关联规则在试卷质量分析中的应用

时间：2025-07-03

教育是一个复杂的系统工程。试卷质量分析是系统工程中的重要环节。本文运用数据挖掘中的关联规则分析了试卷质量信息之间的关联关系,并根据分析结果建立试卷质量分析模型,为高校管理者提供决策支持。

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实践与经验

铭张亚萍一，张震。 -

谚瘩四

(. 1合肥工业大学计算机与信息学院，肥 2 0 0; .北煤炭师范学院物理系，合 30 9 2淮淮北 2 5 0 ) 300

摘

要：育是一个复杂的系统工程。教试卷质量分析是系统工程中的重要环节。本文运用数据挖掘中的关联规则分析了试卷质量信息之间的关联关系，并根据分析结果建立试卷质量分析模型，高为校管理者提供决策支持。

关键词：数据挖掘；关联规则；试卷分析；支持度；置信度

引言教育是一个复杂的系统工程。试卷质量分析又是这个系统工程的重要环节之一。试卷质量的高低关系

使得 T I每一个事务有一个标识符， C _。称作 TD设 A I。是一个项集 .事务 T含 x当且仅当 AC。关联规包 _ T则是形如 A B的规则，其中 A A^A^… B =。 2 A,=B^B^…B, f属性值对， I 2 A,是 B ACIBCI并且 An,,B O。=

到两个最基本的问题：①是否达到教学大纲的要求； ②是否反映学生的实际水平。两者缺一不可，否则，试卷是不合格的。考试是失败的，师的教学效果也不教能真实地反映出来。现在大多数高校都采用人工操作的方法分析试卷的内容效度、覆盖率、难度系数、区分

() 3支持 ). u p r和置信度 (砸 dn e i ( p ot S ) Co e c)

规则 AjB在事务 D中成立，有支持度 S其中具， S是 D中事务包含 AuB的百分比。它是概率 PAUB。 ( ) 规则 B在事务 D中具有置信度 C,如果 D中包含 A事务同时也包含 B的百分比是 C,这是条件概率 P(, )即： BA。S sp ot B= UA= u p rA ( ) P )

度等。这样不仅增加了教师的工作量，且还容易出而错。基于这些原因，本文尝试将数据挖掘技术应用到

试卷质量分析系统中。高校的教育决策和教学管理为提供指导。

C cndne =PBA=of ee( UB (/) i A 1

1数据挖掘和关联规则概念描述 ( )据挖掘 1数

人们一般只对满足一定的支持度和置信度的关联规则感兴趣。因此，了发现有意义的关联规则，为需要给定两个阚值

;最小支持度 ( nu pr) Misp ot和最小置

数据挖掘 ( t Miig简称 D, Da nn, a M)又称数据库中的知识发现 (n we g i oeyo t ae,称 K o lde Ds vr nDa b ss简 c a它理 K D,年来已被数据库界所广泛研究，是在数 D )近几据仓库或大型数据库的基础上，从大量的、糊的、模随代计机的数据中提取出数据间重要的但容易被人工分析

信度 ( i of ec)同时满足最小支持度阈值和最 M n ndne。 c i小置信度阈值的规则称为强关联规则。关联规则挖掘的任务就是；给定一个集 S求出所有满足最小支持，

度和最小置信度的关联规则。

算^

忽略的知识和信息，自动地发现隐藏在数据问的模

机式 .出预测性分析。做总 ()联规则 2关

2关联规则在试卷质量分析系统中的应用 () 1系统主要的功能

第二

关联规则是数据挖掘诸多功能中的一种。也是目前最为重要和应用最广泛的数据挖掘方法之一。

①试卷信息录入功能。录入各章节的学时数、学时百分比、试题实际分数、吻合率、知识点数、题实试际知识

五- -

设 I,, il是数据集中所有项的集合，=。i…, D是

期数据库事务的集合。其中每一个事务 T是项的集合，v