數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)下的學(xué)生管理數(shù)據(jù)

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摘要：隨著教育信息化的普及，如何有效地利用學(xué)生管理過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，提高學(xué)生管理水平和效率，成為了新時(shí)代學(xué)生管理過(guò)程中亟需解決的問(wèn)題。文章通過(guò)決策樹分析，研究了溫州職業(yè)技術(shù)學(xué)院2013年9月-2018年12月學(xué)生晚歸與當(dāng)時(shí)天氣情況的聯(lián)系。研究發(fā)現(xiàn)在晴天、高溫（29℃以上）、風(fēng)力強(qiáng)（3級(jí)以上）的情況下，更容易發(fā)生晚歸。而在晴天、高溫（29℃以上）、風(fēng)力弱（0-3級(jí)）和晴天、低溫（20℃以下）的情況下，發(fā)生晚歸的情況明顯低于平均值。文章的研究結(jié)論可以幫助學(xué)生公寓管理人員，通過(guò)天氣預(yù)報(bào)提前識(shí)別可能發(fā)生的晚歸風(fēng)險(xiǎn)，有針對(duì)性地進(jìn)行學(xué)生回寢的統(tǒng)計(jì)和檢查。從而降低因晚歸帶來(lái)的管理風(fēng)險(xiǎn)，提高學(xué)生管理工作的有效性和針對(duì)性。

關(guān)鍵詞：晚歸；數(shù)據(jù)挖掘；決策樹；教育大數(shù)據(jù)

1概述

隨著現(xiàn)代計(jì)算機(jī)和存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展，每天產(chǎn)生并被記錄的數(shù)據(jù)越來(lái)越多。在教育領(lǐng)域這些龐雜的數(shù)據(jù)涵蓋了學(xué)生學(xué)習(xí)、生活和管理的方方面面，是學(xué)校一筆隱性的資源。但是，由于數(shù)據(jù)本身量大，信息渠道錯(cuò)綜復(fù)雜，導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)不被重視，從而被認(rèn)為是“垃圾”而被忽略[1]。與此同時(shí)，高校規(guī)模的不斷擴(kuò)張和信息技術(shù)的發(fā)展，對(duì)學(xué)生管理、課堂教學(xué)以及就業(yè)工作都提出了新的挑戰(zhàn)。充分地利用教育領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，及時(shí)地預(yù)測(cè)和判斷學(xué)生行為，能為高校在心理健康分析、教學(xué)質(zhì)量評(píng)估和學(xué)生就業(yè)等方面提供決策幫助[2]。隨著高校內(nèi)全面地推行一卡通，統(tǒng)一了學(xué)生管理信息獲取的渠道，為研究學(xué)生行為數(shù)據(jù)提供了物質(zhì)基礎(chǔ)。2014年12月起，成都電子科技大學(xué)教育大數(shù)據(jù)研究所在教育部的支持下，開(kāi)始研發(fā)“學(xué)生畫像”系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)學(xué)生日常生活數(shù)據(jù)，如學(xué)生進(jìn)入圖書館次數(shù)、打水次數(shù)、就餐次數(shù)等，分析學(xué)生學(xué)習(xí)、生活狀態(tài)以及進(jìn)行過(guò)宅預(yù)警、抑郁預(yù)警等一系列預(yù)警，幫助教師和輔導(dǎo)員及時(shí)了解學(xué)生動(dòng)態(tài)[2]。本文收集了溫州職業(yè)技術(shù)學(xué)院2013年9月-2018年12月時(shí)間內(nèi)的學(xué)生晚歸數(shù)據(jù)（晚歸定義：學(xué)生在規(guī)定的門禁時(shí)間之后回到公寓一種違紀(jì)情況），運(yùn)用決策樹分析法，研究晚歸的發(fā)生與當(dāng)天的天氣情況以及自然環(huán)境之間的關(guān)系。以此了解學(xué)生晚歸特點(diǎn)，為學(xué)校公寓管理提供決策分析和幫助。

2數(shù)據(jù)與方法

本文收集了溫州職業(yè)技術(shù)學(xué)院2013年9月-2018年12月時(shí)間內(nèi)的學(xué)生晚歸數(shù)據(jù)，總共整理匯總1319期學(xué)生晚歸公告。針對(duì)數(shù)據(jù)有效性進(jìn)行了篩選，最后得到832期晚歸公告，每一期公告代表一天，若該日晚上有學(xué)生晚歸，則記為該日發(fā)生晚歸，若該日無(wú)學(xué)生晚歸，則記為該日無(wú)晚歸。經(jīng)計(jì)算可知，總計(jì)832天平均發(fā)生晚歸的概率為63%。此外，根據(jù)晚歸數(shù)據(jù)，查閱歷史天氣資料，整理匯總出對(duì)應(yīng)時(shí)間的最高氣溫、晴雨情況、風(fēng)力強(qiáng)度等天氣情況作為研究晚歸事件發(fā)生的標(biāo)簽[3]。數(shù)據(jù)挖掘（DataMing）本質(zhì)上是從海量的數(shù)據(jù)中提取潛在的有用信息[4]。決策樹算法是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一種重要的數(shù)據(jù)分類方法，其分類規(guī)則是計(jì)算劃分后樣本的信息增益，通過(guò)比較信息增益能夠快捷地將實(shí)際問(wèn)題轉(zhuǎn)化成各種易操作的分類規(guī)則[5]。本文使用Python3.7實(shí)現(xiàn)決策樹ID3算法，研究晚歸發(fā)生與天氣情況之間的關(guān)系。

3數(shù)據(jù)分析與討論

為了研究學(xué)生晚歸情況與當(dāng)天天氣情況的關(guān)系，首先要將天氣情況數(shù)據(jù)離散化處理。如表1所示，根據(jù)日常經(jīng)驗(yàn)可以將風(fēng)力分為強(qiáng)弱兩類，將晴雨情況也可以分為晴天和雨天兩類。對(duì)于溫度標(biāo)簽，本文將它分為高中低三類，因此必須找到高溫與中溫、中溫和低溫的兩個(gè)臨界點(diǎn)（a，b）。筆者翻閱了相關(guān)資料發(fā)現(xiàn)，對(duì)于氣溫高低的劃分并沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。為了更好地得到更好的分類結(jié)果，本文設(shè)計(jì)一個(gè)6×6溫度矩陣G,其中Gij=[ai，bj]代表一種最高溫度分類的可能，a=[15℃，16℃，17℃，18℃，19℃，20℃]b=[25℃，26℃，27℃，28℃，29℃，30℃]。根據(jù)溫度矩陣G，本文分別計(jì)算了上述36種可能的最高溫度分類情況下的決策樹。通過(guò)分別計(jì)算每一顆決策樹模型的準(zhǔn)確率，可知Gij=[20℃，29℃]時(shí)模型準(zhǔn)確率達(dá)到最高，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)最高溫度的離散化處理，如下表1所示。如圖1a所示，本文通過(guò)Python3實(shí)現(xiàn)ID3算法，得到晚歸決策樹。分析決策樹可發(fā)現(xiàn)，影響某一天晚上是否會(huì)發(fā)生晚歸的最主要因素是當(dāng)天是晴天還是雨天，其次是最高溫度，最后是風(fēng)力強(qiáng)度。該決策樹每一條樹枝的準(zhǔn)確率可通過(guò)計(jì)算得到：P1{X=晚歸│天氣晴∩氣溫高∩風(fēng)力強(qiáng)}=75%、P2{X=無(wú)│天氣晴∩氣溫高∩風(fēng)力弱}=46.9%、P3{X=晚歸│天氣晴∩氣溫中}=64.7%、P4{X=無(wú)│天氣晴∩氣溫低}=43.4%、P5{X=晚歸│天氣雨}=65.9%由上文可知，平均晚歸率為63%（即非晚歸率為37%），P1、P2和P4的準(zhǔn)確率分別都高出平均值12.5%、9.9%和6.4%，說(shuō)明以上三種分類方式能夠有效地識(shí)別晚歸。P3和P5只比平均值高出1-2%，說(shuō)明這兩種分類方式的效果不明顯。在決策樹模型中，針對(duì)分類效果不明顯的樹枝可以進(jìn)行適當(dāng)?shù)摹凹糁Α?。因此，本文根?zhǔn)確率剪去了如下兩條樹枝：{X=晚歸│天氣晴∩氣溫中}和{X=晚歸│天氣雨}。最終得到“剪枝”后的決策樹，如圖1b所示。

4結(jié)論

本文運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘的思想方法，對(duì)溫州職業(yè)技術(shù)學(xué)院2013年9月-2018年12月的學(xué)生晚歸數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。通過(guò)Python實(shí)現(xiàn)決策樹ID3算法，分別研究了晚歸現(xiàn)象與最高溫度、晴雨情況以及風(fēng)力強(qiáng)度的關(guān)系。分析結(jié)果顯示，在晴天、高溫（29℃以上）、風(fēng)力強(qiáng)（3級(jí)及以上）的夜晚，發(fā)生晚歸的概率明顯高于平均值；在晴天、高溫（29℃以上）、風(fēng)力弱（0-3級(jí)）和晴天、低溫（20℃以下）的夜晚，學(xué)生晚歸的概率明顯低于平均值。該項(xiàng)研究結(jié)論可以幫助學(xué)生公寓管理人員，通過(guò)天氣預(yù)報(bào)提前識(shí)別可能發(fā)生晚歸的風(fēng)險(xiǎn)日期，有針對(duì)性地進(jìn)行學(xué)生回寢的統(tǒng)計(jì)和檢查，提前聯(lián)系個(gè)別尚未回校的學(xué)生。從而降低因晚歸帶來(lái)的管理風(fēng)險(xiǎn)，提高學(xué)生管理工作的有效性和針對(duì)性。

參考文獻(xiàn)：

[1]丁波，孫力.教育數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀及趨勢(shì)[J].數(shù)字教育，2015（006）：13-16.

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[3]魯瑋.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高職學(xué)生心理健康數(shù)據(jù)中的應(yīng)用研究[D].安徽大學(xué)，2019.

[4]JIAWEIHAN，MICHELINEKAMBER，JIANPEI，etal.數(shù)據(jù)挖掘:概念與技術(shù)[M].2012.

[5]周志華，等.機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用2011[M].清華大學(xué)出版社，2011.

作者：葉超 單位：溫州職業(yè)技術(shù)學(xué)院