基于教育數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)者聚類分析與研究

石振強(qiáng)

摘要：數(shù)據(jù)挖掘在教育領(lǐng)域的應(yīng)用隨著數(shù)據(jù)的增多變得極為重要，該文主要針對(duì)在線評(píng)測(cè)系統(tǒng)中學(xué)習(xí)者相關(guān)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析與研究，構(gòu)造多個(gè)學(xué)習(xí)者特征，并以此對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行聚類分析，從而得出不同學(xué)習(xí)者之間的特點(diǎn)，并對(duì)每類學(xué)習(xí)者進(jìn)行深入分析，挖掘出隱含信息。一方面教育者可以針對(duì)不同類別的學(xué)習(xí)者采取不同的教育策略，另一方面使學(xué)習(xí)者更好地了解自己，發(fā)現(xiàn)不足的原因。將挖掘到的知識(shí)應(yīng)用到教育環(huán)境中，不僅完善了在線教育平臺(tái)，同時(shí)也使學(xué)習(xí)者和教育者達(dá)到了雙贏的目的。

關(guān)鍵詞：教育數(shù)據(jù)挖掘；在線評(píng)測(cè)系統(tǒng)；學(xué)習(xí)者；特征；聚類分析

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2018）06-0154-03

1概述

隨著開(kāi)源教育平臺(tái)的興起，教育數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)融入教學(xué)已成為一種趨勢(shì)，將教育系統(tǒng)的數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)轉(zhuǎn)換為有用的知識(shí)，并將挖掘到的知識(shí)再次應(yīng)用到教育環(huán)境中去，提供更多更客觀的反饋信息，一方面使教育者能夠更好地調(diào)整和優(yōu)化教學(xué)策略、改進(jìn)教學(xué)過(guò)程、完善課程開(kāi)發(fā)，基于學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情況來(lái)實(shí)現(xiàn)教學(xué)內(nèi)容組織、創(chuàng)新以及構(gòu)建教學(xué)模式等；另一方面可以使學(xué)習(xí)者更好地了解自己，有助于自己更好的學(xué)習(xí)。

本文中主要研究XXX大學(xué)在線評(píng)測(cè)系統(tǒng)（Online Judge，以下簡(jiǎn)稱OJ），此系統(tǒng)是學(xué)習(xí)者通過(guò)在線提交代碼，系統(tǒng)即時(shí)檢測(cè)代碼的正確性并給出判定結(jié)果。OJ中，存儲(chǔ)著學(xué)習(xí)者的相關(guān)數(shù)據(jù)，通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)，更深入的了解學(xué)習(xí)者，以便針對(duì)不同類別學(xué)習(xí)者提供不同的教學(xué)方法。本文主要是通過(guò)分析學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)，建立特征，得出不同類別學(xué)習(xí)者的特點(diǎn)，使教學(xué)者有針對(duì)性做出策略。

2數(shù)據(jù)挖掘介紹

數(shù)據(jù)挖掘，就是從大量無(wú)序的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的、有效的、有價(jià)值的、可理解的模式，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)有用的知識(shí)，并得出時(shí)間的趨向和關(guān)聯(lián)，為用戶提供問(wèn)題求解層次的決策支持能力。

隨著開(kāi)源教育平臺(tái)的興起，平臺(tái)上的數(shù)據(jù)分析變得異常重要，將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用在教育領(lǐng)域成為一種趨勢(shì)。如通過(guò)研究大規(guī)模教育數(shù)據(jù)中，可以為教育者提供更多潛在的不易發(fā)現(xiàn)的信息，以解決某教育中存在的問(wèn)題，或者來(lái)預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)者所需要的服務(wù)。

3問(wèn)題提出

學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，因此在選取數(shù)據(jù)時(shí)，可以直接從數(shù)據(jù)庫(kù)中導(dǎo)出數(shù)據(jù)，然后在其中提取具有研究?jī)r(jià)值的完整的數(shù)據(jù)集。

如何更深入的了解學(xué)習(xí)者，挖掘出不同學(xué)習(xí)者之間的差異，以及如何找出需要進(jìn)行考前預(yù)警的學(xué)習(xí)者，是本文研究的重點(diǎn)。

3.1山東某大學(xué)在線評(píng)測(cè)系統(tǒng)學(xué)習(xí)者群體的數(shù)據(jù)介紹

自2011年以來(lái)，注冊(cè)用戶的提升和題目的增加，使OJ系統(tǒng)的學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)集更加完備，便于研究和學(xué)習(xí)分析。

OJ系統(tǒng)中的學(xué)習(xí)者主要涉及計(jì)算機(jī)，軟件，網(wǎng)絡(luò)，物聯(lián)網(wǎng)，電科，數(shù)字媒體，信息安全，數(shù)學(xué)等專業(yè)，學(xué)習(xí)者按時(shí)完成專業(yè)老師安排的作業(yè)和規(guī)定的考試，表1是五個(gè)年級(jí)學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)的匯總，表示學(xué)習(xí)者的對(duì)題目的提交情況。最終選取了2014級(jí)，2015級(jí)，2016級(jí)學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)。

3.2問(wèn)題解決的角度

由于數(shù)據(jù)繁雜，各個(gè)年紀(jì)的學(xué)習(xí)者提交記錄都存儲(chǔ)在一個(gè)數(shù)據(jù)表中，學(xué)習(xí)者的分類僅僅依靠成績(jī)是不夠的，而且也是片面的，影響學(xué)習(xí)者做題的因素很多，所以對(duì)于學(xué)習(xí)者進(jìn)行有效的分析至關(guān)重要，對(duì)于教學(xué)者也有很好的幫助，可以對(duì)于不同學(xué)習(xí)者采取不同的教育方式。

不同于以往僅僅按照成績(jī)將學(xué)習(xí)者進(jìn)行優(yōu)良中差的分類，本文采取多個(gè)學(xué)習(xí)者特征，建立一個(gè)基于在線評(píng)測(cè)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)者模型?？朔藛我环诸悩?biāo)準(zhǔn)所得最終結(jié)果的片面化的弊端。

4學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)集的預(yù)處理

4.1數(shù)據(jù)集成

2011年以來(lái)，隨著題目數(shù)量的增加，在教學(xué)方面，題目數(shù)據(jù)的涵蓋的內(nèi)容越豐富，越有利于學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)，從而才能更好地針對(duì)學(xué)習(xí)者的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析。所以，本文選取2014級(jí)，2015級(jí)，2016級(jí)的學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)集成主要將很多數(shù)據(jù)的屬性集合在一起，本文中主要將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫(kù)中導(dǎo)出，按照學(xué)號(hào)的特點(diǎn)，針對(duì)不同的年級(jí)，不同的專業(yè)，不同的班級(jí)，依次整理，下圖是將2014級(jí)學(xué)習(xí)者的信息進(jìn)行集成。

表2 2014級(jí)總提交記錄

圖中包括提交號(hào)，題號(hào)，用戶，提交時(shí)間，用戶IP，競(jìng)賽號(hào)，判題情況，代碼長(zhǎng)度，判題時(shí)間等，涵蓋了學(xué)習(xí)者在本系統(tǒng)的所有屬性。

4.2數(shù)據(jù)清理

數(shù)據(jù)清理試圖填充缺失的值，光滑噪聲并識(shí)別利群點(diǎn)，糾正圖中數(shù)據(jù)的不一致性。去掉不合理的、異常的數(shù)據(jù)，比如只注冊(cè)者、注冊(cè)學(xué)號(hào)不合法、學(xué)習(xí)者補(bǔ)考數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)等。

對(duì)于學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)中，一些重要的屬性缺少屬性值，對(duì)于本部分的空缺，可以使用數(shù)據(jù)清理技術(shù)來(lái)填充。填補(bǔ)缺失值補(bǔ)全主要有下面幾個(gè)方法：

1）忽略缺失數(shù)據(jù)；

2）人工填寫(xiě)缺失值：此方式比較費(fèi)時(shí)，數(shù)據(jù)量較小的情況下可以行得通；

3）使用均值填充；

4）使用最有可能的一個(gè)值進(jìn)行填充：通過(guò)回歸或者使用貝葉斯形式化的基于推理的工具或者決策樹(shù)歸納確定。

本文中的數(shù)據(jù)清理，選取學(xué)習(xí)者參與度較高的十四次程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)作業(yè)。

①因某種原因缺失作業(yè)較多學(xué)習(xí)者直接刪除，只缺少兩次甚至更少的學(xué)習(xí)者，通過(guò)其前幾次作業(yè)的做題情況，使用第四種方式填充。此方式主要用于學(xué)習(xí)者的做題時(shí)間。包括平均做題時(shí)間和每次作業(yè)的第一次提交時(shí)間。

②非法用戶、不按照學(xué)號(hào)形式注冊(cè)一律刪除。

③缺失值補(bǔ)全主要采用第四種方式進(jìn)行填充。

④刪除數(shù)據(jù)量過(guò)少的用戶，比如只登錄過(guò)幾次，或者提交次數(shù)過(guò)少。

⑤偏差檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)噪聲、離群點(diǎn)和需要考察的不尋常的數(shù)據(jù)。

通過(guò)數(shù)據(jù)清理，數(shù)據(jù)更加規(guī)范，合理。

4.3特征構(gòu)造

特征之間存在較高的相關(guān)度，而且很多特征可以通過(guò)計(jì)算減少特征的個(gè)數(shù)。

在線評(píng)測(cè)系統(tǒng)中，與學(xué)習(xí)者相關(guān)的重要特征主要為：提交次數(shù)，正確提交次數(shù)，做題個(gè)數(shù)，正確率，做題時(shí)間（單位做題時(shí)間），作業(yè)提交首次時(shí)間平均值。

1）提交次數(shù)：選取學(xué)習(xí)者學(xué)年總的提交次數(shù)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)每位學(xué)習(xí)者的提交的信息，包括其所有提交記錄：錯(cuò)誤次數(shù)、運(yùn)行錯(cuò)誤次數(shù)、正確次數(shù)、編譯錯(cuò)誤次數(shù)等

2）正確提交次數(shù)：每一級(jí)學(xué)習(xí)者正確提交的次數(shù)

3）正確率：提交正確的題目個(gè)數(shù)與提交的題目個(gè)數(shù)之比；

4）正確做題個(gè)數(shù)：選取程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)課程十三次作業(yè)中，學(xué)習(xí)者總的完成題目個(gè)數(shù)。

5）單位做題時(shí)間：選取第i次作業(yè)中第一次提交時(shí)間與最后一次正確提交時(shí)間之差，與此次作業(yè)中完成的題目數(shù)之比。

6）作業(yè)首次提交時(shí)間與作業(yè)開(kāi)始時(shí)間間隔平均值：計(jì)算所有作業(yè)首次正確提交時(shí)間與作業(yè)開(kāi)始時(shí)間間隔的平均值。

4.4特征描述

數(shù)據(jù)處理完成后，對(duì)于評(píng)測(cè)系統(tǒng)中學(xué)習(xí)者的數(shù)據(jù)集的各個(gè)特征所代表的含義如下：

正確做題數(shù)目：代表了學(xué)習(xí)者在在線評(píng)測(cè)系統(tǒng)中的完成度。

登錄次數(shù)：代表了學(xué)習(xí)者在在線評(píng)測(cè)系統(tǒng)中的參與度。

總提交次數(shù)：代表了學(xué)習(xí)者在在線評(píng)測(cè)系統(tǒng)中的嘗試次數(shù)。

正確率：代表了學(xué)習(xí)者在在線評(píng)測(cè)系統(tǒng)中的通過(guò)率。

平均做題時(shí)間：代表了學(xué)習(xí)者在在線評(píng)測(cè)系統(tǒng)中的做題效率。

首次正確提交時(shí)間：代表了學(xué)習(xí)者在在線評(píng)測(cè)系統(tǒng)中的積極度。

5聚類分析

聚類分析僅根據(jù)在提交記錄數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)的描述學(xué)習(xí)者及其關(guān)系的信息，將學(xué)習(xí)者分組。其目標(biāo)是，組內(nèi)的學(xué)習(xí)者相互之間是相似的（相關(guān)的），而不同組中的學(xué)習(xí)者是不同的（不相關(guān)的）。組內(nèi)的學(xué)習(xí)者相似性越大，不同學(xué)習(xí)者組間差別越大，聚類就越好。

5.1算法實(shí)現(xiàn)

根據(jù)本文研究數(shù)據(jù)，對(duì)個(gè)樣本點(diǎn)進(jìn)行一聚類，這里取n：

1）準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集，選取2014年學(xué)習(xí)者的數(shù)據(jù)集（處理完成）；

2）隨機(jī)選取個(gè)點(diǎn)作為數(shù)據(jù)集的聚類中心；

3）計(jì)算每個(gè)點(diǎn)到數(shù)據(jù)集聚類中心的距離，并聚類到離該點(diǎn)最近的聚類中去，此處距離采用歐式距離；

4）計(jì)算每個(gè)聚類中所有樣本點(diǎn)的坐標(biāo)平均值，并將這個(gè)平均值作為新的聚類中心；

5）重復(fù)3），計(jì)算每個(gè)點(diǎn)到聚類中心的距離，并聚類到離該點(diǎn)最近的聚類中去；

6）重復(fù)4），計(jì)算每個(gè)聚類中所有樣本點(diǎn)的坐標(biāo)平均值，并將這個(gè)平均值作為新的聚類中心。

5.2算法評(píng)估

聚類分析是無(wú)監(jiān)督的，并不像有監(jiān)督的算法可以有全面的評(píng)估函數(shù)，對(duì)于聚類結(jié)果的好壞，本文使用輪廓系數(shù)來(lái)評(píng)估聚類結(jié)果的好壞。此方式也較為通用。

輪廓系數(shù)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)如下：

1）輪廓系數(shù)接近1，則說(shuō)明樣本x聚類合理；

2）輪廓系數(shù)接近-1，則說(shuō)明樣本x更應(yīng)該分類到另外的簇；

3）若輪廓系數(shù)近似為0，則說(shuō)明樣本x在兩個(gè)簇的邊界上。

多次實(shí)驗(yàn)得出：當(dāng)聚類個(gè)數(shù)取到5時(shí)，得到一個(gè)相對(duì)較好的聚類結(jié)果，所以本文選取聚類個(gè)數(shù)為5，即將學(xué)習(xí)者聚為5類。

5.3結(jié)果分析

通過(guò)選取的特征將學(xué)習(xí)者聚為5類，下面將詳細(xì)分析各類的特點(diǎn)。

第一類，屬于很積極的學(xué)習(xí)者，平均做題時(shí)間一般，努力型學(xué)習(xí)者。

第二類，很積極，平均做題時(shí)間快，聰明型學(xué)習(xí)者。但是一類二類學(xué)習(xí)者的通過(guò)率都很一般，詳細(xì)分析得出結(jié)論：因?yàn)檫@兩類學(xué)習(xí)者完成度高，由于做題數(shù)目很多，導(dǎo)致其通過(guò)率一般。

第三類，學(xué)習(xí)者表現(xiàn)最為不同，完成度低，但是通過(guò)率高，而且平均做題時(shí)間最快。對(duì)于此類學(xué)習(xí)者，進(jìn)行了詳細(xì)的分析。發(fā)現(xiàn)此類學(xué)習(xí)者存在作弊嫌疑，因?yàn)樽鲱}數(shù)目很少，正確率很高，但是發(fā)現(xiàn)他們的做題時(shí)間很快，深入分析發(fā)現(xiàn)他們每道題之間的間隔時(shí)間也很短。故此類學(xué)習(xí)者有作弊嫌疑。并且參考此類學(xué)習(xí)者，最終的成績(jī)往往不及格，應(yīng)該對(duì)此類學(xué)習(xí)者進(jìn)行考前預(yù)警。

第四類和第五類可以對(duì)比說(shuō)明，前者屬于沉穩(wěn)型，后者屬于做題快而且通過(guò)率高，高效型學(xué)習(xí)者。

6總結(jié)與展望

根據(jù)上述分析，本文得出五類學(xué)習(xí)者之間的差異。并對(duì)每類進(jìn)行了更加深人的分析，針對(duì)每類學(xué)習(xí)者的情況，教育者可以更深入地了解學(xué)習(xí)者。有助于幫助教育者對(duì)于每類學(xué)習(xí)者采取不同的教育策略。同時(shí)可以使學(xué)習(xí)者更好地了解自己，在平時(shí)的學(xué)習(xí)中得到及時(shí)的反饋。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用在教育環(huán)境中，并將挖掘出的知識(shí)反饋到教育環(huán)境中，促進(jìn)了教育事業(yè)的發(fā)展。

信息時(shí)代，必將有更多的先進(jìn)的技術(shù)應(yīng)用到教育領(lǐng)域，通過(guò)分析教育數(shù)據(jù)，可以得到更多隱藏的信息，也勢(shì)必得到更多有用的知識(shí)。從教育環(huán)境中挖掘知識(shí)，最終再反饋給教育環(huán)境，這樣有效的循環(huán)，最終受益的還是學(xué)習(xí)者和教育者。