基于大数据的高校成绩预警机制研究!.pdfVIP

堡墨堡查兰堡里兰囫雷圆 基于大数据的高校成绩预警机制研究 张诗雨+罗丹陈小宁 ZHANGLUODan Shi-yu CHENXlao—ning 摘 要 在大数据时代的背景下，高校旧有的基于数据汇总的成绩预警机制已经显现出各种缺陷。本文基于高校 成绩大数据，利用Microsoft数据挖掘中的关联规则，研究不及格课程之间的关联程度，并以此改进旧 有成绩预警机制，提高预警的有效性。 兰竺 兰竺兰兰兰竺兰竺． 1前言 挖掘处理，能够分析出课程成绩之间的关联程度，进行关联 课程成绩预警，提早对学生的进行干预以及监管，减少不良 在信息技术的推动下，高校已经利用信息技术不断深化 学业情况，提高整体教学质量。 教育改革和发展，并产生了各种信息系统，比如教务系统、 在进行关联数据挖掘之前，首先需要对教务系统中的课 图书馆借阅系统、校园一卡通系统等。大量的信息系统背后 程成绩数据做预处理。针对某高校2014级经济管理类专业 存储着海量的数据，这些海量数据的规模一般达到T级甚至 SQL P级，而这些大数据一般绝大部分处于睡眠状态，没有得到 Server 2008进行ETL操作，抽取成绩为不及格的数据，清 有效的分析和利用。高校大数据背后隐藏的数据价值是不能 洗无效数据，比如选修课成绩、成绩值为空值等，最终选取 被我们忽视的，在大数据时代的背景下，整个社会都面临全 出4863条数据建立学生课程成绩的数据仓库。 新的挑战和机遇，高校如何抓住这个机遇来推动自身的进步， 接下来需要找到数据仓库中学生不及格课程之间的 推动智慧校园的建设，是当前高校变革发展的一个重点。因 关联程度。这里使用的是由MicrosoftSQLServer2008 此，如何充分利用高校大数据，将数据转化为能够帮助教育 AnalysiS 管理决策、优化课程，教学管理等，是大数据时代下高校必 Apriori关联算法的一种，采用逐层迭代有哪些信誉好的足球投注网站方法，生成规 须重视的问题。此文主要研究如何利用高校成绩大数据进行 则和依赖关系网络图。在使用过程中，需要依照课程等情况 成绩预警。 调整算法参数，并根据频率以及重要性参数进行筛选，得到 2成绩预警机制现状 以下7条关联规则，按关联依赖度从强到弱排序如表I所示： 目前，很多高校预警机制主要通过教务系统统计学生当 表1不及格课程之间的关联规则(部分) 前的学分或者绩点情况，通过统计情况，将不及格次数达到 序号