2020屆本科畢業(yè)生學業(yè)預(yù)警成長追蹤分析

趙雅楠 龐冬

[摘 ? ? ? ? ? 要] ?通過對學院就讀期間有學業(yè)預(yù)警經(jīng)歷的應(yīng)屆學生進行整理，形成學院學業(yè)預(yù)警信息庫。在此基礎(chǔ)上提取2020屆畢業(yè)生的相關(guān)信息，以直觀的畢業(yè)率、學位授予率及學分績點為依據(jù)，從而體現(xiàn)學校的學業(yè)預(yù)警機制的效果及學生各方面的積極變化。以學生為主體，基于Apriori算法不及格課程關(guān)聯(lián)性分析，根據(jù)學生預(yù)警前后學分績點等情況進行對比，了解學生預(yù)警前后的學習變化，從而形成追蹤學生在校期間的成長檔案。

[關(guān) ? ?鍵 ? 詞] ?學業(yè)預(yù)警;應(yīng)屆生;成長追蹤

[中圖分類號] ?G645 ? ? ? ? ? ? ? [文獻標志碼] ?A ? ? ? ? ? ?[文章編號] ?2096-0603（2021）09-0156-02

一、研究背景及意義

《國家中長期教育改革規(guī)劃綱要（2010—2020）》指出“要堅持育人為本，以學生為主體，關(guān)心每個學生”，并且“建立健全教育質(zhì)量保障體系”，“建立學習困難學生的幫助機制”。2019年10月教育部發(fā)布《關(guān)于深化本科教育教學改革全面提高人才培養(yǎng)質(zhì)量的意見》中提出“堅決取消“清考”。本研究以學業(yè)預(yù)警學生作為研究對象，通過收集教學辦學生學習成績、學分績點、不及格學生清理狀況，結(jié)合班主任提供不同時間段對學生的談心談話及幫扶學習，以及學院輔導員對學生心理輔導工作，幫助學生重獲學習自信，加強對學生自我管理及自我約束能力的培養(yǎng)。

通過對學業(yè)預(yù)警學生的追蹤分析，形成不同類型學生的案例庫對幫助今后遇到相同類型的學業(yè)預(yù)警學生有相應(yīng)的處理經(jīng)驗。通過此項研究主要從學校、學院及學生三個層面有積極影響。學校通過對一個學院學業(yè)預(yù)警學生的分析和總結(jié)，對學校實習的學業(yè)預(yù)警機制亦是監(jiān)督和自我革新的過程，對學業(yè)預(yù)警學生后期的學習方面的變化來判斷學業(yè)預(yù)警機制對學生學習成績監(jiān)控是否有力;學院通過對應(yīng)屆畢業(yè)生的畢業(yè)率及學位授予率的直觀數(shù)據(jù)判斷學業(yè)預(yù)警學生是否正常畢業(yè)，在學期間學業(yè)預(yù)警是否真實警示學生;通過對學業(yè)預(yù)警學生的訪談及觀察，與學生交流交往，幫助學生學會正確的歸因?qū)W業(yè)預(yù)警的原因，讓學生學會審視自己的問題，并在不同階段學會反省自身的問題，了解學習的意義和價值。

二、基于Apriori算法不及格課程關(guān)聯(lián)性分析

（一）不及格課程重新編碼及支持度

Apriori算法是常用的用于挖掘數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法，它用來找出數(shù)據(jù)值中頻繁出現(xiàn)的數(shù)據(jù)集合，找出這些集合的模式有助于我們做一些決策。例如2020屆畢業(yè)生統(tǒng)計出不及格課程，有些課程頻次比較高，那么這些頻次高的課程之間是否有關(guān)聯(lián)性值得研究，幫助學生厘清課程之間的關(guān)系。

根據(jù)研究統(tǒng)計出不及格課程的頻次表，假定最小頻次為3次，選取相應(yīng)的課程做關(guān)聯(lián)性分析。根據(jù)不同的課程名稱進行字母編碼A～K。則重新編碼的課程頻次、支持度及編碼。

（二）學業(yè)預(yù)警學生不及格課程編碼后信息

根據(jù)算法思想進行課程名稱以字母進行重新編碼后，相關(guān)案例不及格課程組合進行重新整理，將頻次低于3次的不及格課程進行忽略，重新整理信息。

（三）編碼后第二次數(shù)據(jù)挖掘

根據(jù)算法思想，進行第二次數(shù)據(jù)挖掘處理，將最小支持度設(shè)置為0.5，將支持度小余0.5的進行忽略處理，即忽略課程A、B、C、H、J、K。二次數(shù)據(jù)挖掘后的匯總信息如表1所示。

根據(jù)最小支持度大于0.5，剩余二次挖掘后的數(shù)據(jù)為D、E、F、G、I，五門課程共有排列組合即DE、DF、DG、DI、EF、EG、EI、FG、FI、GI。每個組合支持度分別為：0.4、0.3、0.5、0.3、0.6、0.6、0.4、0.6、0.3、0.5，即有效組合為DG、EF、EG、FG、GI。

（四）編碼后第三次數(shù)據(jù)挖掘

根據(jù)第二次挖掘后得出有效組合為DG、EF、EG、FG、GI。第三次數(shù)據(jù)組合為DFG、DGI、EFG、EGI、FGI五種組合，每個組合支持度為：0.3、0.3、0.5、0.4、0.3，即可得出關(guān)聯(lián)規(guī)則為EGI。

對于頻繁項集{E，G，I}，它的非空子集有{E}、{G}、{I}、{E，G}、{E，I}、{G，I}，根據(jù)得出的關(guān)聯(lián)規(guī)則計算其置信度如表2所示。

經(jīng)過Apriori算法分析可知，置信度大于等于0.5都屬于強關(guān)聯(lián)規(guī)則。即2020屆畢業(yè)生中學業(yè)預(yù)警學生的10名學生中，70%學生高等數(shù)學Ⅰ（2）不及格，那么這部分學生有74%的概率會掛毛概和經(jīng)濟學課程;90%學生毛概不及格，那么這部分學生有56%概率會掛高等數(shù)學Ⅰ（2）和經(jīng)濟學;50%學生經(jīng)濟學不及格，那么這部分學生有很大幾率會掛毛概和高等數(shù)學Ⅰ（2）。50%學生毛概和經(jīng)濟學不及格，那么這部分學生有大概率會掛高等數(shù)學Ⅰ（2）;40%學生高等數(shù)學Ⅰ（2）和經(jīng)濟學不及格，那么這部分學生有大概率會掛毛概;60%學生毛概和高等數(shù)學Ⅰ（2）不及格，那么這部分學生有83%會掛經(jīng)濟學。

三、對策及建議

（一）關(guān)注學生心理，幫助重獲學習自信

在研究過程中，會發(fā)現(xiàn)學生的心理問題同樣受到關(guān)注，當學生學業(yè)預(yù)警后，應(yīng)該首先了解學生目前的學習困境，以及什么原因?qū)е聦W業(yè)預(yù)警。班主任和輔導員及時做好學生的心理輔導工作，通過不同階段的談話讓學生意識到不同階段的學習成效，并幫助學生重新獲得學習自信。

（二）班級學習氣氛的正向引導

在典型案例的收集中發(fā)現(xiàn)，班級學習氣氛會對學生學習產(chǎn)生影響。正所謂近朱者赤，如果班級中出現(xiàn)小部分不學習或者有不良學風的學生時，應(yīng)盡快及早處理。學生之間的從眾心理亦不可忽視。班主任在班級管理過程中不僅要關(guān)注學生學習成長進程，還應(yīng)運用管理手段營造積極向上的學習氛圍。

（三）建立學業(yè)預(yù)警學生幫扶機制

經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)學業(yè)預(yù)警學生渴望在預(yù)警后有相應(yīng)的幫扶計劃。通過學院對學生學習情況的了解，對癥不同的學生采取針對性策略，充分調(diào)動學院的積極影響因素，結(jié)合學院領(lǐng)導部署、班主任對學生情況收集、教學辦教學秘書對學生成績分析和輔導員對學生的心理狀態(tài)了解，最終調(diào)動學院積極力量幫助學生解決學習困境。

參考文獻：

[1]袁路妍，李峰.改進的關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法在課程成績分析中的應(yīng)用[J].中國教育信息化，2017（17）：1-2.

[2]傅亞莉.基于Apriori算法的高職院校課程相關(guān)性分析[J].長春工程學院學報（自然科學版），2013（4）：108-113.

[3]顧云峰，吳鐘鳴.基于教育大數(shù)據(jù)的學習分析研究綜述[J].中國教育信息化，2018（7）：5-10.

[4]周慶，肖逸楓.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高校學生學業(yè)預(yù)警分析[J].中國教育技術(shù)裝備，2018（6）：42-45.

[4]吳修國，孫濤.基于教育大數(shù)據(jù)挖掘的大學生學業(yè)預(yù)警研究[J].中國教育信息化，2020（4）：2-3.

[5]姜岱琳.國內(nèi)外高校學業(yè)預(yù)警制度淺析與啟示[J].科教導刊，2020（1）：1.

[6]陳欽華.構(gòu)建學分制下高校學生學業(yè)預(yù)警機制的探索[J].廣西師范學院學報（哲學社會科學版），2007（S2）：60-65.

[7]教育部.關(guān)于加快建設(shè)高水平本科教育全面提高人才培養(yǎng)能力的意見[Z]，2018.

[8]教育部.關(guān)于深化本科教育教學改革全面提高人才培養(yǎng)質(zhì)量的意見[Z]，2019.

[9]教育部.國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010-2020）[Z]，2010.

[10]教育部.教育部關(guān)于深化本科教育教學改革全面提高人才培養(yǎng)質(zhì)量的意見[Z]，2019.

編輯 張 慧

①新疆農(nóng)業(yè)大學校級教研教改項目“管理學院學業(yè)預(yù)警應(yīng)屆畢業(yè)生成長追蹤分析”（2020年4月立項）。

作者簡介：趙雅楠（1993—），女，漢族，碩士研究生，實習研究員，教學秘書，研究方向：高校教育管理。

龐冬（1991—），女，漢族，碩士研究生，實習研究員，教學秘書，研究方向：高校教育管理。