑是設置合適支持度和置信度作為篩選條件。支持度(Support)即是規(guī)則A?B的支持度表示項集A與B同時出現(xiàn)的頻繁程度，即整個交易集U中A、B同時出現(xiàn)的概率。置信度 (Confidence) 用來確定A出現(xiàn)的事務中包含B出現(xiàn)的概率，即Confidence(A?B)=Support(A?B)/Support(A)。實施任務前，通常先規(guī)劃任務路徑，建立可行性模型。模型的好壞直接影響挖掘的效果。

1.2 模型構建

為了關聯(lián)規(guī)則挖掘模型分四步著手：數(shù)據(jù)收集→數(shù)據(jù)挖掘→規(guī)則解釋→實踐應用。在具體實施過程中，要使挖掘結果更有價值，數(shù)據(jù)的真實、客觀尤為重要。而且原始數(shù)據(jù)通常不能用算法直接處理，必須根據(jù)算法的具體要求，進行必要轉換。之后再選取相應規(guī)則，進行合理解釋。結合歷史數(shù)據(jù)的分析結果及相關經驗，指導文學教學未來工作方向。結合文學課程及興趣取向的特點，初步建構模型，如圖 1 所示。

圖1 英美文學興趣關聯(lián)規(guī)則挖掘模型

2 數(shù)據(jù)搜集和挖掘

2.1 數(shù)據(jù)搜集

數(shù)據(jù)搜集邀請了合肥學院、銅陵學院、巢湖學院、安徽理工大學、東華大學、湘潭大學等 6 所高校英語專業(yè)的學生參與，共產生有效問卷 341 份。問卷設計涉及文學教學的各個方面。以“教材選用”為主，設置了“教材的偏好”“內容的包含”“文體的類型”“教材的編排線索”等 13 個子問題；其次是“教學方法”，包括“教學方式選擇”“教學過程細節(jié)”“課堂語言選擇”“關注重點”等 8 個子問題；問卷還涉及“閱讀體驗”“對教材的興趣及原因”“其他選讀作品類型”等 4 個子問題，“評價方式”中涉及“目前采取的評價方式”等 3 個子問題，以及“對課程興趣”的“感興趣程度”“不感興趣的主導因素”等 2 個子問題。然后將數(shù)據(jù)進行轉換，導入到 sql server2010，完成數(shù)據(jù)準備工作(見表1)。同時通過文獻搜索、學生訪談、教師專訪等方式獲得相關資料，以備參照。

表1 數(shù)據(jù)預處理結果

2.2 挖掘及規(guī)則形成

數(shù)據(jù)收集后，進行離散化、去噪等預處理，用 VS2012 實現(xiàn)關聯(lián)規(guī)則挖掘。設置最小支持度為 0.2，最小置信度為 0.83 的閾值，可產生 500 多條規(guī)則。依照所得百分比來篩選典型的強關聯(lián)規(guī)則，可見在影響文學興趣的原因中 30.8%認為是教法問題，27.8%認為是教材問題，17.6%認為是考核方式問題。具體挖掘結果如表2所示。

表2 部分挖掘結果

(因篇幅緣故，表中表述在不影響原意的情況下作了簡化。)

3 規(guī)則分析

3.1 規(guī)則 1

規(guī)則 1 表明，對傳統(tǒng)的教學模式失去興趣，又關注選讀的學生中有 30.8%選擇對文學課程有點興趣，置信度為 0.875。對課本+多媒體輔助的教學模式有興趣，又關注選讀的大概解釋和文化內涵的學生中也有 30.8%選擇對文學課程有點興趣，置信度為 0.845。學生最不喜歡的教學模式就是文學史+選讀，占 35.7%，最喜歡的是課本+多媒體，占 41.3%?？梢娊虒W模式和手段以及處理選讀的方法與文學課程興趣的關系密切，但前兩者均不及選讀重要。且在所得所有規(guī)則中，涉及此項的關聯(lián)規(guī)則有 122 條，達到 39%。

所以，一方面，選讀是文學教學的重中之重，占有教材的主要篇幅；另一方面，現(xiàn)代網(wǎng)絡視頻技術的使用也是盤活課堂教學的重要手段。如此，應怎樣處理選讀內容呢？首先要利用現(xiàn)代技術手段使文學課堂活起來，通過網(wǎng)絡視頻、電影、QQ、微信等賦予文學作品以圖像和聲音，使學生直觀感受文學的魅力。其次要重視選讀的處理。規(guī)則表明，學生更期待選讀所蘊含的思想文化內容。所以，語言基本要點不應是選讀的重點，而應是語言符號所蘊含的文化、政治、經濟、社會等含義?？紤]到學生所處的本國文化空間，選讀可借鑒薩義德的對位閱讀法，比照中外文化意識、原發(fā)語境與現(xiàn)實語境的異同，以“中學為體，西學為用”為基本思路，構建意義的拓撲空間，從而激發(fā)學生的課程興趣。

3.2 規(guī)則 2

本規(guī)則中，選了前三項的人中有 20.1%人選擇了最后一項,置信度為 0.865，即教材的內容如果古典和現(xiàn)代的作品相結合，文學和非文學作品相互融合，且側重選讀內容的思想文化內涵，那么就有 86.5%的學生對文學有點興趣。

在現(xiàn)有傳統(tǒng)的教學模式下，教材的優(yōu)劣或生動程度對課程的教學效果意義重大。通過規(guī)則分析可見，在提供的如作家國別分布、流派分布、類型分許、風格分布等選項下都有超過 50%的學生選擇包含型的選項。所得涉及教材的 236 條規(guī)則中，有 43.5%涉及到文學類型。所以學生的課程興趣度取決于教材。教材的的內容需要兼收并蓄，不能僅局限于傳統(tǒng)的英國文學和美國文學，由此教材應該具有更為寬泛的選編視野。具體如規(guī)則所示，首先應拓展作家作品的選編視野，兼顧除英美之外的英語國家，包括加拿大、澳大利亞、新西蘭，甚至南非等。重視文學和非文學作品的結合，融合現(xiàn)代和古典作品，應多關注新生文學表現(xiàn)形式，如通俗文學、網(wǎng)絡文學等。開放的多維度的跨文化視野在使教材生動有趣的同時，也照顧到當代讀者的獨特閱讀趣味，由此才能提高學生的課程興趣，幫助他們實現(xiàn)文化思維的融合和跨越。

3.3 規(guī)則 3

“對文學課程有點興趣，不滿單一性評價方式，對選讀內容有興趣”的中有23.2%的人表達了對傳統(tǒng)評價方式的不滿，置信度為86%。其中，最不喜歡的評價方式有53.5%的學生選擇了期末考試或課程論文，他們中有75%的學生對課程沒有興趣?？梢?，學生的課程興趣很大程度上受到評價體系，尤其是考核方式的影響。

課程評價實際上是對學生在課程中的表現(xiàn)以及實際學習效果的客觀勘定。對學生學習過程和效果的評估是課程評價的應有之義。傳統(tǒng)的以期末考試片面地強調效果，這種單一效果論忽略了學生對學習過程的付出，因個體學習能力能方面的不同，可能造成學習付出與效果之間的差異，由此也影響了學生的課程興趣。改變這一現(xiàn)狀，提高評價的合理性和科學性刻不容緩。規(guī)則表明，學生不滿傳統(tǒng)的單一評價方式，如期末考試或課程論文，而對彈性評價表現(xiàn)出興趣。我們建議，應該以認知詩學為指導構建新型的評價體系。蘇曉軍[7]曾概括 Reuven Tsur 的認知詩學路徑包括：(1)對日常的認知過程進行描述;(2)分析詩歌(文學)是如何對日常生活經驗進行修正的;(3)研究這種重組和修正的效果。認知詩學符合過程性評價的要求，“尋找其變化修正的模式”。[8]認知詩學有助于建構一個綜合的評價體系?！凹訌娦纬尚栽u價，對學生學習過程中的成績，以及反映出來的認知、情感、態(tài)度等方面的進步要進行及時地評價”[9]。具體來說，應該進行過程性考核，加強對章節(jié)總結及自主學習的階段性評價。在學期課程長度范圍內，記錄學生的文學學習質量結果，進行期初、期中、臨近期末三個大致階段的對照評價，評估學生不斷修正學習效果的積極性和有效度。

4 結 語

Apriori 算法有助于發(fā)現(xiàn)影響學生興趣的多因素的作用度，表明教學方法、教材編寫、評價體系等是影響興趣的基本方面。對選讀的處理，教材選編的時空范圍，以及評價體系建構都對課程興趣影響巨大。我們提出，以對位閱讀法處理選讀內容，以跨文化交流的視野統(tǒng)領教材編寫，從認知詩學路徑來建構過程與目的合一的評價體系。由于以上任何一個方面都可以再具體分成若干研究重點，比如教學方法中的教學模式、教學手段等，教材編寫方面的文學史和選讀的組合比例、批評理論、編寫模式、版式等，所以后期研究要關注這些因素的相互作用機制。

[1] 翁敬農. 數(shù)據(jù)挖掘教程[M]. 北京:清華大學出版社, 2003: 53-61.

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[5] 顏躍進,李舟軍,陳火旺.基于 FP-Tree 有效挖掘最大頻繁項集[J]. 軟件學報, 2005(2):215-222.

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[責任編輯：張永軍]

An Analysis of the Interest in British and American Literature Based on Association Rules

YUE Jun-hui1,LIANG Bao-hua2

(1. Department of Foreign Languages, Hefei University, Hefei 230601; 2. School of Information Engineering, Chaohu University, Hefei 238000, China )

By using Apriori algorithm, this paper mainly analyzes factors which may influence students’ interest in British and American Literature from perspectives of teaching method, selected readings in textbook and system of assessment. Association rules show that method of interpreting selected readings, timespan and space in selected reading and focus of the objective of the assessment all affect students’ interest in the course. Thus the paper proposes that selected readings should be interpreted from the perspective of post-colonialism, the compiling of textbook based on cross culture, and the system of assessment established by means of cognitive poetics with both formative and summative tools, so as to arouse students’ more interest.

Apriori algorithm; association rule; British and American Literature

2016-09-28

2016-12-20

2015 年安徽省教育廳人文社科重點項目“愛倫·坡小說文本中的權力話語研究”(SK2015A479)資助。

岳俊輝(1977— )，男，安徽淮南人，合肥學院外國語言系講師；梁寶華(1973— )，男，安徽巢湖人，巢湖學院信息工程學院副教授。

H319

A

2096-2371(2017)01-0133-04