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一、引言   職校學(xué)生都要參加江蘇省計(jì)算機(jī)辦公自動(dòng)化等級(jí)考試，為了保證學(xué)生考試通過率我們引進(jìn)了在線考核系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器的設(shè)置，學(xué)生所用的計(jì)算機(jī)作為客戶端來(lái)登錄服務(wù)器隨機(jī)抽取試題，答題完畢后網(wǎng)上提交試卷，系統(tǒng)會(huì)對(duì)學(xué)生的答卷進(jìn)行分類、整理，并指出錯(cuò)誤原因。近幾年來(lái)，隨著該系統(tǒng)的深入應(yīng)用，暴露出許多錯(cuò)誤率較高的題目，雖然教師能夠獲得學(xué)生錯(cuò)誤的具體數(shù)據(jù)，但長(zhǎng)久以來(lái)都只是被動(dòng)的糾正問題，卻不能發(fā)現(xiàn)錯(cuò)題之間潛在的聯(lián)系。數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則就是從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值、有意義的內(nèi)在聯(lián)系。本文通過在線考核系統(tǒng)利用關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)錯(cuò)題數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，從中發(fā)現(xiàn)錯(cuò)題之間潛在的聯(lián)系，找到學(xué)生學(xué)習(xí)的難點(diǎn)，進(jìn)而指導(dǎo)教師主動(dòng)的預(yù)防錯(cuò)誤發(fā)生，提高教學(xué)質(zhì)量。   二、關(guān)聯(lián)規(guī)則理論   1.關(guān)聯(lián)規(guī)則的作用   關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中是一個(gè)重要的課題，它是一個(gè)自學(xué)習(xí)的過程。反映一個(gè)事物與其他事物之間的相互依存性和關(guān)聯(lián)性，揭示數(shù)據(jù)間未知的依賴關(guān)系。假如兩個(gè)或者多個(gè)事物之間存在一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系，那么其中一個(gè)事物就能夠通過其它事物猜測(cè)到。關(guān)聯(lián)規(guī)則側(cè)重于確定數(shù)據(jù)中不同域之間的聯(lián)系，通過支持度和可信度定量地描述這種關(guān)聯(lián)的程度，以此可以發(fā)現(xiàn)人們不知道的、或者是出乎人們預(yù)料的規(guī)則。   2.關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本概念   設(shè)I={i1，i2，...，im}是數(shù)據(jù)項(xiàng)的集合。D是所有事務(wù)的集合(即數(shù)據(jù)庫(kù))，每個(gè)事務(wù)T是一些項(xiàng)目的集合，T包含在I中，每個(gè)事務(wù)可以用唯一的標(biāo)識(shí)符TID來(lái)標(biāo)識(shí)。關(guān)聯(lián)規(guī)則是形如AB的蘊(yùn)涵式，其中AI，BI，且A∩B=，A稱為前提，B稱為結(jié)果。含義是如果A出現(xiàn)在一條記錄中，則在這條記錄中B同時(shí)出現(xiàn)的可能性比較高。支持度：項(xiàng)集A在事務(wù)集D中的支持度是D中包含A的事務(wù)數(shù)，記作Support(A)。規(guī)則AB的支持度定義為P(A∪B)，表示A、B同時(shí)出現(xiàn)的可能性，即支持度(AB)等于包含A和B的元組數(shù)除以元組總數(shù)。記作：Support(AB)=P(A∪B)。支持度描述了項(xiàng)集A和B在所有事務(wù)中同時(shí)出現(xiàn)的概率。例如一個(gè)文具店某天共有100筆業(yè)務(wù)，其中有10筆業(yè)務(wù)同時(shí)買了鉛筆和橡皮，則關(guān)聯(lián)規(guī)則“鉛筆=>橡皮”的支持度為10%。置信度：規(guī)則AB的置信度定義為D中包含A的事務(wù)的同時(shí)也包含B的可能性，也就是在A出現(xiàn)的條件下B也出現(xiàn)的概率，即可信度(AB)等于包含A和B的元組數(shù)除以包含A的元組數(shù)。   記作：Confidence(AB)=P(B|A)=P(A∪B)/P(A)。支持度是對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則的重要性的衡量，而置信度是對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則的準(zhǔn)確度的衡量。支持度說(shuō)明了這條規(guī)則在所有事務(wù)中有多大的代表性，顯然支持度越大，關(guān)聯(lián)規(guī)則越重要。有些關(guān)聯(lián)規(guī)則置信度雖然很高，但支持度卻很低，說(shuō)明該關(guān)聯(lián)規(guī)則實(shí)用的機(jī)會(huì)很小，也不重要。只有符合最小支持度和最小可信度的規(guī)則才可稱為強(qiáng)規(guī)則。當(dāng)給定一個(gè)事務(wù)集D時(shí)，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘就是要產(chǎn)生強(qiáng)規(guī)則。   3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘求解問題的步驟　   (1)預(yù)處理與采掘任務(wù)有關(guān)的數(shù)據(jù)，根據(jù)具體問題的要求對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行相應(yīng)的操作，從而構(gòu)成規(guī)格化的數(shù)據(jù)庫(kù)D。(2)針對(duì)D求出所有滿足最小支持度的項(xiàng)集，即頻繁項(xiàng)集。(3)生成滿足最小置信度的規(guī)則，形成規(guī)則集R，解釋并輸出R。4.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的經(jīng)典算法——Apriori算法Apriori算法是一個(gè)很有影響的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，它的核心是基于頻集理論的遞歸方法，是挖掘單維布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則的一種重要方法，但具有一定的局限性。Apriori算法就是根據(jù)有關(guān)頻繁項(xiàng)集特性的先驗(yàn)知識(shí)(priorknowledge)而命名的。該算法利用了一個(gè)層次順序搜索的循環(huán)方法來(lái)完成頻繁項(xiàng)集的挖掘工作；這一循環(huán)方法就是利用k項(xiàng)集來(lái)產(chǎn)生(k+1)項(xiàng)集。Apriori算法的基本思想是將關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的設(shè)計(jì)分解為兩步：(1)找到所有支持度大于最小支持度的項(xiàng)集，即頻繁項(xiàng)集；   (2)使用第一步找到的頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生所期望的規(guī)則。Apriori算法表示如下：輸入：事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)D；Min_sup;Min_con。輸出：事物數(shù)據(jù)庫(kù)D中所有的頻繁項(xiàng)集L。方法：L1={large-itemsets};for=(k=2;Lk-1;k++)dobeginCk=apriori-gen(Lk-1);foralltransactiont∈DdobeginCt=subset(Ck，t);forallcandidatec∈Ctdoc.support++;endLk{c∈Ct|c.support>=min_sup}endL=UkLk;   三、關(guān)聯(lián)規(guī)則在等級(jí)考試模擬系統(tǒng)中的應(yīng)用   學(xué)生通過在線考核系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試，完成測(cè)試后答案自動(dòng)上報(bào)到系統(tǒng)。教師利用該系統(tǒng)對(duì)學(xué)生的答案進(jìn)行評(píng)判，系統(tǒng)會(huì)將學(xué)生做錯(cuò)的內(nèi)容和學(xué)生所在機(jī)子的編號(hào)傳送到系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中。通過關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘我們對(duì)學(xué)生的錯(cuò)誤可以有很好的預(yù)防，對(duì)提高教學(xué)效率有很好的幫助。下面我會(huì)以計(jì)算機(jī)《辦公自動(dòng)化》中的word和excel兩個(gè)章節(jié)考核內(nèi)容，選取10高職某班學(xué)生在考核中出現(xiàn)的錯(cuò)誤問題來(lái)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則方面的實(shí)驗(yàn)。   1.主要錯(cuò)誤類型的設(shè)定為了表述簡(jiǎn)單清晰，本文只拿出10名學(xué)生的5個(gè)主要問題來(lái)進(jìn)行說(shuō)明。如表1所示：   2.數(shù)據(jù)預(yù)處理為了便于挖掘，對(duì)錯(cuò)誤類型進(jìn)行了量化數(shù)據(jù)預(yù)處理，表中采用兩個(gè)屬性值，1代表此題錯(cuò)誤，0代表正確，如表2所示：   四、結(jié)束語(yǔ)   本文主要是對(duì)學(xué)生計(jì)算機(jī)在線考核中出現(xiàn)的錯(cuò)誤進(jìn)行了關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出學(xué)生錯(cuò)誤中間隱藏的具有教學(xué)指導(dǎo)意義的規(guī)則和信息，并以此找到影響學(xué)生成績(jī)的原因，達(dá)到教學(xué)水平的提高。隨著教育信息化的不斷發(fā)展，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到日常教學(xué)中來(lái)，必然可以幫助教師更加合理的安排教學(xué)方法，從而帶動(dòng)整個(gè)學(xué)科發(fā)展。