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數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在在線考試系統(tǒng)中的應(yīng)用研究論文
摘 要：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各行業(yè)都有廣泛運(yùn)用，是一種新興信息技術(shù)。而在線考試系統(tǒng)中存在著很多的數(shù)據(jù)信息，數(shù)據(jù)挖掘技在在線考試系統(tǒng)有著重要的意義，和良好的應(yīng)用前景，從而在眾多技術(shù)中脫穎而出。本文從對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的初步了解，簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在在線考試系統(tǒng)中成績(jī)分析，以及配合成績(jī)分析，完善教學(xué)。
關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；在線考試；成績(jī)分析 ；完善教學(xué)
隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)輔助教育的不斷普及，在線考試是一種利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的重要輔助教育手段，其改革有著重要的意義。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種新興的信息技術(shù)，其包括了人工智能、數(shù)據(jù)庫(kù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等學(xué)科的內(nèi)容，是一門(mén)綜合性的技術(shù)。這種技術(shù)的主要特點(diǎn)是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換和分析，從中提取出能夠?qū)處熡凶饔玫年P(guān)鍵性數(shù)據(jù)。將其運(yùn)用于在線考試系統(tǒng)中，能夠很好的處理在線考試中涉及到的數(shù)據(jù)，讓在線考試的實(shí)用性和高效性得到進(jìn)一步的增強(qiáng)，幫助教師更加快速、完整的統(tǒng)計(jì)考試信息，完善教學(xué)。
1.初步了解數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是從大量數(shù)據(jù)中"挖掘"出對(duì)使用者有用的知識(shí)，即從大量的、隨機(jī)的、有噪聲的、模糊的、不完全的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，"挖掘"出隱含在其中但人們事先卻不知道的，而又是對(duì)人們潛在有用的信息與知識(shí)的整個(gè)過(guò)程。
目前主要的商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)有SAS公司的Enterprise Miner，SPSS公司的Clementine，Sybas公司的Warehouse Studio，MinerSGI公司的Mineset，RuleQuest Research公司的See5，IBM公司的Intelligent，還有 CoverStory， Knowledge Discovery，Quest，EXPLORA， DBMiner，Workbench等。
2.數(shù)據(jù)挖掘在在線考試中的主要任務(wù)
2.1數(shù)據(jù)分類
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，把數(shù)據(jù)按照相似性歸納成若干類別，然后做出分類，并能夠?yàn)槊恳粋�(gè)類別都做出一個(gè)準(zhǔn)確的描述，挖掘出分類的規(guī)則或建立一個(gè)分類模型。
2.2數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析
數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是一項(xiàng)非常重要，并可以發(fā)現(xiàn)的知識(shí)。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)就是兩組或兩組以上的數(shù)據(jù)之間有著某種規(guī)律性的聯(lián)系。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的作用就是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中隱藏的聯(lián)系，從中得到一些對(duì)學(xué)校教學(xué)工作管理者有用的信息。就像是在購(gòu)物中，就可以通過(guò)顧客的購(gòu)買物品的聯(lián)系，從中得到顧客的購(gòu)買習(xí)慣。
2.3預(yù)測(cè)
預(yù)測(cè)是根據(jù)已經(jīng)得到的數(shù)據(jù)，從而對(duì)未來(lái)的情況做出一個(gè)可能性的分析。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能自動(dòng)在大型的數(shù)據(jù)庫(kù)中做出一個(gè)較為準(zhǔn)確的分析。就像是在市場(chǎng)投資中，可以通過(guò)各種商品促銷的數(shù)據(jù)來(lái)做出一個(gè)未來(lái)商品的促銷走勢(shì)。從而在投資中得到最大的回報(bào)。
3.數(shù)據(jù)挖掘的方法
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)融合了多個(gè)學(xué)科、多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)與技術(shù)，因此數(shù)據(jù)挖掘的方法也呈現(xiàn)出很多種類的形式。就目前的統(tǒng)計(jì)分析類的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的角度來(lái)講，光統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)中所用到的數(shù)據(jù)挖掘模型就回歸分析、邏輯回歸分析、有線性分析、非線性分析、單變量分析、多變量分析、最近鄰算法、最近序列分析、聚類分析和時(shí)間序列分析等多種方法。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)利用這些方法對(duì)那些異常形式的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，然后通過(guò)各種數(shù)據(jù)模型和統(tǒng)計(jì)模型對(duì)這些數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行解釋，并從這些數(shù)據(jù)中找出隱藏在其中的商業(yè)機(jī)會(huì)和市場(chǎng)規(guī)律。另外還有知識(shí)發(fā)現(xiàn)類數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，這種和統(tǒng)計(jì)分析類的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)完全不同，其中包括了支持向量機(jī)、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、決策樹(shù)、粗糙集、關(guān)聯(lián)順序和規(guī)則發(fā)現(xiàn)等多種方法。
4.數(shù)據(jù)挖掘在考試成績(jī)分析中的幾點(diǎn)應(yīng)用
4.1運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析教師的年齡對(duì)學(xué)生考試成績(jī)的影響
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)分析在教學(xué)分析中，是一種使用頻繁，行之有效的方法，它能挖掘出大量數(shù)據(jù)中項(xiàng)集之間之間有意義的關(guān)聯(lián)聯(lián)系，幫助知道教師的教學(xué)過(guò)程。例如在如今的一些高職院校中，就往往會(huì)把學(xué)生的英語(yǔ)四六級(jí)過(guò)級(jí)率，計(jì)算機(jī)等級(jí)等，以這些為依據(jù)來(lái)評(píng)價(jià)教師的教學(xué)效果。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則運(yùn)用于考試的成績(jī)分析當(dāng)中，就能夠挖掘出一些對(duì)學(xué)生過(guò)級(jí)率產(chǎn)生影響的因素，對(duì)教師的教學(xué)過(guò)程進(jìn)行重要的指導(dǎo)，讓教師的教學(xué)效率更高，作用更強(qiáng)。
還可以通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，先設(shè)定一個(gè)最小可信度和支持度，得到初步的關(guān)聯(lián)規(guī)則，根據(jù)相關(guān)規(guī)則，分析出教師的組成結(jié)構(gòu)和過(guò)級(jí)率的影響，從來(lái)進(jìn)行教師隊(duì)伍的結(jié)構(gòu)調(diào)整，讓教師隊(duì)伍更加合理。
4.2采用分類算法探討對(duì)考試成績(jī)有影響的因素
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的分類算法就是對(duì)一組對(duì)象或一個(gè)事件進(jìn)行歸類，然后通過(guò)這些數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行分類模型的建立和未來(lái)的預(yù)測(cè)。分類算法可以進(jìn)行考試中得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，然后通過(guò)學(xué)生的一些基本情況進(jìn)行探討一些對(duì)考試成績(jī)有影響的因素。分類算法可以用一下步驟實(shí)施：
4.2.1數(shù)據(jù)采集
這種方法首先要進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，需要這幾方面的數(shù)據(jù)，學(xué)生基本信息（姓名、性別、學(xué)號(hào)、籍貫、所屬院系、專業(yè)、班級(jí)等）、學(xué)生調(diào)查信息（比如學(xué)習(xí)前的知識(shí)掌握情況、學(xué)習(xí)興趣、課堂學(xué)習(xí)效果、課后復(fù)習(xí)時(shí)間量等）、成績(jī)（學(xué)生平常學(xué)習(xí)成績(jī)，平�？荚嚦煽�(jī)，各種大型考試成績(jī)等）、學(xué)生多次考試中出現(xiàn)的易錯(cuò)點(diǎn)（本次考試中出現(xiàn)的易錯(cuò)點(diǎn)，以往考試中出現(xiàn)的易錯(cuò)點(diǎn)）
4.2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理
�。�1）數(shù)據(jù)集成。把數(shù)據(jù)采集過(guò)程中得到的多種信息，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)生產(chǎn)相應(yīng)的學(xué)生考試成績(jī)分析基本數(shù)據(jù)庫(kù)。（2）數(shù)據(jù)清理。在學(xué)生成績(jī)分析數(shù)據(jù)庫(kù)中，肯定會(huì)出現(xiàn)一些情況缺失，對(duì)于這些空缺處，就需要使用數(shù)據(jù)清理技術(shù)來(lái)進(jìn)行這些數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的填補(bǔ)遺漏。例如，可以采用忽略元組的方法來(lái)刪除那些沒(méi)有參加考試的學(xué)生考試數(shù)據(jù)已經(jīng)在學(xué)生填寫(xiě)的調(diào)查數(shù)據(jù)中村中的空缺項(xiàng)。（3）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換主要功能是進(jìn)行進(jìn)行數(shù)據(jù)的離散化操作。在這個(gè)過(guò)程中可以根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行分類，比如把考試成績(jī)從0~59的分到較差的一類，將60到80分為中等類，81到100分為優(yōu)秀等。（4）數(shù)據(jù)消減。數(shù)據(jù)消減的功能就是把所需挖掘的數(shù)據(jù)庫(kù)，在消減的過(guò)程又不能影響到最終的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果。比如在分析學(xué)生的基本學(xué)習(xí)情況的影響因素情況中，學(xué)生信息表中中出現(xiàn)的字段很多，可以選擇性的刪除班別、籍貫等引述，形成一份新的學(xué)生基本成績(jī)分析數(shù)據(jù)表。
4.2.3利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，得出結(jié)論
通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在在線考試中的應(yīng)用，得出這些學(xué)生數(shù)據(jù)的相關(guān)分析，比如說(shuō)學(xué)生考試中的易錯(cuò)點(diǎn)在什么地方，學(xué)生考試成績(jī)的自身原因，學(xué)生考試成績(jī)的環(huán)境原因，教師隊(duì)伍的搭配情況等等，從中得出如何調(diào)整學(xué)校教學(xué)資源，教師的教學(xué)方案調(diào)整等等，從而完善學(xué)校對(duì)學(xué)生的教學(xué)。
5.結(jié)語(yǔ)
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在社會(huì)各行各業(yè)中都有一定程度的使用，基于其在數(shù)據(jù)組織、分析能力、知識(shí)發(fā)現(xiàn)和信息深層次挖掘的能力，在使用中取得了顯著的成效，但數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中還存在著一些問(wèn)題，例如數(shù)據(jù)的挖掘算法、預(yù)處理、可視化問(wèn)題、模式識(shí)別和解釋等等。對(duì)于這些問(wèn)題，學(xué)校教學(xué)管理工作者要清醒的認(rèn)識(shí)，在在線考試系統(tǒng)中對(duì)數(shù)據(jù)挖掘信息做出合理的使用，讓數(shù)字挖掘技術(shù)在在線考試系統(tǒng)中能夠更加有效的發(fā)揮其長(zhǎng)處，避免其在在線考試系統(tǒng)中的的缺陷。
參考文獻(xiàn)：
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