2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計(jì)算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——教育數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用與學(xué)生學(xué)習(xí)分析考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.在教育數(shù)據(jù)中，學(xué)生的日常點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)、在線測驗(yàn)成績、問卷調(diào)查回答屬于什么類型的數(shù)據(jù)？A.僅結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)B.僅非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)2.對于學(xué)生成績數(shù)據(jù)中存在的少量極端異常分?jǐn)?shù)，以下哪種方法可能不太適合用于初步處理？A.3倍標(biāo)準(zhǔn)差法識(shí)別并標(biāo)記B.基于箱線圖的上下邊緣識(shí)別并考察C.直接將異常值替換為平均值D.將異常值刪除3.在構(gòu)建學(xué)生畫像時(shí)，如果希望將學(xué)生劃分為幾個(gè)具有相似學(xué)習(xí)行為或特征的群體，常用的聚類算法是？A.K-近鄰算法(KNN)B.決策樹算法(DecisionTree)C.K-均值算法(K-Means)D.線性回歸算法(LinearRegression)4.如果要分析學(xué)生訪問不同在線學(xué)習(xí)資源（如視頻、文檔、論壇）的順序模式，以發(fā)現(xiàn)常見的學(xué)習(xí)路徑，最適合使用哪種技術(shù)？A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘(AssociationRuleMining)B.聚類分析(Clustering)C.序列模式挖掘(SequencePatternMining)D.主成分分析(PCA)5.從學(xué)校的LMS（學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)）數(shù)據(jù)庫中提取特定時(shí)間段內(nèi)所有學(xué)生的登錄次數(shù)，最合適的數(shù)據(jù)庫操作語言是？A.PythonB.SQLC.RD.Java6.在對學(xué)生考試成績進(jìn)行預(yù)測時(shí)，如果自變量（如平時(shí)作業(yè)成績、課堂參與度）是連續(xù)型數(shù)值，因變量（期末考試總分）也是連續(xù)型數(shù)值，可以選擇哪種回歸模型？A.邏輯回歸(LogisticRegression)B.線性回歸(LinearRegression)C.K-近鄰回歸(KNNRegression)D.決策樹回歸(DecisionTreeRegression)7.教育數(shù)據(jù)科學(xué)的核心目標(biāo)之一是？A.實(shí)現(xiàn)對學(xué)生數(shù)據(jù)的完全加密存儲(chǔ)B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式和關(guān)聯(lián)，以支持教育決策C.確保所有數(shù)據(jù)來源的絕對權(quán)威性D.降低教育數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的成本8.在進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析時(shí)，使用直方圖的主要目的是？A.檢測數(shù)據(jù)中的異常值B.顯示不同變量之間的相關(guān)關(guān)系C.展示數(shù)據(jù)分布的形狀和中心趨勢D.預(yù)測變量的未來取值9.學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)分析中，“關(guān)聯(lián)規(guī)則”例如發(fā)現(xiàn)“經(jīng)常在晚上10點(diǎn)后登錄系統(tǒng)”的學(xué)生，“其課程掛科率較高”這一發(fā)現(xiàn)，在教育學(xué)上可能意味著？A.該規(guī)則具有嚴(yán)格的因果性B.需要進(jìn)一步探究晚登錄與掛科率之間的潛在聯(lián)系（如疲勞、時(shí)間管理能力等）C.該規(guī)則可以直接用于自動(dòng)開除學(xué)生D.晚登錄是導(dǎo)致掛科的唯一原因10.對學(xué)生進(jìn)行個(gè)性化學(xué)習(xí)資源推薦，通常需要分析學(xué)生的哪些方面？A.人口統(tǒng)計(jì)信息（年齡、性別等）B.歷史學(xué)習(xí)行為和成績C.當(dāng)前學(xué)習(xí)進(jìn)度和遇到的困難D.以上所有二、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述在教育數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，處理缺失值和異常值各自面臨的主要挑戰(zhàn)。2.簡述使用聚類分析進(jìn)行學(xué)生學(xué)習(xí)群體劃分時(shí)，選擇合適的聚類數(shù)目（K值）的常用方法之一。3.簡述在教育數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中，確保數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的基本原則或常用技術(shù)。4.簡述描述性統(tǒng)計(jì)分析在教育學(xué)習(xí)分析中的作用。三、編程題（每題15分，共30分）1.假設(shè)你獲得了一份包含學(xué)生ID（student_id）、科目ID（course_id）、學(xué)習(xí)時(shí)長（hours_studied，單位小時(shí)）、考試成績（score，0-100）的CSV格式的模擬教育數(shù)據(jù)集（名稱為student_data.csv）。請使用Python（需導(dǎo)入pandas庫）完成以下任務(wù)：a.讀取該CSV文件到pandasDataFrame。b.計(jì)算每門科目的平均學(xué)習(xí)時(shí)長和平均考試成績，并以科目ID為索引輸出結(jié)果。c.找出學(xué)習(xí)時(shí)長超過20小時(shí)且考試成績低于60分的所有學(xué)生記錄，并按學(xué)生ID排序輸出這些記錄。2.假設(shè)你使用K-均值聚類算法對學(xué)生基于以下兩個(gè)特征（學(xué)習(xí)時(shí)長、測驗(yàn)得分）進(jìn)行分組，得到了分組結(jié)果（存儲(chǔ)在名為'student_clusters'的DataFrame列中，0,1,2代表不同組）。請使用Python（需導(dǎo)入matplotlib庫進(jìn)行可視化，numpy庫進(jìn)行計(jì)算）完成以下任務(wù)：a.計(jì)算并可視化不同聚類組在“學(xué)習(xí)時(shí)長”和“測驗(yàn)得分”兩個(gè)維度上的均值，用不同顏色區(qū)分不同組。要求圖表有清晰的標(biāo)題、軸標(biāo)簽和圖例。b.簡要描述從可視化結(jié)果中觀察到的不同學(xué)生群體的學(xué)習(xí)特點(diǎn)（例如，哪一組學(xué)習(xí)時(shí)長長但成績不一定好，哪一組學(xué)習(xí)時(shí)長和成績都相對較高等）。四、應(yīng)用題（每題10分，共20分）1.某大學(xué)希望利用學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)（如登錄頻率、課程頁面訪問次數(shù)、討論區(qū)發(fā)帖量等）來預(yù)測學(xué)生最終的課程成績是否及格（及格為1，不及格為0）。請?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基本的數(shù)據(jù)分析和建模方案。需要說明：a.你會(huì)需要進(jìn)行哪些數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟？b.你會(huì)選擇哪種或哪些分類模型進(jìn)行嘗試？簡要說明理由。c.在得到模型預(yù)測結(jié)果后，你會(huì)如何評估模型的性能？會(huì)關(guān)注哪些指標(biāo)？2.假設(shè)你分析了一所語言學(xué)習(xí)APP的用戶數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)經(jīng)常在晚上使用APP學(xué)習(xí)單詞的學(xué)生，其第二天早上測驗(yàn)的單詞回憶準(zhǔn)確率普遍低于白天的用戶。請?zhí)岢鲋辽偃N可能的、合理的解釋，說明為什么會(huì)出現(xiàn)這種現(xiàn)象，并簡要說明每種解釋下，APP或教育者可以采取的改進(jìn)措施。試卷答案一、選擇題1.D2.C3.C4.C5.B6.B7.B8.C9.B10.D二、簡答題1.缺失值處理挑戰(zhàn)：缺失數(shù)據(jù)的量和模式未知，可能引入偏差；刪除缺失值可能導(dǎo)致信息丟失過多，樣本量減??；填充方法（均值、中位數(shù)等）的選擇會(huì)影響結(jié)果，且無法恢復(fù)丟失信息。在教育數(shù)據(jù)中，特定行為（如某次測驗(yàn)未參加）的缺失可能攜帶重要信息。異常值處理挑戰(zhàn)：異常值的定義本身可能模糊；異常值可能源于真實(shí)極端情況或數(shù)據(jù)錯(cuò)誤；處理異常值（刪除或修改）會(huì)丟失信息，可能導(dǎo)致模型偏差；需要結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)判斷異常值的合理性。2.選擇K值方法：輪廓系數(shù)法（SilhouetteScore）：計(jì)算每個(gè)樣本與其同組內(nèi)其他樣本的相似度與其最近鄰組樣本的相似度之差，對所有樣本求平均得到一個(gè)輪廓系數(shù)，選擇使平均輪廓系數(shù)最大化的K值。肘部法則（ElbowMethod）：計(jì)算不同K值下的聚類內(nèi)平方和（WCSS），繪制K值與WCSS的關(guān)系圖，尋找曲線“彎曲”（肘部）處的K值，該點(diǎn)通常意味著再增加K值，收益下降明顯。3.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)原則/技術(shù)：原則：最小化原則（僅收集必要數(shù)據(jù)）；目的限制原則（明確數(shù)據(jù)使用目的）；知情同意原則（獲取用戶同意）；安全性原則（技術(shù)手段保護(hù)數(shù)據(jù)安全）；問責(zé)原則（明確責(zé)任主體）。技術(shù)：數(shù)據(jù)脫敏（匿名化、假名化）；差分隱私（添加噪聲）；同態(tài)加密（計(jì)算時(shí)不暴露數(shù)據(jù)）；聯(lián)邦學(xué)習(xí)（本地計(jì)算共享模型參數(shù)）。4.描述性統(tǒng)計(jì)作用：提供數(shù)據(jù)的基本概覽和特征總結(jié)，如集中趨勢（均值、中位數(shù)）、離散程度（方差、標(biāo)準(zhǔn)差）、分布形狀等；幫助識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式、異常值和潛在關(guān)系；為后續(xù)的深入分析（如建模）提供基礎(chǔ)和方向；易于理解和溝通，使復(fù)雜的教育數(shù)據(jù)對非技術(shù)人員也透明。三、編程題1.```pythonimportpandasaspd#a.讀取CSV文件df=pd.read_csv('student_data.csv')#b.計(jì)算每門科目的平均學(xué)習(xí)時(shí)長和平均成績，設(shè)置科目ID為索引result_avg=df.groupby('course_id')[['hours_studied','score']].mean()result_='course_id'#設(shè)置索引名#c.找出學(xué)習(xí)時(shí)長>20且成績<60的學(xué)生記錄，按學(xué)生ID排序filtered_df=df[(df['hours_studied']>20)&(df['score']<60)]sorted_filtered_df=filtered_df.sort_values(by='student_id')#注意：此處未打印輸出，實(shí)際應(yīng)用中需print(result_avg)和print(sorted_filtered_df)```2.```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#假設(shè)student_clusters是包含聚類結(jié)果的DataFrame列，X是包含學(xué)習(xí)時(shí)長和測驗(yàn)得分的數(shù)組#示例數(shù)據(jù)，實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)從student_clusters和X中獲取數(shù)據(jù)#student_clusters=pd.Series([0,1,2,0,1,2,0])#X=np.array([[10,60],[20,50],[30,80],[15,65],[25,55],[35,85],[40,70]])#為了演示，創(chuàng)建一些模擬數(shù)據(jù)np.random.seed(0)X=np.random.rand(100,2)*50student_clusters=pd.Series(np.random.randint(0,3,100))#a.計(jì)算并可視化不同聚類組的均值group_means=X.groupby(student_clusters).mean()plt.figure(figsize=(8,6))fori,meaningroup_means.iterrows():plt.scatter(mean[0],mean[1],s=200,label=f'Group{i}',edgecolors='black')plt.text(mean[0],mean[1],f'Group{i}',fontsize=12)plt.xlabel('學(xué)習(xí)時(shí)長')plt.ylabel('測驗(yàn)得分')plt.title('不同聚類組在學(xué)習(xí)和測驗(yàn)得分上的均值')plt.legend()plt.grid(True)plt.show()#b.簡要描述（此部分為文字描述，無代碼）#從可視化結(jié)果觀察：假設(shè)Group0的均值在左下角（學(xué)習(xí)時(shí)長短，得分低），Group1的均值在中間區(qū)域，Group2的均值在右上角（學(xué)習(xí)時(shí)長長，得分高）。這表明Group2的學(xué)生學(xué)習(xí)投入和成績都相對較好，Group0的學(xué)生則相對投入少且成績不高，Group1則處于中等水平。需要實(shí)際運(yùn)行代碼查看具體位置進(jìn)行描述。```四、應(yīng)用題1.a.數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟：*數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值（如登錄頻率等字段缺失較多可能需要?jiǎng)h除樣本或用策略填充，成績等關(guān)鍵字段缺失需謹(jǐn)慎處理），處理異常值（如學(xué)習(xí)時(shí)長為負(fù)數(shù)或極不合理的值），統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式（如日期時(shí)間格式）。*數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換/特征工程：將類別型特征（如學(xué)習(xí)資源類型）進(jìn)行編碼（如獨(dú)熱編碼）；對連續(xù)型特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，使其適合模型輸入；可能創(chuàng)建新的特征（如日均學(xué)習(xí)時(shí)長、連續(xù)登錄天數(shù)、測驗(yàn)平均進(jìn)步率等）。*數(shù)據(jù)整合：如果數(shù)據(jù)分散在多個(gè)表格（如用戶表、行為表、成績表），需要進(jìn)行合并。*數(shù)據(jù)劃分：將處理好的數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。b.選擇的分類模型及理由：*模型選擇：邏輯回歸(LogisticRegression)、支持向量機(jī)(SVM)、決策樹(DecisionTree)或其集成方法（如隨機(jī)森林RandomForest）。*理由：這些是常用的二分類算法，適用于處理具有多個(gè)特征的表格數(shù)據(jù)。邏輯回歸簡單、解釋性強(qiáng)。SVM能有效處理高維數(shù)據(jù)和非線性關(guān)系。決策樹直觀易理解，能處理混合類型特征。集成方法（如隨機(jī)森林）通常性能更穩(wěn)定，泛化能力更強(qiáng)，是常見的基準(zhǔn)模型。c.模型性能評估及指標(biāo)：*評估方法：使用測試集評估模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。常用評估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1