劉道君 王常穎

摘 要：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是近年來(lái)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的重要手段。針對(duì)不同因素對(duì)學(xué)生成績(jī)的影響，應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法對(duì)學(xué)生成績(jī)的影響因素進(jìn)行分析。首先收集了與學(xué)生成績(jī)及學(xué)習(xí)習(xí)慣相關(guān)的數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行了離散化處理;然后采用關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法對(duì)離散后的學(xué)生數(shù)據(jù)信息進(jìn)行挖掘，得到了12條強(qiáng)相關(guān)規(guī)則;通過(guò)分析這些規(guī)則發(fā)現(xiàn)，家長(zhǎng)和老師的督促可以很好的改善學(xué)生上課走神現(xiàn)象，而走神對(duì)學(xué)生的成績(jī)影響是特別大的，且通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)學(xué)生的書寫格式，學(xué)習(xí)持久力，記筆記的習(xí)慣等因素之間相互影響。研究成果表明，要想提升學(xué)生的學(xué)業(yè)成績(jī)，不能單一的做題和補(bǔ)課，而是應(yīng)該找到學(xué)生成績(jī)不好的成因，進(jìn)而提高成績(jī)。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘; Apriori算法;成績(jī)分析;離散化

引 言

學(xué)生的學(xué)業(yè)成績(jī)是國(guó)家和社會(huì)選拔人才的一個(gè)重要的結(jié)果性變量，也是評(píng)價(jià)一個(gè)學(xué)生基本素質(zhì)的重要標(biāo)準(zhǔn)。學(xué)生成績(jī)的優(yōu)劣甚至能影響個(gè)人的發(fā)展。因此學(xué)生本人，家長(zhǎng)和老師等都非常重視學(xué)生的學(xué)業(yè)成績(jī)，都想法提高學(xué)業(yè)成績(jī)。那么究竟是哪些因素影響學(xué)生的學(xué)業(yè)成績(jī)，又當(dāng)如何去提高呢？我們可以依靠數(shù)據(jù)挖掘從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出自身感興趣的信息。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘就是一種從歷史數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)隱藏信息，從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的有價(jià)值的技術(shù)方法。本文采用關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法[1，2，3，4]挖掘?qū)W生成績(jī)數(shù)據(jù)，可以從中挖掘出不同因素對(duì)成績(jī)的影響和不同因素之間的影響。力圖通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則分析[5，6，7，8，9]，得到一些有意義的信息。以此幫助學(xué)生找到提高學(xué)業(yè)成績(jī)的方法。

一、關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念

關(guān)聯(lián)規(guī)則就是指兩個(gè)或兩個(gè)以上的變量之間存在的某種規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘即是從已知事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中找到支持度和置信度分別大于給定的閾值的所有關(guān)聯(lián)規(guī)則。支持度就是在事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中某個(gè)項(xiàng)目集出現(xiàn)的次數(shù)占總事務(wù)數(shù)的比值，最小支持度就是用戶設(shè)置的符合實(shí)際要求的最低閾值，把符合最小支持度要求的項(xiàng)目集稱為頻繁項(xiàng)目集。置信度是指包含頻繁項(xiàng)目集A和B的事務(wù)數(shù)與頻繁項(xiàng)目集A的事務(wù)數(shù)之比。最小置信度就是用戶設(shè)置的符合實(shí)際要求的最低閾值。很顯然，把同時(shí)符合最小支持度與最小置信度的關(guān)聯(lián)規(guī)則稱為強(qiáng)相關(guān)規(guī)則。

這里采用了Apriori算法來(lái)尋找所有的頻繁項(xiàng)目集。它使用了一種被稱為逐層搜索的迭代算。其核心步驟如下：

①連接步：為了尋找LK，在k次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，通過(guò)Lk-1與自身連接產(chǎn)生候選k-項(xiàng)集CK。

②剪枝步：由于Ck是Lk的超集，即Ck的成員可能是也可能不是頻繁的。需要掃描數(shù)據(jù)庫(kù)，確定是否大于最小支持度。為了壓縮Ck，可以運(yùn)用Apriori性質(zhì)：任何一個(gè)頻繁集的全部非空子集一定是頻繁集，所以如果某個(gè)候選集的一個(gè)非空子集不是頻繁的，則該候選集可以刪除。

二、利用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析學(xué)生成績(jī)

（一）數(shù)據(jù)的采集與處理

關(guān)聯(lián)規(guī)則分析需要豐富的數(shù)據(jù)信息作為基礎(chǔ)。本文采用初一學(xué)生的成績(jī)作為研究對(duì)象，研究與學(xué)生成績(jī)相關(guān)的12個(gè)屬性[10，11，12，13]。選取了100名學(xué)生的成績(jī)和相關(guān)屬性值。其中屬性值對(duì)成績(jī)的影響分為三個(gè)方面，分別為學(xué)生，家長(zhǎng)，學(xué)習(xí)環(huán)境。

首先將學(xué)生成績(jī)進(jìn)行離散化。將100名學(xué)生按照成績(jī)進(jìn)行排名，然后按照人數(shù)百分比進(jìn)行離散。排名前10%的學(xué)生，即第1名到第10名（包括第10名）的學(xué)生記作A1 ;排名在10%到30%的學(xué)生，即第11名到第30名（包括第30名）的學(xué)生記作A2;排名在30%到60%的學(xué)生，即第30名到第60名（包括第60名）的學(xué)生記作A3;排名在60%之后的學(xué)生，即第61名到第100名（包括第100名）的學(xué)生記作A4。

再將相關(guān)屬性值進(jìn)行離散。

學(xué)生學(xué)習(xí)持久力，定義為學(xué)生連續(xù)作業(yè)的時(shí)間：低于0.5h的記作B1，0.5-1h的記作B2，高于1h的記作B3。

筆記錯(cuò)題本每周使用次數(shù)，定義使用20分鐘以上為一次：少于2次的記作C1，2到4次的記作C2，4次以上的記作C3。

書寫格式：書寫潦草的記作D1，書寫清晰的記作D2

每周使用與學(xué)習(xí)無(wú)關(guān)的電子類產(chǎn)品次數(shù)，定義使用15分鐘以上為一次：4次以上的記作E1，2到4次的記作E2，少于2次的記作E3。

家長(zhǎng)每周督促學(xué)生學(xué)習(xí)次數(shù)，定義在家長(zhǎng)督促下，學(xué)生在有效學(xué)習(xí)的為有效督促，記作1次。而在家長(zhǎng)口頭督促下學(xué)生并沒(méi)有有效學(xué)習(xí)的不記作次數(shù)：少于2次的記作F1，2到4次的記作F2，4次以上的記作F3。

學(xué)生與老師每周交流次數(shù)，定義為學(xué)生主動(dòng)與老師交流學(xué)習(xí)相關(guān)問(wèn)題記作1次：少于2次的記作G1，2到4次的記作G2，4次以上的記作G3。

每周課堂聽(tīng)課走神次數(shù)，定義為學(xué)生在課堂上因走神而導(dǎo)致課程重點(diǎn)知識(shí)沒(méi)聽(tīng)到的記作1次）：4次以上的記作H1，2到4次的記作H2，少于2次的記作H3。

每周家庭學(xué)習(xí)走神次數(shù)，定義為學(xué)生在作業(yè)時(shí)走神5分鐘以上的記作1次：4次以上的記作I1，2到4次的記作I2，少于2次的記作I3。

（二）挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則

本文主要是挖掘不同因素對(duì)學(xué)生成績(jī)的影響，以及不同因素之間的影響。這一步的關(guān)鍵在于選擇恰當(dāng)?shù)年P(guān)聯(lián)規(guī)則算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，這里主要采用關(guān)聯(lián)規(guī)則Aprior算法對(duì)離散后的學(xué)生數(shù)據(jù)信息進(jìn)行挖掘。設(shè)定最小支持度為0.3，最小置信度為0.8。運(yùn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則Aprior算法程序后，得到的部分實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

2.3 挖掘結(jié)果分析

規(guī)則1說(shuō)明：成績(jī)差的學(xué)生，一般都很少與老師交流。該規(guī)則支持度0.33，置信度0.82。說(shuō)明成績(jī)差的學(xué)生，在學(xué)習(xí)過(guò)程中遇到的問(wèn)題得不到及時(shí)有效的解決，從而導(dǎo)致問(wèn)題積累，惡性循環(huán)，所以老師更應(yīng)該多關(guān)心，多與這類學(xué)生交流。

規(guī)則2說(shuō)明：學(xué)習(xí)持久力低的學(xué)生，一般在學(xué)習(xí)過(guò)程中很少有記筆記和用筆記的習(xí)慣。該規(guī)則支持度0.32，置信度0.86。說(shuō)明要想改善學(xué)生的學(xué)習(xí)持久力，可從科學(xué)使用筆記開(kāi)始。

規(guī)則3說(shuō)明：上課走神次數(shù)較少的學(xué)生，一般書寫都比較清晰。該規(guī)則支持度0.32，置信度0.81。

規(guī)則4說(shuō)明：每周能經(jīng)常使用筆記的學(xué)生，書寫一般都較清晰，該規(guī)則支持度0.25，置信度0.97。說(shuō)明學(xué)生要想使用筆記，應(yīng)先注意平時(shí)的書寫習(xí)慣，只有書寫清晰，才會(huì)有看筆記的欲望。

規(guī)則5說(shuō)明：書寫潦草的學(xué)生，一般都極少使用筆記。該規(guī)則支持度0.34，置信度0.94.該規(guī)則與規(guī)則4正好對(duì)應(yīng)。說(shuō)明良好的書寫習(xí)慣對(duì)一個(gè)學(xué)生相當(dāng)重要。

規(guī)則6、7說(shuō)明：學(xué)習(xí)成績(jī)差和上課走神這兩個(gè)屬性相關(guān)度很高。該規(guī)則支持度0.36，置信度0.90和0.82。說(shuō)明上課走神可能是導(dǎo)致學(xué)生成績(jī)差的一個(gè)主要原因。

本文挖掘出的規(guī)則從一定程度上說(shuō)明了，良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣的重要性以及家長(zhǎng)、老師對(duì)于學(xué)生學(xué)習(xí)的重要性。所以要想提高學(xué)生的學(xué)業(yè)成績(jī)，首先要加強(qiáng)學(xué)生的自我修養(yǎng)，其次需要家長(zhǎng)、老師對(duì)學(xué)生進(jìn)行正確的引導(dǎo)。

三、規(guī)則應(yīng)用

學(xué)生Z1在利用規(guī)則進(jìn)行分析時(shí)，問(wèn)題主要體現(xiàn)在書寫潦草，上課走神，家長(zhǎng)督促較少，成績(jī)檔次在A4。發(fā)現(xiàn)問(wèn)題后，經(jīng)過(guò)與家長(zhǎng)溝通，加強(qiáng)了對(duì)學(xué)生的督促。首先規(guī)劃好了學(xué)生每天的學(xué)習(xí)時(shí)間，其次每天對(duì)學(xué)生的書寫著重檢查。經(jīng)過(guò)一個(gè)學(xué)期的改變，學(xué)生上課走神現(xiàn)象明顯有所改善，學(xué)習(xí)積極性也提高了，學(xué)習(xí)持久力也加強(qiáng)了，成績(jī)檔次上升至A3，并且有上升至A2的趨勢(shì)。

學(xué)生Z2在利用規(guī)則分析時(shí)，問(wèn)題主要體現(xiàn)在家長(zhǎng)工作很忙，很少督促學(xué)生學(xué)習(xí)，學(xué)生與老師交流很少，成績(jī)檔次在A3。發(fā)現(xiàn)問(wèn)題后，經(jīng)過(guò)與家長(zhǎng)溝通，首先加強(qiáng)了對(duì)學(xué)生的督促，其次老師與學(xué)生通過(guò)多次交流。經(jīng)過(guò)一個(gè)學(xué)期的改變，發(fā)現(xiàn)學(xué)生的可塑性很強(qiáng)，只是性格上相對(duì)敏感，需要老師和家長(zhǎng)的時(shí)常關(guān)心。成績(jī)檔次也上升至A2。

以上兩個(gè)事例說(shuō)明，只要能對(duì)學(xué)生進(jìn)行正確科學(xué)的引導(dǎo)，不僅能提高學(xué)生的學(xué)業(yè)成績(jī)，還能提升學(xué)生的整體素質(zhì)，從而在學(xué)習(xí)和生活上能順利發(fā)展。

四、結(jié)語(yǔ)

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)是一種非常有用的技術(shù)工具，可以廣泛的應(yīng)用到不同的領(lǐng)域當(dāng)中。而應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，提高學(xué)生的學(xué)業(yè)成績(jī)，是一個(gè)非常有意義的研究方向，在實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)該注意的是：由于最小支持度和最小置信度是主觀設(shè)定的，這會(huì)出現(xiàn)兩種情況，可能是取值太小，會(huì)生成很多規(guī)則，產(chǎn)生很多意義不大的規(guī)則;也可能取值過(guò)大，導(dǎo)致錯(cuò)失很多有價(jià)值的信息。因此，在應(yīng)用中應(yīng)該反復(fù)試驗(yàn)，以確定一個(gè)最佳的閾值。相信正確和準(zhǔn)確的應(yīng)用關(guān)聯(lián)挖掘算法一定能科學(xué)有效的提出改善學(xué)生學(xué)習(xí)的策略方法，為國(guó)家和社會(huì)的人才培養(yǎng)起到積極的促進(jìn)作用。

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