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      基于數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)生個(gè)體屬性與考試成績相互關(guān)系研究

      2017-04-14 18:15戴筠栗君
      中國教育信息化·高教職教 2017年2期
      關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)課程繼續(xù)教育相關(guān)性

      戴筠++栗君

      摘 要:以上海大學(xué)繼續(xù)教育學(xué)院2015-2016學(xué)年開設(shè)的“傳統(tǒng)養(yǎng)生”和“個(gè)人理財(cái)”兩門網(wǎng)絡(luò)課程為例,采用數(shù)據(jù)挖掘的方式研究學(xué)生入學(xué)時(shí)登記的基本個(gè)人信息(個(gè)人屬性)和這兩門網(wǎng)絡(luò)課程考試成績的相關(guān)性。研究表明這兩門網(wǎng)絡(luò)課程的考試成績和性別、年齡以及戶籍存在一定的相關(guān)性。

      關(guān)鍵詞:繼續(xù)教育;網(wǎng)絡(luò)課程;數(shù)據(jù)挖掘;個(gè)體屬性;相關(guān)性

      中圖分類號:G434 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號:1673-8454(2017)03-0049-03

      一、引言

      繼續(xù)教育是面向?qū)W校教育之后所有社會成員,特別是成人的一種教育活動。和常規(guī)教學(xué)相比,它存在一些特殊性,比如,學(xué)生不愿意(或沒有辦法)在規(guī)定的工作日(時(shí)間),到指定的地點(diǎn)接受知識面授,他們更愿意在家或方便的場所,隨時(shí)進(jìn)行學(xué)習(xí)以獲取知識,網(wǎng)絡(luò)教學(xué)將是適應(yīng)繼續(xù)教育特點(diǎn)的一種主要教學(xué)方法。[1]

      網(wǎng)絡(luò)教學(xué)是學(xué)生利用計(jì)算機(jī)或移動終端,通過互聯(lián)網(wǎng)遠(yuǎn)程登錄到服務(wù)器來學(xué)習(xí)教師已錄制的教學(xué)內(nèi)容。國內(nèi)外已有許多有關(guān)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的研究報(bào)道,有文獻(xiàn)[2]研究網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中學(xué)生登錄、資源瀏覽、作業(yè)、測試等網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為特點(diǎn)及其影響因素,也有文獻(xiàn)[3]探討了學(xué)生學(xué)習(xí)登錄記錄、作業(yè)成績和考試成績之間的關(guān)系,這些都是針對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為特征取得的效果而開展的研究,學(xué)生的個(gè)體屬性對考試成績的影響,特別是繼續(xù)教育學(xué)生的個(gè)體屬性和考試成績關(guān)系的研究還不多見。

      繼續(xù)教育的學(xué)生不同于常規(guī)在校生,目前社會人口流動性比較大,繼續(xù)教育的學(xué)生會來自全國不同的地區(qū),以前接受的教育各不相同,造成每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)差異很大;另外,他們年齡跨度較大,離開學(xué)校時(shí)間長短不一,經(jīng)過社會多年歷練,學(xué)習(xí)新知識的能力也有很大不同,這些個(gè)體屬性都會影響繼續(xù)教育學(xué)生的學(xué)習(xí)行為,從而影響他們的學(xué)習(xí)效果和考試成績,因此開展繼續(xù)教育學(xué)生的個(gè)體屬性和網(wǎng)絡(luò)課程考試成績的研究,顯得十分必要和有現(xiàn)實(shí)意義。

      二、樣本數(shù)據(jù)的獲取和處理

      “傳統(tǒng)養(yǎng)生”和“個(gè)人理財(cái)”是上海大學(xué)繼續(xù)教育學(xué)院為本、??聘鲗I(yè)學(xué)生開設(shè)的選修課,自2015-2016學(xué)年開始,這兩門課從傳統(tǒng)的課堂講授轉(zhuǎn)為網(wǎng)絡(luò)授課,課程考試采用的是形成性考核,平時(shí)成績在考試成績中占有較大的比例,而平時(shí)成績又和網(wǎng)絡(luò)在線學(xué)習(xí)總時(shí)長(即學(xué)習(xí)進(jìn)度)以及每次的作業(yè)完成情況有關(guān),課程考試成績是:學(xué)習(xí)進(jìn)度占30%,平時(shí)作業(yè)占30%,期末大作業(yè)占40%。

      在2015-2016學(xué)年春季學(xué)期中,有843名和437名學(xué)生分別選修了“傳統(tǒng)養(yǎng)生”和“個(gè)人理財(cái)”網(wǎng)絡(luò)課程。研究選取其中262名共同選修這兩門課學(xué)生的考試成績,以及他們在入學(xué)時(shí)登記的一些基本個(gè)體信息——性別、年齡、身份證號碼、民族、政治面貌等。根據(jù)研究的需要,將這些基本個(gè)人信息歸結(jié)于五個(gè)個(gè)體屬性——性別、年齡、戶籍、民族和政治面貌,再加上他們就讀的專業(yè)層次,這樣形成了六個(gè)個(gè)體屬性。這六個(gè)個(gè)體屬性具有各自的特點(diǎn),從而會影響學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)課程學(xué)習(xí)行為以及最終的考試成績。

      男生對自己感興趣的課程,愿意花費(fèi)較多的時(shí)間來學(xué)習(xí),而一般的網(wǎng)絡(luò)課程,可能會利用零星的空余時(shí)間,甚至在考前突擊觀看視頻,這樣就會影響平時(shí)成績(學(xué)習(xí)進(jìn)度),但是他們會主動在網(wǎng)上查詢和學(xué)習(xí)相關(guān)知識,也能夠較好地完成作業(yè);女生一般能夠按照教學(xué)要求觀看視頻和完成作業(yè),這樣可以獲得較高的平時(shí)成績,她們會利用整段時(shí)間來學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)課程,取得好的學(xué)習(xí)效果。

      人的記憶力隨年齡而發(fā)生變化,年齡小的有好的記憶力,能夠較快地學(xué)習(xí)新知識;如果網(wǎng)絡(luò)課程的網(wǎng)頁呆板,課堂輔導(dǎo)缺少交互性,教師網(wǎng)上答疑不夠及時(shí),這些對年齡小的學(xué)習(xí)會有負(fù)面影響;年齡小的學(xué)生還習(xí)慣于集中式課堂學(xué)習(xí),而年齡大的更喜歡獨(dú)立地自主學(xué)習(xí);另外,年齡大的學(xué)生相對年齡小的,具有一定的生活和工作壓力,這樣也會帶來學(xué)習(xí)行為的變化。

      在專業(yè)層次方面,一般來說本科層次學(xué)生比??茖哟螌W(xué)生學(xué)習(xí)基礎(chǔ)好,學(xué)習(xí)方法和技巧也高,能夠在課程學(xué)習(xí)中取得較好的成績。滬籍學(xué)生是在上海較高的高考錄取率淘汰后,進(jìn)入繼續(xù)教育學(xué)院讀書的,相對非滬籍學(xué)生,他們的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)差一點(diǎn);非滬籍學(xué)生還有一個(gè)迫切愿望和動力,就是通過再學(xué)習(xí)來達(dá)到“戶口入滬”打分標(biāo)準(zhǔn)。在政治面貌個(gè)體屬性中,一般認(rèn)為黨團(tuán)員自律性比較高,能夠完成教師布置的作業(yè),獲得較高的平時(shí)成績,因而考試成績也會高一點(diǎn)。

      將學(xué)生的個(gè)體屬性進(jìn)行數(shù)據(jù)處理(變量設(shè)置),如表1所示,處理后的學(xué)生個(gè)體屬性數(shù)據(jù),通過“學(xué)號”和他們的考試成績進(jìn)行關(guān)聯(lián)。表1還給出了不同屬性學(xué)生數(shù)量分布圖,可以發(fā)現(xiàn)除了民族和政治面貌這兩個(gè)屬性分布不均勻以外,其它幾個(gè)屬性的分布基本一致。

      在年齡屬性數(shù)據(jù)處理時(shí),將所有學(xué)生分成三個(gè)年齡段。25歲以下學(xué)生是一個(gè)年齡段,這些學(xué)生從學(xué)校出來時(shí)間不長,一些是高中畢業(yè)直接讀專科,一些是??飘厴I(yè)讀專升本(本科),還具有學(xué)習(xí)的持續(xù)性和集中學(xué)習(xí)的習(xí)慣;他們年齡小,接收新知識能力強(qiáng);這個(gè)年齡段的學(xué)生易受外界影響大,還容易貪玩,會影響到學(xué)習(xí)成績。26歲到35歲是另外一個(gè)年齡段,在這個(gè)年齡段的學(xué)生,一般都結(jié)婚組成家庭,生活工作有壓力,學(xué)習(xí)時(shí)間和精力受到外部因素影響大;通過再學(xué)習(xí)來得到職業(yè)晉升以及工作環(huán)境改變,甚至為了子女教育等,這些又成為他們再學(xué)習(xí)的動力;36歲以上年齡段學(xué)生,離開學(xué)校時(shí)間長,已經(jīng)不習(xí)慣集中學(xué)習(xí)的教學(xué)方式,更喜歡根據(jù)自己的時(shí)間和精力來安排學(xué)習(xí);豐富的人生閱歷和知識積累,對自己感興趣的新知識有一套自己的學(xué)習(xí)方法,能夠獲取較好的學(xué)習(xí)效果;這個(gè)年齡段的學(xué)生,特別是非滬籍學(xué)生,改善生活(比如戶口入滬打分、子女入學(xué)等)也是他們主要動力之一;另外他們年齡相對大些,記憶力下降,學(xué)習(xí)效率和精力易受影響,會導(dǎo)致一些課程學(xué)習(xí)效果不佳。

      三、分析方法

      相關(guān)性分析是數(shù)據(jù)挖掘中的一種方法,它研究變量之間是否存在某種依存關(guān)系,并對具有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度,一般常用相關(guān)系數(shù)ρXY來表示。在n個(gè)實(shí)驗(yàn)樣本中,變量X和Y的相關(guān)系數(shù)用公式(1)表示:[4]

      ρXY=(1)

      其中,SX和μX是樣本X的標(biāo)準(zhǔn)偏差和均值,SY和 μY是樣本Y的標(biāo)準(zhǔn)偏差和均值。

      相關(guān)系數(shù)ρXY取值在-1到1之間,ρXY=0時(shí),變量X和Y不相關(guān);ρXY=1時(shí),變量X和T完全相關(guān);ρXY>0.8時(shí)稱為高度相關(guān),當(dāng)ρXY<0.3時(shí)稱為低度相關(guān),其它時(shí)候?yàn)橹卸认嚓P(guān)。

      用t試驗(yàn)來驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)ρXY的有效性, 如公式(2)所示:

      t=(2)

      把一個(gè)要檢驗(yàn)的假設(shè)記作H0,稱為原假設(shè)(或零假設(shè)),與H0對立的假設(shè)記作H1,稱為備擇假設(shè)。在原假設(shè)為真時(shí),決定放棄原假設(shè)出現(xiàn)的概率,通常記作α,這樣的假設(shè)檢驗(yàn)稱為顯著性檢驗(yàn),概率α(P 值)稱為顯著性水平。α值小于0.05時(shí)說明顯著,α小于0.01時(shí)就是非常顯著。

      四、結(jié)果及討論

      1.學(xué)生個(gè)體屬性和考試成績的相關(guān)性分析

      通過“學(xué)號”這個(gè)關(guān)聯(lián)詞,將每個(gè)學(xué)生的個(gè)體屬性數(shù)據(jù)和他們的考試成績做相關(guān)性分析,采用公式(1)計(jì)算它們的相關(guān)系數(shù)

      從表2可以看到,所有相關(guān)系數(shù)的絕對值都小于0.3, 處于一個(gè)低度相關(guān)或不相關(guān),說明本研究中選取的六個(gè)學(xué)生個(gè)體屬性不是影響學(xué)生成績的主要因素;從這些已研究的學(xué)生個(gè)體屬性中,能夠得到學(xué)生的性別、年齡、戶籍和成績存在一定的依存關(guān)系,它們和成績的相關(guān)系數(shù)絕對值是在0.12到0.19之間,其它三個(gè)個(gè)體屬性和成績的相關(guān)系數(shù)絕對值全部小于0.12,甚至趨于0,說明它們和成績不相關(guān)或極弱相關(guān);另外學(xué)生的六個(gè)個(gè)體屬性和這兩門課程的考試成績之間呈現(xiàn)一致的相關(guān)性,比如性別和戶籍是負(fù)相關(guān),年齡是正相關(guān),專業(yè)層次、民族和政治面貌都是不相關(guān)(極弱相關(guān))。

      在性別和成績的相關(guān)性分析中,發(fā)現(xiàn)這兩門課程的男生成績都不如女生,所研究的兩門課程“傳統(tǒng)養(yǎng)生”和“個(gè)人理財(cái)”是擴(kuò)展知識、培養(yǎng)興趣的選修課,只要按照教師的要求,認(rèn)真觀看網(wǎng)絡(luò)課程,完成平時(shí)作業(yè),一般來說能夠取得較好的成績,符合女生的學(xué)習(xí)行為,因而能夠取得較好的分?jǐn)?shù)。在相同的樣本分析中,“傳統(tǒng)養(yǎng)生”課的相關(guān)系數(shù)是-0.1895,而“個(gè)人理財(cái)”課的相關(guān)系數(shù)是-0.1515,后者比前者稍高一點(diǎn),說明男生“個(gè)人理財(cái)”課成績和女生的差距,沒有“傳統(tǒng)養(yǎng)生”課的大,男生對比女生的劣勢降低了,這個(gè)也印證了男生愿意在他們感興趣的“個(gè)人理財(cái)”課程學(xué)習(xí)中多花費(fèi)時(shí)間。

      在年齡和成績的相關(guān)性分析中,兩門課程的相關(guān)系數(shù)都呈現(xiàn)正相關(guān)性,也就是年齡大的學(xué)生取得的成績比年齡小的要高,說明年齡大的學(xué)生對這兩門課程更加感興趣,刺激和調(diào)動他們的學(xué)習(xí)愿望和熱情,在學(xué)習(xí)中投入的時(shí)間更長,學(xué)習(xí)新知識更加積極和認(rèn)真,能夠取得更加好的學(xué)習(xí)效果。

      另外從戶籍和成績的相關(guān)性分析來看,戶籍對考試成績也有一定的影響,上海籍學(xué)生的成績比非上海籍學(xué)生考試成績差,說明非滬籍學(xué)生更想通過這樣的選修課取得較好的成績,進(jìn)而提高整個(gè)學(xué)習(xí)期間的GPA(Grade Point Average,平均成績點(diǎn)數(shù)),也說明非滬籍學(xué)生的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)比滬籍學(xué)生要好,學(xué)習(xí)新知識的能力強(qiáng)。

      其它三個(gè)屬性專業(yè)層次、民族和政治面貌與考試成績的相關(guān)系數(shù)都接近0,說明它們之間幾乎沒有相關(guān)性或相關(guān)性極弱。

      2.學(xué)生個(gè)體屬性和考試成績的顯著性分析

      由于樣本數(shù)量有限,相關(guān)性分析得到學(xué)生的個(gè)體屬性和他們成績的相關(guān)系數(shù)可信度是否高,需要通過試驗(yàn)來驗(yàn)證,表3給出了它們的顯著性P值。一般來說,P值小于0.05就說明是顯著的,而小于0.01就是非常顯著,實(shí)驗(yàn)結(jié)果可信度很高。從表3可以看出,性別、年齡、戶籍和成績的顯著性P值全部小于0.05,而在傳統(tǒng)養(yǎng)生課程中,性別、年齡的顯著性P值小于0.01,表現(xiàn)出非常顯著,說明相關(guān)性分析中得到的結(jié)論和實(shí)際情況符合。在“傳統(tǒng)養(yǎng)生”課程中,政治面貌和成績的相關(guān)系數(shù)是0.1122,似乎說明兩者之間有依存關(guān)系,但是從它們的顯著性P值(0.0699)來看,它們是不顯著的,說明相關(guān)系數(shù)0.1122是不可信的。

      五、結(jié)束語

      本文提出了研究學(xué)生個(gè)體屬性和考試成績相互關(guān)系的一種方法,采用數(shù)據(jù)挖掘研究繼續(xù)教育學(xué)生的個(gè)體屬性和他們在網(wǎng)絡(luò)課程學(xué)習(xí)考試成績的相關(guān)性,發(fā)現(xiàn)在“傳統(tǒng)養(yǎng)生”和“個(gè)人理財(cái)”兩門網(wǎng)絡(luò)課程學(xué)習(xí)中,學(xué)生的個(gè)體屬性和考試成績之間存在一定的依存關(guān)系,女生成績好于男生,年齡越大成績越好,非上海籍學(xué)生在這兩門課程中取得的成績比上海籍學(xué)生高,而這兩門課的成績和學(xué)生的民族、政治面貌以及專業(yè)層次沒有相關(guān)性。

      研究基于學(xué)生入學(xué)時(shí)填寫的個(gè)人基本信息,來探討個(gè)體屬性和網(wǎng)絡(luò)課程考試成績的關(guān)系,結(jié)果表明這些基本屬性和考試成績之間是一個(gè)弱相關(guān),說明影響學(xué)生成績可能還有其它一些個(gè)體屬性(比如婚姻狀況、孩子數(shù)量、職業(yè)等)以及網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為,因此將學(xué)生個(gè)體屬性和在線網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為結(jié)合起來,針對它們和考試成績的關(guān)系值得進(jìn)一步研究。

      參考文獻(xiàn):

      [1]Franciska Hegyesi, Jozsef Kopjak, Rita osz. Educational Strategies in Adult Education. 9th IEEE International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics[C].Timisoara, Romania,May 15-17,2014:219-223.

      [2]魏順平.在線學(xué)習(xí)行為特點(diǎn)及其影響因素分析研究[J].開放教育研究,2012(4): 81-90.

      [3]Chien-Ming Chen, Cheng-Hao Ma, Bin-Shyan Jong et al. Using Data Mining to Discover the correlation between Web Learning Portfolios and Achievements.38th ASEE/IEEE Frontiers in Education Conference[C]. Saratoga Springs, NY. October 22-25, 2008.9-14.

      [4]Daulet Moldabayev, Joseph A. Menicucci Jr., Sarim Al-Zubaidy et al. Attendance, Performance and Culture. 2013 IEEE Global Engineering Education Conference [C].Technische Universitat Berlin, Berlin, Germany.March 13-15,2013:6-10.

      (編輯:王天鵬)

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