数据挖掘技术在教育学中的应用

### 数据挖掘技术在教育学中的应用 #### 1. 引言 随着信息时代的不断发展，树形数据库技术逐渐成熟，数据库管理系统在互联网上广泛应用，产生了大量爆炸性数据。然而，这些数据未得到充分分析和挖掘，出现了“数据过多却被遗忘”的情况。为提高信息利用率，数据挖掘技术应运而生并迅速广泛应用。数据挖掘是从大量、不完整、有噪声、模糊和随机的数据中提取潜在有用信息和知识的过程。其中，“数据”指与事物相关的事实、记录和原始信息集合，“知识”是对所含信息更抽象的描述以及分析大量数据的过程，包括数据准备、模式搜索、知识评估和反复修改完善。挖掘过程要求具备一定的智能和自动化程度。 #### 2. 数据挖掘 数据挖掘算法是基于数据创建数据挖掘模型的一组计算方法。该算法首先分析研究人员提出的数据，查找特定类型的模型和趋势，然后根据要求创建模型。研究中常用的算法有： - **关联规则挖掘**：用于发现大量数据集中存在的关联和相关性，描述事物中某些属性同时出现的规则和模式，是数据挖掘中最成熟的主要技术之一，最经典的关联规则算法是Apriori算法。 - **决策树算法**：暂未详细介绍。 - **聚类挖掘算法**：是一种重要的人类学习行为，也是自然界常见现象。聚合分析是基于此现象的数学分析方法，目的是将大量数据点划分为若干类别，使各类内数据差距越大越好，不同类数据尽可能相似，差距越小越好。通过聚类可发现密集和稀疏数据，从而找到全局数据分布模式和数据属性间的有趣关系。数据挖掘过程如下： ```mermaid graph LR A[数据准备] --> B[模式搜索] B --> C[知识评估] C --> D[反复修改完善] ``` #### 3. 基于数据挖掘算法的关联规则挖掘算法演变 - **Agrawal算法**：关联规则的第一个算法，由Agrawal等人提出关联规则模型时给出。基本思想是通过扫描事务数据库生成频繁集并计数。若上一步的频繁集出现在当前扫描的事务中，用事务中的项扩展这些项集以获得新的候选集。但该算法的主要缺陷是会生成过多小候选集。 - **Setm算法**：由houstsma等人提出，使用s α L语句计算频繁集。基本思想是分离候选集的生成和计数，通过SQL中的连接操作生成候选集，然后保存候选副本并在线性结构中生成事件T，这是一种将关联规则挖掘转化为SQL语句执行的方法。 关联规则的支持度和置信度定义如下： - 假设事务数据库T中s%的事务包含X ∪ Y，则S%称为关联规则X ∪ Y的支持度，即包含X和Y的事务数与所有事务数的比值，也就是概率值P(X ∪ Y)，可记录为： \[support(X \cup Y) = P(X \cup Y) = S\%\] - X → Y的置信度是包含X和Y的支持度与包含X的支持度的比值，即概率值P(Y|X)，可记录为： \[confidence(X \to Y) = \frac{support(X \cup Y)}{support(X)} = P(Y|X)\] #### 4. 数据挖掘在教育学中的应用 ##### 4.1 数据电子化 为实现数据电子化，需先构建合适的网络平台，分为以下两个过程： - **数据收集**：构建面向对象的网络平台。以大学生社会系统和人际关系研究为例，将量表转换为汇编语言编写的网页，通过aspnet将电子量表与数据库中的表连接。受试者登录指定网站即可在互联网上完成量表，数据直接存储在数据库中，数据库管理系统使用SQL Server 2000。研究网络成瘾和注意力关系偏差时也采用相同方法。 - **现有数据分析**：可跳过数据收集步骤，直接将数据输入数据处理软件。在青少年同伴关系研究中，创建数据仓库存储现有数据，选择sqserver2000作为数据仓库的构建平台。由于青少年同伴关系研究的维度不多且维度层次不复杂，为考虑查询效率和用户易理解性，决定使用星型结构创建数据仓库。星型结构如下： ```mermaid graph LR A[中心事实表] --> B[维度表1] A --> C[维度表2] A --> D[维度表3] ``` ##### 4.2 数据挖掘模拟分析 将数据转换为所需的电子文本格式后，进行简单的数据处理，消除一些缺失或明显错误的数据，然后进行数据挖掘。本文以关联规则挖掘算法为例，在大学生社交网络和人际关系研究中，以受试者对人际关系的满意度为例挖掘关联规则，步骤如下： 1. **选择数据**：根据关联规则挖掘的目标选择数据，通过以下SQL语句选择数据，将JE η Xinx表和zongle表通过学号连接： ```sql SELECT * FROM JE η Xinx a, zongle b WHERE a.学生学号 = b.学生学号 ``` 2. **保存所选数据**：将第一步选择的数据插入一个表中，SQL语句如下： ```sql INSERT INTO guanlianguize1 SELECT 性别, 是否为独生子女, 是否对人际关系满意, 与父母的关系, 与伴侣的关系, 与老师的关系, 你认为更了解你的人会对你的人际关系给出什么样的评价 ``` 3. **构建满足关联规则挖掘的事务数据库**：向表guanlianguize添加一个属性项，并通过以下SQ