基于大數(shù)據(jù)在高職院校教學(xué)中的應(yīng)用研究

張明輝

摘要：本文介紹了當(dāng)前情況的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和研究現(xiàn)狀，論述了關(guān)聯(lián)規(guī)則、時(shí)序模式等相關(guān)算法，分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高職教育教學(xué)中的相關(guān)應(yīng)用及未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，探討了在大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);高職教學(xué);關(guān)聯(lián)規(guī)則;時(shí)序模式

中圖分類號(hào)：TP311.13 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2020）01-0024-02

隨著國(guó)內(nèi)高等職業(yè)院校招生人數(shù)和院校數(shù)量的增加，目前全國(guó)高職院校近2700所，今年又?jǐn)U招職業(yè)院校學(xué)生100萬(wàn)，這種形勢(shì)下給學(xué)校教育教學(xué)管理工作帶來(lái)嚴(yán)峻考驗(yàn)，傳統(tǒng)的教學(xué)管理手段已逐漸不能適應(yīng)社會(huì)的發(fā)展，但是，原有這些教學(xué)教務(wù)信息會(huì)成為高職院校豐富的信息資源，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，學(xué)校面對(duì)這些大量的數(shù)據(jù)信息時(shí)并未完全進(jìn)行隱含信息的挖掘和分析，而依然采用傳統(tǒng)的甚至還采用紙質(zhì)的管理方法，這在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)時(shí)代，在當(dāng)前尤其需要大量高級(jí)職業(yè)技術(shù)人才的時(shí)代背景下，這種教學(xué)管理模式顯然已經(jīng)落伍。

目前大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)日漸成熟，高職院校已開(kāi)始將數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)應(yīng)用于教育教學(xué)管理之中，即對(duì)教學(xué)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行提取、分析、建模等工作，從分析結(jié)果中找出教育教學(xué)的日常規(guī)律，并指導(dǎo)教學(xué)，甚至也可以為學(xué)生今后的就業(yè)提供有力的指導(dǎo)和幫助。

1 大數(shù)據(jù)與挖掘技術(shù)的現(xiàn)狀

大數(shù)據(jù)時(shí)代缺少不了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，它是匯聚了多個(gè)學(xué)科的交叉性學(xué)科，即從龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，將未知、隱含或具備潛在價(jià)值的信息進(jìn)行提取和分析的過(guò)程。1995年，加拿大蒙特利爾市召開(kāi)的第一屆知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議上提到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，即數(shù)據(jù)挖掘的整個(gè)過(guò)程，主要包括：分類、聚類、模式挖掘和規(guī)則提取等環(huán)節(jié)，之后技術(shù)領(lǐng)域?qū)＜抑饾u地形成了一整套的理論基礎(chǔ)[1]。經(jīng)實(shí)踐研究發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以獨(dú)立的身份存在于處理大數(shù)據(jù)的整個(gè)系統(tǒng)之中，與其他模塊之間相輔相成、協(xié)調(diào)發(fā)展。

自上述事件以后，大數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究和應(yīng)用受到業(yè)界的高度重視。與此同時(shí)，在教育信息化也搭乘了大數(shù)據(jù)的快車得到廣泛的應(yīng)用。利用數(shù)據(jù)挖掘分析學(xué)習(xí)者特征、狀態(tài)或者行為，利用得到精準(zhǔn)分析結(jié)果幫助學(xué)習(xí)者修正自己的學(xué)習(xí)行為，改變學(xué)習(xí)方法，對(duì)教師而言，根據(jù)分析結(jié)果合理設(shè)置課程，進(jìn)行學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)，提高教學(xué)質(zhì)量，有效進(jìn)行教學(xué)管理。

2 課堂教學(xué)中主要的挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘所牽涉的領(lǐng)域方向比較廣，下面主要介紹挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)方法和時(shí)序模式方法。

2.1 關(guān)聯(lián)方法

關(guān)聯(lián)方法是從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取知識(shí)的一類重要方法，若兩個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)的取值之間重復(fù)出現(xiàn)且概率較高時(shí)，就可以建立起這些數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)方法。其形式如下：X→Y（a，b）其中X、Y為不相交的兩個(gè)項(xiàng)目集合，其含義為在交互中X項(xiàng)目集的發(fā)生將會(huì)導(dǎo)致Y項(xiàng)目集的發(fā)生，則認(rèn)為X和Y之間存在某種關(guān)聯(lián)關(guān)系，此時(shí)，我們認(rèn)為X項(xiàng)目集為關(guān)聯(lián)規(guī)則中的支持度，Y項(xiàng)目集為關(guān)聯(lián)規(guī)則中的信任度。關(guān)聯(lián)規(guī)則算法就是從交互數(shù)據(jù)庫(kù)中找出滿足用戶需求a（大于最小支持度）和b（大于最小信任度）的關(guān)聯(lián)方法[2]。

a.設(shè)I ={I1，I2，...Im}是的屬性集，稱為項(xiàng)，給定一個(gè)存儲(chǔ)教學(xué)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)D，其中每個(gè)記錄T是項(xiàng)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集合，滿足T包含于I，每個(gè)記錄都有一個(gè)標(biāo)示符，稱為T(mén)ID，X是I的子集，如果XT，則稱T包含X;如果X的元素個(gè)數(shù)為K，則可以稱為X為K-項(xiàng)集（K-Intemset）。

b.如果項(xiàng)集XI，YI，并且X∩Y=，則形如X→Y的蘊(yùn)含式稱為關(guān)聯(lián)規(guī)則，其中，X是規(guī)則的前項(xiàng)集，Y是規(guī)則的后項(xiàng)集，它表示包含X項(xiàng)集的因子T也很有可能會(huì)包含Y項(xiàng)集。如果包含X的因子有c%也包含Y，那么規(guī)則X→Y的置信度為c%;如果D中有s%的因子包含X∪Y，那么規(guī)則X→Y的支持度為s%，其計(jì)算表達(dá)式分別為：

在大型數(shù)據(jù)庫(kù)中通過(guò)支持度a和信任度b兩個(gè)關(guān)聯(lián)值進(jìn)行提取數(shù)據(jù)項(xiàng)，刪除那些無(wú)意義的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)項(xiàng)，而信任度是衡量設(shè)置規(guī)則的可能性。

例如：如既能正確回答課堂提問(wèn)又能及時(shí)有效的做好課堂筆記的學(xué)生占全班學(xué)生的百分比，這種學(xué)生通常學(xué)習(xí)成績(jī)都較優(yōu)秀。

2.2 時(shí)序模式方法

時(shí)序模式是主要與時(shí)間有密切關(guān)聯(lián)的方法，強(qiáng)調(diào)時(shí)間前后的影響，通過(guò)時(shí)間序列找出重復(fù)發(fā)生概率較高的數(shù)據(jù)項(xiàng)的模式方法。即按時(shí)間先后順序查看時(shí)間數(shù)據(jù)項(xiàng)數(shù)據(jù)庫(kù)，從中找出另一個(gè)或多個(gè)相似的時(shí)序數(shù)據(jù)項(xiàng)[3]。

3 關(guān)聯(lián)規(guī)則的具體應(yīng)用

以創(chuàng)新學(xué)院為例，教師在講授，學(xué)生在被動(dòng)的接受知識(shí)和技能，其過(guò)程中以學(xué)生點(diǎn)名冊(cè)，學(xué)生平時(shí)成績(jī)表為輔助，對(duì)學(xué)生進(jìn)行監(jiān)督和較粗略的評(píng)分，而沒(méi)有就過(guò)程中產(chǎn)生的問(wèn)題進(jìn)行后續(xù)個(gè)性化的智能分析與精準(zhǔn)反饋服務(wù)。在創(chuàng)新學(xué)院每學(xué)期近1.6萬(wàn)學(xué)時(shí)，每個(gè)班級(jí)，每節(jié)課的學(xué)生課堂信息反饋都會(huì)所變化，從中找出學(xué)校在過(guò)程中反應(yīng)的客觀規(guī)律，而挖掘技術(shù)的數(shù)據(jù)依據(jù)是通過(guò)記錄學(xué)生點(diǎn)名表，平時(shí)成績(jī)表進(jìn)行分析，通過(guò)監(jiān)測(cè)打開(kāi)網(wǎng)絡(luò)資源的時(shí)間點(diǎn)、停頓資源上的時(shí)間長(zhǎng)度，回答問(wèn)題正確率等判斷學(xué)生處于學(xué)習(xí)狀態(tài)的認(rèn)真程度和對(duì)知識(shí)的掌握程序，進(jìn)而可以定制個(gè)人學(xué)習(xí)行為報(bào)告，為后續(xù)的專業(yè)課學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)提供技術(shù)上的支持[4]。

3.1 數(shù)據(jù)的采集與處理過(guò)程

大數(shù)據(jù)是面向過(guò)程、多種類型的數(shù)據(jù)集合，其中網(wǎng)絡(luò)資源類數(shù)據(jù)和學(xué)生行為數(shù)據(jù)占主要部分，只有采集到常態(tài)化海量的學(xué)生每次學(xué)習(xí)過(guò)程中數(shù)據(jù)，才能為此建立模型，進(jìn)而客觀理性的學(xué)情分析和學(xué)業(yè)水平評(píng)估。而數(shù)據(jù)采集可以使用“電子數(shù)據(jù)”和“紙質(zhì)數(shù)據(jù)”相結(jié)合的辦法，電子數(shù)據(jù)可以是“點(diǎn)擊網(wǎng)絡(luò)資源的時(shí)間”、“停留在資源的時(shí)間”以及電子版作業(yè)和實(shí)驗(yàn)完成率和正確率等，同時(shí)還可以通過(guò)監(jiān)控確認(rèn)學(xué)生課堂玩手機(jī)、聽(tīng)耳機(jī)現(xiàn)象的時(shí)間和瞌睡時(shí)長(zhǎng)。而紙質(zhì)數(shù)據(jù)依然采用傳統(tǒng)的辦法進(jìn)行[5]。如圖1所示。

3.2 精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)帶來(lái)精準(zhǔn)的教學(xué)

常規(guī)的表格數(shù)據(jù)，如：學(xué)生平時(shí)成績(jī)和期末考試成績(jī)統(tǒng)計(jì)等說(shuō)明的情況比較粗略，不能完全反應(yīng)學(xué)生學(xué)習(xí)整體過(guò)程情況，更不能精準(zhǔn)反應(yīng)學(xué)生出現(xiàn)的具體問(wèn)題，也就不能真正掌握學(xué)生行為動(dòng)態(tài)，學(xué)生日常學(xué)習(xí)過(guò)程的行為數(shù)據(jù)是海量的，離散的，需要專業(yè)人員根據(jù)實(shí)際需要建立數(shù)據(jù)模型，再由專業(yè)挖掘人員進(jìn)行提取、清洗、轉(zhuǎn)換等，進(jìn)行全面精準(zhǔn)科學(xué)的分析，生成對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)、教師等有價(jià)值的行為報(bào)告，為每個(gè)學(xué)生提供精確指導(dǎo)。

一所院校的這些稱不上是大數(shù)據(jù)，那么如果將100所，甚至更多職業(yè)院校的類似數(shù)據(jù)聚集在一起，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和智能分析，從中找出課堂教學(xué)中反映的問(wèn)題，從而更有效的指導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)。

3.3 大數(shù)據(jù)使進(jìn)教學(xué)改革和教學(xué)形式的多樣化

隨著大數(shù)據(jù)、智能化時(shí)代的到來(lái)，類似資源不斷為學(xué)生推送個(gè)性的學(xué)習(xí)資源，從這些資源中可以完成聽(tīng)課、練習(xí)、實(shí)驗(yàn)等眾多環(huán)節(jié)，而無(wú)需只依賴于課堂教學(xué)。這樣為學(xué)習(xí)創(chuàng)造更高效的學(xué)習(xí)和自由的學(xué)習(xí)環(huán)境。

同時(shí)，充分利用上述提供的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，學(xué)生的表現(xiàn)、優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)在數(shù)據(jù)平臺(tái)中展示，幫助教師精準(zhǔn)診斷每個(gè)學(xué)生的精準(zhǔn)學(xué)習(xí)需求和知識(shí)空缺，并提供針對(duì)性的指導(dǎo)，營(yíng)造支持性的學(xué)習(xí)環(huán)境，引導(dǎo)并幫助學(xué)生自適應(yīng)的學(xué)習(xí)、智能交互學(xué)習(xí)，讓學(xué)生不斷從中認(rèn)知自己。

4 結(jié)語(yǔ)

關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度和信任度是分析學(xué)習(xí)過(guò)程潛在的規(guī)律和關(guān)聯(lián)項(xiàng)，主要關(guān)注學(xué)習(xí)特點(diǎn)、行為傾向，利用建立的模型和分析報(bào)告更加精準(zhǔn)的反應(yīng)學(xué)生狀態(tài)信息，以學(xué)生為中心，使精準(zhǔn)的個(gè)性化教育成為可能，學(xué)習(xí)能力是有差異的，對(duì)于強(qiáng)者需要進(jìn)一步的激勵(lì)與提升，對(duì)于弱者課后需要建立個(gè)性化的輔導(dǎo)答疑，教師在借助大數(shù)據(jù)的情況下，主動(dòng)開(kāi)展一些個(gè)性化的教學(xué)，包括錄制一些理論知識(shí)的講解視頻或?qū)嵅龠^(guò)程的視頻，推送給不同層次的學(xué)生，指導(dǎo)他們自主學(xué)習(xí)。

參考文獻(xiàn)

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