基于粒計算的實際課程關聯規(guī)則挖掘研究.pdf

1、隨著高等教育改革的不斷深化，學分制逐漸成為各高校廣泛采取的教學模式。學分制有利于學生自主安排學習、增強競爭意識等，但也容易導致學生選課的盲目性，即有些學生不考慮自己的實際能力，或者對課程特別是對所學專業(yè)課程了解不夠，出現盲目從眾、跟風等現象。其突出問題是：不少學生選課次序嚴重不合理，從而導致學生成績差別性、波動性很大。 在實際中，幾乎未見到從學生不同選課次序角度開展考試成績影響因素分析的研究，即挖掘課程之間關聯關系、選課次序評價

2、、課程之間影響度大小等。因此，亟需開展這些方面的研究。這些是本文的重點研究內容，主要工作如下： 1．生成仿真數據。首先，分析影響學生考試成績的主客觀因素，其中選課次序、教師授課水平、學生學習積極性、考試成績調整等的影響較大，本文以選課次序作為主要影響因素進行分析研究。然后，分析學生成績分布規(guī)律，采用正態(tài)分布函數、給定參數(均值：課程平均成績，方差：課程成績整體差異程度)，結合設定的課程關聯關系、排課學期表、各選課次序生成仿真數據

3、。 2．數據預處理。首先，將學生成績表整理成一張粗糙集中信息系統決策表。然后，利用二進制粒計算方法對數據進行1、0化處理，將有成績的課程值轉化為1，無成績的課程值轉化為0。對信息表進行基于粒計算的數據約簡，約去冗余的課程或數據。 3．選課次序分類與評價。運用基于粒計算的二進制分類算法找出所有選課次序，求出各選課次序中每一門課程的平均成績和方差。利用聚類的思想對選課次序中課程成績進行等級分類，依據各選課次序中課程的等級分類

4、對選課次序進行優(yōu)劣評價。 4．課程影響度。利用課程等級信息和選課次序評價信息等，挖掘課程之間的關聯關系，導出關聯規(guī)則，找出影響課程。利用粗糙集中知識依賴性度量的思想提出影響度概念，求出課程的影響課影響度大小，通過設定的閾值排除一些干擾影響課程。然后，利用仿真數據驗證方法的可行性和正確性；再利用某一屆同一專業(yè)全部學生全學年成績進行分析，挖掘實際數據中潛在的關聯關系，給出選課建議。 本文最后對實驗結果中存在的問題進行分析，提