C4.5算法在提高物理實驗教學效果中的應用

苗維誠

（蚌埠醫學院 數理教研室，安徽 蚌埠 233030）

C4.5算法在提高物理實驗教學效果中的應用

苗維誠

（蚌埠醫學院 數理教研室，安徽 蚌埠 233030）

針對醫用物理學實驗課的教學現狀進行了問卷調查，應用決策樹C4.5算法對問卷的數據進行分析，發現影響教學效果的關鍵因素、建立決策樹模型，為實驗教學的改革提供思路和參考.

物理實驗；問卷調查；數據挖掘；教學改革

蚌埠醫學院開設醫用物理學實驗課程，每年實驗課時數1000余學時.為了切實提高學生的實驗水平和科學素養，將C4.5算法應用在提高醫用物理學實驗教學效果的研究中，為教學改革提供參考[1].

1 C4.5決策樹算法公式定義

設D是類標記元組訓練集，類標號屬性具有m個不同值，m 個不同類 C（i=1，2，…，m），CiD 是 D 中 C 類的元組的集合，|D|和|CiD|分別是D和CD中的元組個數.對D中的元組分類所需的期望信息記為Info（D），也叫作D的熵，公式為：

假定按照屬性A劃分D中的元組，且屬性A將D劃分成v個不同的類，還需要計算D關于屬性A的熵EntropyA(D).

原來的信息需求與新需求之間的差定義為信息增益Gain（A），即：

將D劃分成對應于屬性A測試的v個輸出的v個劃分產生的信息，這個值記為SplitInfoA(D)，公式為：

信息增益率（GainRatio）是C4.5算法的分枝準則，它選擇具有最高信息增益的屬性來作為節點N的分裂屬性[2].公式為：

2 C4.5決策樹算法在教學改革中的應用

2.1 數據獲取和預處理

2.1.1 問卷調查與分析.數據挖掘的原始數據來自《醫用物理學教學效果調查問卷》，問卷調查的對象為2016級臨床醫學專業的學生，共收回有效問卷296份，調查結果具有較強的代表性.（1）Q1對物理實驗是否感興趣？選擇“感興趣”占30%；“一般”占42%；“不感興趣”占28%.Q2實驗課的學習目標是？選擇“掌握實驗技能，提高綜合素質”占25%；“應付課程考試”占60%；“沒有目標”占15%.由Q1、Q2看到，對物理實驗課不反感的學生占到了70%以上，但是有明確學習目標的學生只有25%，大多數學生對于為什么要學習物理實驗并不清楚.由此把“學習目的”作為一個關鍵因素.（2）Q3上實驗課前您預習嗎？選擇“經常預習”占42%；“偶爾預習”占37%；“不預習”占21%.Q4若預習，所花時間為？選擇“10分鐘之內”占22%；“20分鐘左右”占42%；“30分鐘以上”占36%.由Q3、Q4看到，大約40%的學生有按時預習的習慣，進一步調研發現，每次預習時間都在20分鐘以上的學生大約只占總人數的30%.這里把經常預習且時間大于20分鐘的學生歸為“認真預習”，把“認真預習”作為一個關鍵因素.（3）Q5您認為在實驗課的學習過程中，以下哪個因素對您幫助最大？選擇“實驗教材”占16%；“教師的講解”占75%；“同學的幫助”占9%.由Q5看到，老師對學生的學習效果起到了決定因素.根據調查問卷和學校對教師教學評價中學生評價的數據，把“教學評價”作為一個關鍵因素.（4）Q6您在實驗過程中，有沒有遇到過問題？選擇“經常遇到”占76%；“偶然遇到”占18%；“沒有遇到”占6%.Q7若實驗過程中出現問題，您的做法是？選擇“獨立解決”占37%；“同學幫助”占27%；“立即向老師報告”占36%.由Q6、Q7看到，在實驗過程中遇到問題，只有37%的學生有獨立解決問題的意識，大部分學生面對困難總想找別人解決，自己的思維能力、實踐能力得不到鍛煉.這里把“實驗操作”作為一個關鍵因素.

2.1.2 數據預處理.通過分析問卷，已經提取出C4.5算法的四個決策屬性：“學習目的”“認真預習”“教學評價”和“實驗操作”.我們把學習目的分為“明確”和“不明確”兩類；認真預習分為“是”和“否”；教學評價分為“優”和“一般”；實驗操作分為“好”和“不好”.根據調查問卷、學生實驗報告和期末成績，三者的數據結合起來分析，得出實驗課教學效果的情況，把教學效果分為“好”和“一般”.對數據進行處理共獲得296條有效數據，將數據分為兩部分：訓練數據集220條，測試數據集76條.

2.2 依據C4.5算法構造決策樹

首先計算樣本分類所需的期望信息量，即熵值.訓練數據集220條數據，教學效果好的有66條，一般的有154條；

由公式①得：

然后計算每一個決策屬性的信息增益率.

（1）屬性“學習目的”，由訓練集得，學習目的=“明確”有55條，其中50條教學效果好，5條教學效果不好.

學習目的=“不明確”有165條，其中16條教學效果好，149條教學效果不好；

由公式②計算其熵值為：

由公式③計算其信息增益為：

由公式④計算分裂信息：

最終公式⑤計算：

（2）屬性“認真預習”，認真預習=“是”有72條，其中46條教學效果好，26條教學效果不好；認真預習=“否”有148條，其中20條教學效果好，128條教學效果不好.

（3）屬性“教學評價”，教學評價=“優”有93條，其中51條教學效果好，42條教學效果不好；教學評價=“一般”有127條，其中15條教學效果好，112條教學效果不好.

（4）屬性“實驗操作”，實驗操作=“好”有61條，其中49條教學效果好，12條教學效果不好；實驗操作=“不好”有159條，其中17條教學效果好，142條教學效果不好.

由上面計算出的每個決策屬性信息增益率的值，來確定決策樹的根結點，生成決策樹，再對決策樹進行剪枝.剪枝采用自下而上的方式，最后生成一棵教學效果決策樹[5].

2.3 描述分類規則

從決策樹可以得到分類規則如下：

IF學習目的=“明確”AND實驗操作=“好”THEN教學效果=“好”；IF學習目的=“明確”AND實驗操作=“不好”THEN教學效果=“一般”；IF學習目的=“不明確”AND實驗操作=“好”AND認真預習=“是”THEN教學效果=“好”；IF學習目的=“不明確”AND實驗操作=“好”AND認真預習=“否”AND教學評價=“優”THEN教學效果=“好”；IF學習目的=“不明確”AND實驗操作=“好”AND認真預習=“否”AND教學評價=“一般”THEN教學效果=“一般”.

IF學習目的=“不明確”AND實驗操作=“不好”AND認真預習=“是”AND教學評價=“優”THEN教學效果=“好”；IF學習目的=“不明確”AND實驗操作=“不好”AND認真預習=“是”AND教學評價=“一般”THEN教學效果=“一般”；IF學習目的=“不明確”AND實驗操作=“不好”AND認真預習=“否”THEN教學效果=“一般”.

3 總結

由以上規則可以看出，要提高實驗課的教學效果，首先要使學生明確實驗課的學習目的，其次要提高學生實驗操作的主動性，激發學生發現問題、解決問題的能力，第三要使學生認真預習，最后要提高教師的教學水平.

〔1〕呂道文,魏杰,張擁軍.我院醫學物理學實驗現狀的調查與思考[J].中國醫學物理學雜志,2006,23(1)：30,79-80.

〔2〕吳信東,庫瑪爾.數據挖掘十大算法[M].北京：清華大學出版社,2013.

〔3〕羅玉梅,白小東,何顯儒,周松,趙春霞.專業綜合實驗教學現狀問卷調查分析[J].高教學刊,2017(3)：33-35.

〔4〕吳陳,林炎鐘.C4.5算法在高校老師評價中的應用研究[J].信息技術,2010(1)：17-19.

〔5〕王黎黎,劉學軍.決策樹C4.5算法在成績分析中的應用[J].海南工程學院學報,2014,26(4)：69-73.

G642.0

A

1673-260X（2017）12-0014-02

2017-09-13

校級重大教學改革項目（2016jyxm07）