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教育學中的數(shù)據(jù)挖掘技術研究

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1數(shù)據(jù)挖掘在教育學領域的應用

1.1數(shù)據(jù)電子化

要讓數(shù)據(jù)電子化,首先要搭建適用的網(wǎng)絡平臺,網(wǎng)絡平臺的搭建分為2個過程。如果需要收集數(shù)據(jù),則需要搭建一個面向?qū)ο蟮木W(wǎng)絡平臺。在對大學生社會體系和人際關系的研究中,采用的是在WEB上自動收集量表數(shù)據(jù),首先將量表轉(zhuǎn)換為匯編語言編寫的網(wǎng)頁,再采用將量表轉(zhuǎn)換后的電子版網(wǎng)頁與數(shù)據(jù)庫中的表相連接,這樣,只要被試登錄指定網(wǎng)站,就可以在網(wǎng)上完成量表的填寫,數(shù)據(jù)則直接存入數(shù)據(jù)庫中。數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)使用的是SQLServer2000,在網(wǎng)絡成癮和注意關系偏向的研究中,也采用了同樣的方法。如果對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進行分析,則可以略過數(shù)據(jù)收集這個步驟,直接將數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)處理軟件中。在對于青少年同伴關系的研究中,創(chuàng)建了一個數(shù)據(jù)倉庫來存放現(xiàn)有數(shù)據(jù),選用SQLServer2000作為數(shù)據(jù)倉庫的構建平臺。由于青少年同伴關系的研究中的維度不是太多,維度層次也不復雜,出于對查詢效率和使用者是否容易理解的角度考慮,決定使用星型結構來創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫,青少年同伴關系研究的星型結構。最后一種方法是直接將數(shù)據(jù)輸入SPSS中,這種方法這樣需要大量人力物力,而且效率難以提高,存在誤錄的可能。

1.2數(shù)據(jù)挖掘分析

將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為需要的電子文本格式以后,進行簡單的數(shù)據(jù)處理。在剔除了部分缺失或者明顯錯誤的數(shù)據(jù)后,就可以進行數(shù)據(jù)挖掘工作了。數(shù)據(jù)挖掘的常用算法為關聯(lián)規(guī)則挖掘、決策樹算法和聚類挖掘算法。在此選用關聯(lián)規(guī)則挖掘算法做詳細說明,在大學生社會網(wǎng)絡和人際關系研究中,選取被試人際關系滿意度為例進行關聯(lián)規(guī)則挖掘。表1被試人際關系滿意度關聯(lián)規(guī)則挖掘關聯(lián)規(guī)則挖掘的步驟如下:

①選擇數(shù)據(jù)根據(jù)關聯(lián)規(guī)則挖掘的目標,選擇如上表所示的屬性,通過下面的sql語句選擇數(shù)據(jù),并將jibenxinxi表和zongjie表通過學號連接起來。select性別,是否獨生子女,你對自己的人際關系滿意嗎,你對自己與父母的關系滿意嗎,你對自己與同伴的關系滿意嗎,你對自己與老師的關系滿意嗎,你認為比較了解你的人會對你的人際關系給出一個怎樣的評價,你對自己人際關系的關注程度fromjibenxinxia,zongjiebwherea.學號=b.學號;

②保存選擇的數(shù)據(jù):首先將第一步選擇的數(shù)據(jù)插入到一張表中,sql語句如下:insertintoguanlianguize1select性別,是否獨生子女,你對自己的人際關系滿意嗎,你對自己與父母的關系滿意嗎,你對自己與同伴的關系滿意嗎,你對自己與老師的關系滿意嗎,你認為比較了解你的人會對你的人際關系給出一個怎樣的評價,你對自己人際關系的關注程度fromjibenxinxia,zongjiebwherea.學號=b.學號;

③構造滿足關聯(lián)規(guī)則挖掘的事務數(shù)據(jù)庫在guanlianguize1表中增加一個屬性item,通過下面的sql語句給item賦值。注意各屬性的數(shù)據(jù)挖掘映射代碼如上表所示。新建表social_guanlian_1作為數(shù)據(jù)挖掘的事務數(shù)據(jù)庫,導入item。Insertintosocial_guanlian_1(item)selectitemfromguanlianguize1以上關聯(lián)規(guī)則挖掘的結果,結果表明:對自己圖人際關系評價較高的大學生,同時對自己人際關系的滿意度也較高。對自己人際關系評價較低的大學生,同時對自己人際關系的滿意度也較低。對人際關系關注程度較低的同學,人際關系滿意度也較低。這些數(shù)據(jù)之間是互相有關聯(lián)的,因此呼吁大學生多關注人際關系和人際交往的法則,有利于他們及早的認識到自己在人際交往方面的不足,為以后步入社會,創(chuàng)造更大的社會價值打好基礎。除此以外,對于教育學中的很多課題,例如青少年同伴關系的研究,網(wǎng)絡成癮與注意偏向關系的研究,學生成績的分析等等都可以用數(shù)據(jù)挖掘來進行科學的數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)挖掘技術在教育學領域正發(fā)揮著越來越大的作用。

2結束語

隨著信息化時代的不斷發(fā)展,很多研究人員圍繞教育學從不同側面不同領域進行研究,在這個過程中必然會積累大量的科學數(shù)據(jù),這就急切需要應用計算機手段進行系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合,有利于更深層次的分析所得數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術應用于教育學領域內(nèi)的分析必將有廣闊的前景,可以作為未來的教育學的研究方向進行進一步的推廣。

作者:張曄柏毅單位:東南大學學習科學研究中心

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