基于圖計算的考試數(shù)據(jù)關聯(lián)分析與研究.pdf

1、教育領域中無時無刻都在產(chǎn)生大量教育數(shù)據(jù)，與此同時這些教育數(shù)據(jù)中隱藏著大量的潛在的有用的價值，倘若我們能把“地大物博”的教育數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成有指導，有建設、有意義的科學分析來支撐教育者與學習者的教育決策與引導（比如為教育者提供改善教學，為學習者提供改善學習方法及推薦個性化學習），那么對于整個教育界來說，簡直是得到了一塊“無價之寶”。而對于借助機器學習、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)挖掘等方法（如構建預測模型、關聯(lián)分析等）的教育數(shù)據(jù)挖掘是目前研究熱點，研究者用教育

2、數(shù)據(jù)挖掘來分析整個教育領域中所產(chǎn)生的教育數(shù)據(jù)，以此來改進教育者的教學實踐，推薦學習者的個性化學習，給教育者決策提供科學的技術分析，為學習者提供專項指引與針對性干預。
　　為了提高考試數(shù)據(jù)關聯(lián)規(guī)則的有效性，本文主要探討基于圖計算的教育考試數(shù)據(jù)的關聯(lián)分析。首先，采用基于圖計算的關聯(lián)分析方法對考試數(shù)據(jù)進行圖分析，針對學生的課程之間的選擇建立了一個數(shù)學模型，分析該模型的拓撲排序算法；針對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法得到的關聯(lián)規(guī)則有大量冗余問題，使用規(guī)

3、則對關聯(lián)規(guī)則進行了冗余檢測，并采用了基于有向超圖的方法表示了關聯(lián)規(guī)則；通過重新定義鄰接矩陣的方法來刪除冗余規(guī)則。其次，對數(shù)據(jù)分析的過程進行優(yōu)化。在對考試數(shù)據(jù)預處理問題上，采用了一種基于二進制編碼的數(shù)值匹配方法對考試數(shù)據(jù)進行了預處理，提高了數(shù)據(jù)分析的效率。最后，針對傳統(tǒng)教育考試質(zhì)量評價過程中面臨的單一、片面、復雜特性以及由此而導致的考試評價不科學、不客觀等問題，采用了基于二次校正的考試數(shù)據(jù)分析與評價方法，使數(shù)據(jù)分析結(jié)果更加精準可靠。