□晁 靜
目前,由于不斷加劇的教育市場化程度,不斷加快的教育信息化進程,導致了學校之間的競爭愈來愈激烈。目前,高校的擴招和職業教育市場化導致了學生流失嚴重。對于以學生為中心的中職學校來說,如何有效控制學生流失工作成為各個學校必須解決的重要任務。
數據挖掘(DM,Data Mining)是一個從大量數據中抽取、挖掘出未知的、有價值的模式或規律等知識的復雜過程。數據挖掘作為一個多學科交叉的新興的應用領域,將該技術應用于學生保持工作,具有重大的現實意義。
數據挖掘的決策樹算法是以圖形或者文本形式的規則來預測或描述數據,以實例學習為基礎,最終得到分類規則。該算法自頂向下搜索局部空間,確保做出較少的測試次數,提高分類速度。其中,C4.5 算法生成的決策樹分支較少,還可以允許訓練樣本集合中出現屬性空缺的樣本,同時還能處理連續型屬性。
對于在校的學生信息數據進行處理,包括數據轉換和清洗,缺失屬性的填補。經過實際考察,其中與學生流失屬性相關性較大的屬性有性別、專業、成績、來源、父母文化程度、家庭收入等,依據這些屬性建立學生流失分類決策樹模型,生成學生信息綜合數據表。數據經過預處理后得到一個挖掘數據庫,用于解決預測學生流失的具體問題。
以挖掘數據庫中的數據作為訓練樣本集,通過Clementine 數據挖掘工具平臺,采用決策樹C4.5 算法建立相應的決策樹用于生成預測模型,以期通過學生的基本信息對其流失進行預測。決策樹能直接提取分類規則。其中學生學籍不存在共生成14 個規則,由于篇幅限制,不在這里詳細說明,學籍存在共生成18 個規則。針對上述規則總結出幾點預防學生流失的方法:
(一)加大扶貧救助力度,多渠道救助貧困生,首先讓學生能上學。在招生中對學生大力宣傳國家的各項補助政策,使貧困、特困學生充滿完成學業的信心和希望。由于有了國家政策的扶助,學校在今后的招生中對學生素質要嚴格把關,既重招生數量,更重生源質量。
(二)要加強和完善學校管理體系,堅決嚴防和杜絕校園內打架斗毆和搶劫勒索等惡性事件的發生。要充分掌握每個學生的詳細信息,對于屢教不改、無視校規校紀而嚴重犯錯和不服管教的典型學生應該給予嚴肅處理,通過強化校園內部管理,凈化校園內部環境,促進和確保校園安全,給廣大學生創造良好的學習和生活氛圍。
(三)進一步改善辦學條件。學校要不斷美化校園環境,積極添置教學設施,建設符合專業要求的實習基地,同時要完善教學服務設施。辦學條件改善了,學生就會喜歡學校,愿意在學校學習和生活。
(四)不斷加大實踐力度,創新教學方法和方式。隨著社會的不斷進步和發展,廣大學生也在不斷的轉變觀念。他們選擇進入中等職業技術學校學習,目的是要學到一技之長,等將來走上社會后能夠更容易找到一份適合自己的工作,因此教學質量的好壞直接影響到學生的去留。通過仔細研究發現,學校現有的教學模式、管理體系存在很多問題,必須通過共同努力來完善。在教學內容方面,學校要能夠充分掌握學生和社會需求,及時將新技術、新工藝納入教學內容中去,不斷增加實踐教學的課時量,培養學生在實踐中鞏固和提高課本中學到的知識和技能,讓學生真正做到理論聯系實際。
(五)改進思想教育方法,維護學生身心健康。現在的學生兄弟姐妹較少,家庭溺愛過多,心理承受能力較弱。學校要加大力度對學生進行心理健康教育,通過多種形式增強他們的心理承受能力,促使學生擁有健康的人格。對于學生的思想動態要及時掌握,要尊重、愛護、關心學生,堅決杜絕用過激或者不文明的言行體罰學生。
(六)開展文體娛樂活動,豐富學生校園生活。對于中職院校的學生來說,不存在升學考學的壓力,他們在心理上相對來說比較輕松,因此他們很渴望擁有豐富多彩的課余文化生活。對于學校來說,要經常組織一些文體娛樂活動,如演講會、歌詠比賽、體育比賽等,通過這些活動陶冶學生的情操,增強他們在校學習的效果。
(七)增強學生學習動力,做好學生就業安置。學校要加強和完善教育教學管理體系,通過共同努力不斷提高學生的綜合素質,為他們的就業打下良好的基礎。同時要通過各種方式去拓寬學生的就業渠道,為廣大學生提供優質的就業指導服務,使他們能夠在學校推薦的工作上長期干下去。最后要做好就業跟蹤服務工作,多收集在工作中比較出色和優秀的學生信息,將他們的事跡材料在廣大學生中宣傳。對于就業不理想的學生,幫助他們分析問題,尋找原因,盡力找到滿意的工作。
學校多年的發展已經積累了大量的歷史數據,將這些數據資料轉化成商機甚為重要。學校是典型的知識密集型行業,是最適合推行知識管理與數挖掘技術的行業之一。數據挖掘技術是目前國際上的一個研究熱點,為學校招生和學生管理提供了一個有效的手段。可以相信,我國教育業必將在各種數據挖掘技術的推動中走向強大。
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