基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的電大學(xué)生流失分析與策略優(yōu)化研究一、引言1.1研究背景隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)開放教育作為一種新型的教育模式，正逐漸改變著人們獲取知識的方式。它打破了時間和空間的限制，為廣大學(xué)習(xí)者提供了更加靈活、便捷的學(xué)習(xí)途徑，滿足了不同人群對于終身學(xué)習(xí)的需求。這種教育模式依托互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，整合優(yōu)質(zhì)教育資源，使得學(xué)習(xí)者無論身處何地，都能通過網(wǎng)絡(luò)平臺參與課程學(xué)習(xí)、與教師和同學(xué)互動交流，極大地促進了教育的公平性和普及性，因而受到了社會的廣泛關(guān)注和歡迎。電大作為網(wǎng)絡(luò)開放教育的重要組成部分，憑借其豐富的教學(xué)資源、多樣化的課程設(shè)置以及靈活的學(xué)習(xí)方式，吸引了大量的學(xué)生。然而，近年來電大學(xué)生流失率過高的問題愈發(fā)凸顯，這給電大的教育教學(xué)工作帶來了諸多挑戰(zhàn)。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，電大學(xué)生流失率普遍在50%以上，甚至部分課程的流失率高達70%以上。如此高的流失率不僅造成了教育資源的嚴重浪費，降低了遠程教育的辦學(xué)效益，還損害了遠程開放教育的形象和教育質(zhì)量，對遠程教育的可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生了不利影響。學(xué)生流失問題的產(chǎn)生是由多種因素共同作用的結(jié)果。從學(xué)生個體角度來看，其學(xué)習(xí)動機、學(xué)習(xí)能力、個人生活與工作狀況等都可能影響到他們能否堅持完成學(xué)業(yè)。例如，部分學(xué)生可能由于學(xué)習(xí)基礎(chǔ)薄弱，在面對課程學(xué)習(xí)中的困難時難以克服，從而產(chǎn)生放棄的念頭；或者由于工作繁忙、家庭事務(wù)等因素，無法保證足夠的學(xué)習(xí)時間，導(dǎo)致學(xué)習(xí)進度滯后，最終選擇退學(xué)。從學(xué)校方面來看，教學(xué)質(zhì)量、學(xué)習(xí)支持服務(wù)、課程設(shè)置等因素也與學(xué)生流失密切相關(guān)。若教學(xué)內(nèi)容缺乏吸引力、教學(xué)方法不當，無法滿足學(xué)生的學(xué)習(xí)需求，或者學(xué)校提供的學(xué)習(xí)支持服務(wù)不到位，如在線學(xué)習(xí)平臺不穩(wěn)定、輔導(dǎo)教師反饋不及時等，都可能使學(xué)生對學(xué)習(xí)失去信心和興趣。此外，外部環(huán)境因素，如社會對電大教育的認可度、就業(yè)市場的需求變化等，也會在一定程度上影響學(xué)生的學(xué)習(xí)決策。面對如此嚴峻的學(xué)生流失問題，深入研究其背后的原因并尋找有效的解決措施迫在眉睫。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種強大的數(shù)據(jù)分析工具，能夠從海量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的模式和規(guī)律，為解決電大學(xué)生流失問題提供了新的思路和方法。通過運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對電大學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、個人信息數(shù)據(jù)等進行深入分析，可以挖掘出影響學(xué)生流失的關(guān)鍵因素，進而為學(xué)校制定針對性的干預(yù)措施提供科學(xué)依據(jù)，提高學(xué)生的留存率，促進電大教育的健康發(fā)展。因此，研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電大學(xué)生流失分析中的應(yīng)用具有重要的現(xiàn)實意義。1.2研究目的與意義本研究旨在通過運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，深入分析電大學(xué)生的相關(guān)數(shù)據(jù)，揭示導(dǎo)致電大學(xué)生流失的深層次原因，為電大制定切實有效的降低學(xué)生流失率策略提供科學(xué)依據(jù)和有力支持。具體而言，研究目的包括以下幾個方面：一是全面收集和整理電大學(xué)生的個人基本信息、學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、學(xué)業(yè)成績數(shù)據(jù)以及其他相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建豐富的數(shù)據(jù)資源庫；二是運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，如關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、決策樹分析、聚類分析等，對這些數(shù)據(jù)進行深入挖掘和分析，識別出與學(xué)生流失緊密相關(guān)的關(guān)鍵因素；三是基于挖掘結(jié)果，建立準確可靠的電大學(xué)生流失預(yù)測模型，對學(xué)生流失的可能性進行有效預(yù)測；四是依據(jù)研究成果，提出針對性強、切實可行的降低電大學(xué)生流失率的策略和建議，為電大教育教學(xué)管理提供決策參考。研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電大學(xué)生流失分析中的應(yīng)用具有重要的理論和現(xiàn)實意義。從理論意義來看，有助于豐富和完善遠程教育領(lǐng)域的學(xué)生流失理論。當前，雖然已有不少關(guān)于學(xué)生流失的研究，但針對電大學(xué)生這一特殊群體，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行深入分析的研究還相對較少。本研究通過運用先進的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從多維度對電大學(xué)生流失數(shù)據(jù)進行分析，有望發(fā)現(xiàn)新的影響因素和規(guī)律，從而拓展和深化遠程教育學(xué)生流失理論的研究，為后續(xù)相關(guān)研究提供新的視角和方法。在現(xiàn)實意義方面，一方面，能夠為電大教育教學(xué)管理提供有力支持。通過準確找出影響電大學(xué)生流失的關(guān)鍵因素，學(xué)?？梢杂嗅槍π缘卣{(diào)整教學(xué)策略、優(yōu)化課程設(shè)置、改進學(xué)習(xí)支持服務(wù)等，提高教學(xué)質(zhì)量和管理水平，進而降低學(xué)生流失率，提升學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗和滿意度，促進電大教育的可持續(xù)發(fā)展。另一方面，有助于合理利用教育資源。高學(xué)生流失率意味著大量教育資源的浪費，包括教學(xué)設(shè)施、師資力量、教學(xué)材料等。通過降低流失率，能夠使這些資源得到更充分、有效的利用，提高遠程教育的辦學(xué)效益，為社會培養(yǎng)更多高素質(zhì)的人才，推動教育公平和社會進步。1.3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.3.1國外研究現(xiàn)狀國外對學(xué)生流失問題的研究起步較早，尤其是在傳統(tǒng)高等教育領(lǐng)域，積累了豐富的研究成果。Tinto（1975）提出了著名的“整合理論”，該理論認為學(xué)生在大學(xué)中的融入程度是影響其是否輟學(xué)的關(guān)鍵因素。他從學(xué)生與學(xué)術(shù)系統(tǒng)、社交系統(tǒng)的整合角度出發(fā)，探討了學(xué)生流失的原因，指出學(xué)生若在學(xué)業(yè)上遇到困難且無法融入校園社交生活，就更有可能選擇離開學(xué)校。此后，Bean（1980）基于期望價值理論，構(gòu)建了學(xué)生輟學(xué)模型，強調(diào)學(xué)生對學(xué)業(yè)成功的期望以及對教育成本和收益的考量會影響他們的留任意愿。如果學(xué)生認為自己難以在學(xué)業(yè)上取得成功，或者覺得付出的成本過高而收益過低，就可能產(chǎn)生輟學(xué)的想法。在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于教育領(lǐng)域方面，國外的研究也較為深入。自20世紀90年代起，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)逐漸被引入教育領(lǐng)域。在學(xué)生流失分析方面，許多國外學(xué)者利用數(shù)據(jù)挖掘算法進行了相關(guān)研究。如Soria等（2013）運用決策樹算法對學(xué)生的學(xué)習(xí)成績、出勤情況等數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)成績和出勤頻率與學(xué)生流失之間存在顯著關(guān)聯(lián)。通過對大量學(xué)生數(shù)據(jù)的挖掘，他們能夠準確地識別出哪些學(xué)生具有較高的流失風(fēng)險，從而為學(xué)校提供針對性的干預(yù)建議。在實踐應(yīng)用上，國外一些高校已經(jīng)將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)廣泛應(yīng)用于學(xué)生管理中。例如，美國普渡大學(xué)開發(fā)的“CourseSignals”系統(tǒng)，通過收集學(xué)生在學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)中的行為數(shù)據(jù)，如登錄次數(shù)、作業(yè)完成情況、考試成績等，運用數(shù)據(jù)挖掘算法預(yù)測學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)和流失風(fēng)險，并及時向教師和學(xué)生提供反饋，以便采取相應(yīng)的措施來提高學(xué)生的留存率。該系統(tǒng)的應(yīng)用取得了顯著成效，有效降低了學(xué)生的流失率，提高了教學(xué)質(zhì)量。1.3.2國內(nèi)研究現(xiàn)狀國內(nèi)對學(xué)生流失問題的研究在近年來逐漸增多，尤其是隨著遠程教育的發(fā)展，針對電大學(xué)生流失的研究也受到了關(guān)注。國內(nèi)學(xué)者從多個角度對學(xué)生流失原因進行了探討。在個人因素方面，有研究表明學(xué)生的學(xué)習(xí)動機、學(xué)習(xí)能力和家庭背景等對其是否流失有重要影響。如李芳（2010）的研究發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)動機不足的學(xué)生更容易在學(xué)習(xí)過程中遇到困難時選擇放棄，而家庭經(jīng)濟條件較差或家庭支持不足的學(xué)生也面臨更高的流失風(fēng)險。在學(xué)校因素方面，教學(xué)質(zhì)量、學(xué)習(xí)支持服務(wù)和課程設(shè)置等被認為是影響學(xué)生流失的關(guān)鍵因素。例如，王小明（2012）指出，教學(xué)內(nèi)容陳舊、教學(xué)方法單一以及學(xué)習(xí)支持服務(wù)不到位，如在線學(xué)習(xí)平臺不穩(wěn)定、教師輔導(dǎo)不及時等，會導(dǎo)致學(xué)生對學(xué)習(xí)失去興趣和信心，從而增加流失的可能性。在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用方面，國內(nèi)的研究也取得了一定的進展。不少學(xué)者將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于學(xué)生成績分析、學(xué)習(xí)行為分析等方面。在電大學(xué)生流失分析中，一些研究嘗試運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)挖掘影響學(xué)生流失的因素。如張伊娜等（2011）以中央廣播電視大學(xué)的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，建立了電大學(xué)生流失分析系統(tǒng)框架，通過對學(xué)生的學(xué)籍信息、學(xué)習(xí)成績、學(xué)習(xí)行為等數(shù)據(jù)的分析，找出了與學(xué)生流失相關(guān)的因素，為學(xué)校制定干預(yù)措施提供了參考。但目前國內(nèi)的研究在數(shù)據(jù)挖掘算法的優(yōu)化、多源數(shù)據(jù)的融合分析以及模型的實際應(yīng)用效果評估等方面還有待進一步加強。1.3.3研究現(xiàn)狀評述國內(nèi)外關(guān)于學(xué)生流失的研究在理論和實踐方面都取得了一定的成果，但在電大學(xué)生流失分析領(lǐng)域，尤其是結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究仍存在一些不足之處。一方面，現(xiàn)有的研究雖然已經(jīng)識別出了一些影響電大學(xué)生流失的因素，但對于這些因素之間的相互作用機制研究還不夠深入，未能全面揭示學(xué)生流失的內(nèi)在規(guī)律。另一方面，在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用中，大多數(shù)研究集中在單一數(shù)據(jù)挖掘算法的應(yīng)用，缺乏對多種算法融合以及根據(jù)電大學(xué)生數(shù)據(jù)特點進行算法優(yōu)化的研究，導(dǎo)致模型的準確性和可靠性有待提高。此外，在研究數(shù)據(jù)的完整性和多樣性方面也存在不足，許多研究僅關(guān)注學(xué)生的部分數(shù)據(jù)，如學(xué)習(xí)成績、基本信息等，而忽視了學(xué)生的學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)等，難以全面準確地分析學(xué)生流失的原因。因此，有必要進一步深入研究，綜合運用多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和方法，結(jié)合多源數(shù)據(jù)，深入探究電大學(xué)生流失的影響因素及其相互作用機制，以提高研究的準確性和有效性，為降低電大學(xué)生流失率提供更有力的支持。1.4研究方法與創(chuàng)新點本研究綜合運用多種研究方法，以確保研究的科學(xué)性、全面性和深入性。文獻研究法是本研究的重要基礎(chǔ)。通過廣泛查閱國內(nèi)外相關(guān)文獻，包括學(xué)術(shù)期刊論文、學(xué)位論文、研究報告等，全面梳理了學(xué)生流失理論以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用研究現(xiàn)狀。深入分析了前人在電大學(xué)生流失原因分析、數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用等方面的研究成果與不足，從而明確了本研究的切入點和方向，為后續(xù)的研究工作提供了堅實的理論支撐。例如，在研究電大學(xué)生流失的影響因素時，參考了國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于學(xué)生個體因素、學(xué)校因素以及社會環(huán)境因素等方面的研究結(jié)論，從中獲取了有價值的信息和研究思路。案例分析法為本研究提供了具體的實踐依據(jù)。選取了具有代表性的電大作為案例研究對象，深入收集和分析其學(xué)生數(shù)據(jù)，包括學(xué)生的個人基本信息、學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、學(xué)業(yè)成績數(shù)據(jù)等。通過對這些具體案例的詳細剖析，更加直觀地了解了電大學(xué)生流失的實際情況和特點，有助于挖掘出影響學(xué)生流失的關(guān)鍵因素，并對建立的流失預(yù)測模型進行驗證和優(yōu)化。例如，通過對某電大特定專業(yè)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和流失情況進行分析，發(fā)現(xiàn)該專業(yè)學(xué)生的在線學(xué)習(xí)時長與流失率之間存在顯著的負相關(guān)關(guān)系，這為進一步研究提供了重要線索。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是本研究的核心方法。運用多種數(shù)據(jù)挖掘算法，如關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、決策樹分析、聚類分析等，對收集到的電大學(xué)生數(shù)據(jù)進行深入挖掘和分析。通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)了學(xué)生學(xué)習(xí)行為、個人特征等因素之間與學(xué)生流失的潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系；利用決策樹分析，構(gòu)建了決策樹模型，清晰地展示了不同因素對學(xué)生流失的影響路徑和程度；采用聚類分析，將學(xué)生分為不同的類別，分析了各類別學(xué)生的特征和流失傾向，為有針對性地制定干預(yù)措施提供了依據(jù)。例如，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)，經(jīng)常缺課且作業(yè)完成率低的學(xué)生流失風(fēng)險較高；決策樹分析表明，學(xué)生的入學(xué)成績、學(xué)習(xí)積極性等因素在學(xué)生流失預(yù)測中具有重要作用。本研究的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在以下兩個方面。在研究方法的綜合運用上，將文獻研究法、案例分析法和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有機結(jié)合，形成了一個完整的研究體系。通過文獻研究明確理論基礎(chǔ)和研究方向，利用案例分析提供實踐依據(jù)和數(shù)據(jù)支持，借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)深入分析數(shù)據(jù)，挖掘潛在規(guī)律和因素，這種多方法的協(xié)同運用能夠更全面、深入地研究電大學(xué)生流失問題，彌補了單一研究方法的局限性。在模型構(gòu)建方面，針對電大學(xué)生數(shù)據(jù)的特點，對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法進行了優(yōu)化和改進，并嘗試將多種算法進行融合，構(gòu)建了更加準確、可靠的學(xué)生流失預(yù)測模型。例如，在決策樹算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)勢，提高了模型對復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理能力和預(yù)測精度，為電大學(xué)生流失預(yù)測提供了新的思路和方法。二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及在教育領(lǐng)域的應(yīng)用2.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述數(shù)據(jù)挖掘，又被稱作數(shù)據(jù)勘測、數(shù)據(jù)采礦，是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的原始數(shù)據(jù)中，提取隱含的、事先未知的、但又潛在有用的信息和知識的過程。其起源于數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，1989年8月，在美國底特律市召開的第11屆國際人工智能聯(lián)合會議上首次提出了知識發(fā)現(xiàn)KDD（KnowledgeDiscoveryinDatabase）的概念。1995年，在加拿大召開的第一屆知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘國際學(xué)術(shù)會議上，數(shù)據(jù)挖掘一詞開始流傳開來，此后該技術(shù)不斷發(fā)展并在多個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘能夠針對任何類型的數(shù)據(jù)庫開展工作，包括傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫、文本數(shù)據(jù)庫、Web數(shù)據(jù)庫等。其挖掘出的知識可用于信息管理、查詢優(yōu)化、決策支持及數(shù)據(jù)自身的維護等多個方面。從功能上看，數(shù)據(jù)挖掘涵蓋了多種類型的任務(wù)。分類任務(wù)是根據(jù)樣本特征將數(shù)據(jù)集分成不同的類別，并為新實例分配類別，例如在客戶細分中，可依據(jù)客戶的消費行為、偏好等特征將客戶分為不同類別，以便企業(yè)制定針對性的營銷策略；聚類任務(wù)則是將數(shù)據(jù)集根據(jù)相似性或距離分成多個集群，把相似的數(shù)據(jù)點分組在一起，像在社交網(wǎng)絡(luò)分析中，根據(jù)用戶之間的互動關(guān)系，將用戶分為不同的社群，有助于理解用戶群體的結(jié)構(gòu)和特點。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘用于尋找數(shù)據(jù)集中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系，例如在電商領(lǐng)域，通過分析顧客的購買記錄，發(fā)現(xiàn)購買了A產(chǎn)品的人也可能會購買B產(chǎn)品，從而進行商品的關(guān)聯(lián)推薦；回歸分析旨在建立一個數(shù)學(xué)模型，用于預(yù)測兩個或多個變量之間的關(guān)系，在股票市場預(yù)測中，通過建立回歸模型，結(jié)合歷史股價、宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)等變量來預(yù)測未來股價走勢；異常檢測則是識別不典型或異常的數(shù)據(jù)點，這些點可能是錯誤或代表異常情況，如在金融交易中，檢測出異常的交易行為，防范欺詐風(fēng)險。數(shù)據(jù)挖掘過程主要包括問題定義、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、知識提取和評估五個處理過程，可總結(jié)為三個階段：數(shù)據(jù)預(yù)處理階段、數(shù)據(jù)挖掘階段、結(jié)果的評估與表示階段。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，主要進行數(shù)據(jù)清理，清除噪聲、推導(dǎo)計算填補缺省和不完整數(shù)據(jù)、修正異常數(shù)據(jù)和清除重復(fù)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)集成，把來源不同、格式不同、特點和性質(zhì)也不相同的數(shù)據(jù)進行物理上或邏輯上的有機集中；數(shù)據(jù)選擇，根據(jù)任務(wù)目標，從集成好的、包含大量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集合中確定關(guān)注的目標數(shù)據(jù)，將其抽取出來；數(shù)據(jù)變換，根據(jù)知識發(fā)現(xiàn)的要求將數(shù)據(jù)進行再處理，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成合適被挖掘的數(shù)據(jù)形式，進行數(shù)據(jù)降維，找出真正有用的特征或變量表示數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘階段，首先要確定數(shù)據(jù)挖掘的目標，根據(jù)用戶需求發(fā)現(xiàn)的知識類型，為選擇合適數(shù)據(jù)挖掘算法提供依據(jù)；然后根據(jù)數(shù)據(jù)本身的特點和預(yù)期實現(xiàn)的功能，選擇對應(yīng)的算法和模型，如回歸分析、分類、聚類、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Web挖掘等，從數(shù)據(jù)中提取隱含的模型；最后使用選擇的算法，從數(shù)據(jù)中提取用戶感興趣的知識。在結(jié)果的評估與表示階段，對數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生的知識進行評估，去除冗余的和無用的知識，并將有價值的知識以可視化、規(guī)則表示等方式呈現(xiàn)給用戶，以便用戶理解和應(yīng)用。2.2主要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分類在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，存在多種技術(shù)類型，它們各自具有獨特的原理和應(yīng)用場景，在電大學(xué)生流失分析中都發(fā)揮著重要作用。分類算法是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，它依據(jù)樣本特征將數(shù)據(jù)集劃分成不同類別，并能為新實例分配類別。其原理是通過對已知類別標簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，構(gòu)建一個分類模型。以決策樹算法為例，它基于樹狀結(jié)構(gòu)進行分類，從根節(jié)點開始，對數(shù)據(jù)的特征進行測試，根據(jù)測試結(jié)果將數(shù)據(jù)劃分到不同的分支節(jié)點，直至葉子節(jié)點，葉子節(jié)點即為分類結(jié)果。在電大學(xué)生流失分析中，可根據(jù)學(xué)生的入學(xué)成績、學(xué)習(xí)活躍度、作業(yè)完成情況等特征，利用決策樹算法構(gòu)建分類模型，預(yù)測學(xué)生是否會流失。若學(xué)生入學(xué)成績較低，且學(xué)習(xí)活躍度不高，作業(yè)完成情況也不理想，通過模型就可預(yù)測該學(xué)生具有較高的流失風(fēng)險。聚類算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，它依據(jù)數(shù)據(jù)之間的相似性或距離，將數(shù)據(jù)集分成多個集群，把相似的數(shù)據(jù)點歸為一組。比如K均值聚類算法，其原理是先隨機選擇K個聚類中心，然后計算每個數(shù)據(jù)點到這些中心的距離，將數(shù)據(jù)點分配到距離最近的聚類中心所在的簇中，之后不斷更新聚類中心，使其為每個簇中數(shù)據(jù)點的平均值，重復(fù)此過程，直到聚類中心不再變化或達到最大迭代次數(shù)。在分析電大學(xué)生流失時，運用聚類算法可將學(xué)生按照學(xué)習(xí)行為、成績表現(xiàn)等特征分為不同的簇，分析每個簇中學(xué)生的特點和流失傾向。若某個簇中的學(xué)生普遍存在學(xué)習(xí)時間不規(guī)律、成績波動大的特點，且流失率較高，就可針對這類學(xué)生制定專門的幫扶措施。關(guān)聯(lián)規(guī)則算法用于尋找數(shù)據(jù)集中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，揭示數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系。Apriori算法是典型的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，它通過生成頻繁項集來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中頻繁出現(xiàn)的項集組合，并根據(jù)這些頻繁項集生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。在電大學(xué)生數(shù)據(jù)中，運用Apriori算法可能發(fā)現(xiàn)，經(jīng)常參加在線討論且按時提交作業(yè)的學(xué)生，更有可能按時完成學(xué)業(yè)；而經(jīng)常缺課且不參與在線互動的學(xué)生，流失的可能性較大。通過這些關(guān)聯(lián)規(guī)則，學(xué)?？梢杂嗅槍π缘匾龑?dǎo)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為，提高學(xué)生的留存率?；貧w分析旨在建立一個數(shù)學(xué)模型，用于預(yù)測兩個或多個變量之間的關(guān)系。線性回歸是一種常見的回歸分析方法，它假設(shè)自變量和因變量之間存在線性關(guān)系，通過最小化誤差的平方和來確定模型的參數(shù)。在電大學(xué)生流失分析中，可將學(xué)生的學(xué)習(xí)成績、學(xué)習(xí)時間、學(xué)習(xí)資源使用情況等作為自變量，將學(xué)生是否流失作為因變量，建立線性回歸模型，預(yù)測學(xué)生流失的可能性。若模型顯示，學(xué)習(xí)時間與學(xué)生流失率呈負相關(guān)，即學(xué)習(xí)時間越長，流失率越低，學(xué)校就可以鼓勵學(xué)生增加學(xué)習(xí)時間，以降低流失風(fēng)險。異常檢測技術(shù)用于識別數(shù)據(jù)中不典型或異常的數(shù)據(jù)點，這些點可能代表錯誤、異常情況或潛在的重要信息。以IsolationForest算法為例，它基于隨機森林的思想，通過遞歸地劃分數(shù)據(jù)集，將異常點隔離出來。在電大學(xué)生數(shù)據(jù)中，可能存在一些學(xué)習(xí)行為或成績表現(xiàn)與大多數(shù)學(xué)生差異較大的異常學(xué)生，利用異常檢測技術(shù)發(fā)現(xiàn)這些學(xué)生后，學(xué)?？梢赃M一步了解他們的情況，提供個性化的支持和幫助，防止他們流失。2.3數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀隨著信息技術(shù)在教育領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，大量的教育數(shù)據(jù)被積累下來，為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用提供了豐富的數(shù)據(jù)資源。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，在學(xué)生成績預(yù)測、學(xué)習(xí)行為分析、個性化學(xué)習(xí)推薦等方面都取得了顯著的成果。在學(xué)生成績預(yù)測方面，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠通過分析學(xué)生的歷史成績、學(xué)習(xí)時間、學(xué)習(xí)資源使用情況等多維度數(shù)據(jù)，建立預(yù)測模型，提前預(yù)測學(xué)生在未來課程中的成績表現(xiàn)。例如，某高校運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對學(xué)生的數(shù)學(xué)、英語等基礎(chǔ)課程成績以及選修課程成績進行分析，結(jié)合學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣、學(xué)習(xí)態(tài)度等因素，構(gòu)建了成績預(yù)測模型。實踐證明，該模型對學(xué)生期末考試成績的預(yù)測準確率達到了80%以上，為教師及時發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)困難學(xué)生、提供針對性的輔導(dǎo)提供了有力支持。教師可以根據(jù)預(yù)測結(jié)果，對可能成績不佳的學(xué)生進行重點關(guān)注，提前制定輔導(dǎo)計劃，幫助學(xué)生提高成績。在學(xué)習(xí)行為分析方面，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可對學(xué)生的在線學(xué)習(xí)記錄、課堂參與度、作業(yè)完成情況等數(shù)據(jù)進行挖掘，深入了解學(xué)生的學(xué)習(xí)行為模式和特點。如某在線教育平臺通過對學(xué)生在平臺上的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)學(xué)生在晚上7點至9點之間的學(xué)習(xí)活躍度最高，且觀看教學(xué)視頻的時長與學(xué)習(xí)效果呈正相關(guān)?；谶@些分析結(jié)果，平臺調(diào)整了課程推送時間，在學(xué)生學(xué)習(xí)活躍度高的時間段推送課程提醒，并優(yōu)化了教學(xué)視頻的內(nèi)容和時長，提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)參與度和學(xué)習(xí)效果。此外，通過分析學(xué)生的作業(yè)提交時間和錯誤類型，還能發(fā)現(xiàn)學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中遇到的困難和知識薄弱點，為教師調(diào)整教學(xué)策略提供依據(jù)。在個性化學(xué)習(xí)推薦方面，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)依據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)偏好、學(xué)習(xí)進度、知識掌握程度等數(shù)據(jù)，為學(xué)生推薦個性化的學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)路徑。例如，某教育軟件利用協(xié)同過濾算法，分析學(xué)生的學(xué)習(xí)歷史和行為數(shù)據(jù)，將具有相似學(xué)習(xí)興趣和行為的學(xué)生歸為一類，然后根據(jù)該類學(xué)生的學(xué)習(xí)資源使用情況，為目標學(xué)生推薦相關(guān)的學(xué)習(xí)資料、課程和練習(xí)題。通過個性化學(xué)習(xí)推薦，學(xué)生能夠更高效地獲取適合自己的學(xué)習(xí)資源，提高學(xué)習(xí)效率。有研究表明，使用個性化學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)的學(xué)生，其學(xué)習(xí)成績平均提高了10分以上，學(xué)習(xí)滿意度也顯著提升。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教育領(lǐng)域的成功案例不斷涌現(xiàn)。美國匹茲堡大學(xué)的“智能輔導(dǎo)系統(tǒng)”利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，根據(jù)學(xué)生的答題情況和學(xué)習(xí)進度，實時調(diào)整教學(xué)內(nèi)容和難度，為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)指導(dǎo)。該系統(tǒng)應(yīng)用后，學(xué)生的學(xué)習(xí)成績平均提高了15%，輟學(xué)率降低了20%。國內(nèi)的一些在線教育平臺也積極應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，如學(xué)而思網(wǎng)校通過對學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進行分析，為每個學(xué)生制定個性化的學(xué)習(xí)計劃，推薦專屬的學(xué)習(xí)課程和練習(xí)題目，學(xué)生的學(xué)習(xí)效果得到了明顯提升，用戶滿意度達到了90%以上。這些成功案例充分展示了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教育領(lǐng)域的巨大潛力和應(yīng)用價值，為電大學(xué)生流失分析提供了有益的借鑒和參考。三、電大學(xué)生流失現(xiàn)狀與原因分析3.1電大學(xué)生流失現(xiàn)狀近年來，電大的招生規(guī)模呈現(xiàn)出明顯的下降趨勢。自1999年開展“人才培養(yǎng)模式改革和開放教育試點”項目以來，電大的招生經(jīng)歷了逐漸上升、達到高潮后又慢慢下滑的過程。以北京電大為例，近幾年其招生人數(shù)以每年9%-10%的比例下降，在其44個招生單位中，2021年春、2021年春、2021年春連續(xù)下降的有12個招生單位，2021年春比2021年春下降的有14個招生單位。這種招生規(guī)模的下降，在一定程度上反映了電大學(xué)生流失問題的嚴重性。電大學(xué)生源構(gòu)成也呈現(xiàn)出一些特點。以外埠來京務(wù)工學(xué)員占比較高，在北京電大西城分校近幾屆的生源構(gòu)成中，外埠來京務(wù)工學(xué)員占到一半以上。這部分學(xué)生往往面臨著工作不穩(wěn)定、生活壓力大等問題，可能會因工作變動或生活困難而無法繼續(xù)學(xué)業(yè)，從而增加流失的風(fēng)險。年齡層次呈現(xiàn)低齡化趨勢，開放教育學(xué)生的年齡跨度較大，但新生年齡結(jié)構(gòu)繼續(xù)向年輕生源偏移。年輕學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中可能更容易受到外界因素的干擾，如社交、娛樂等，導(dǎo)致學(xué)習(xí)動力不足，進而產(chǎn)生流失的情況。女性比例高于男性，在職人員占據(jù)了絕大多數(shù)。在職人員由于工作繁忙，難以平衡工作與學(xué)習(xí)的關(guān)系，可能會因為工作任務(wù)加重、加班等原因而無法保證足夠的學(xué)習(xí)時間，最終選擇放棄學(xué)業(yè)。學(xué)歷構(gòu)成方面，普通高校和普通高中的生源少，本科學(xué)生中，高職教育、普通?？平逃厴I(yè)生占比較高，?？茖W(xué)生中，中專和中職教育畢業(yè)生成為主體。這些學(xué)生的知識基礎(chǔ)和學(xué)習(xí)能力參差不齊，部分學(xué)生可能在學(xué)習(xí)過程中遇到困難時難以克服，從而產(chǎn)生流失的念頭。電大學(xué)生流失率也相對較高。據(jù)相關(guān)研究表明，電大學(xué)生流失率普遍在50%以上，甚至部分課程的流失率高達70%以上。從不同學(xué)歷層次和類型學(xué)生的流失率情況來看，開放教育學(xué)員的流失情況比較嚴重，其中開放本科學(xué)員的流失率最高。如克州電大開放本科法學(xué)、會計學(xué)專業(yè)的流失率就較為突出，不同年級的流失率也有所差異，2001年秋的流失率達到34%。這種高流失率不僅造成了教育資源的浪費，也影響了電大的教育質(zhì)量和社會聲譽，對電大的可持續(xù)發(fā)展構(gòu)成了嚴峻挑戰(zhàn)。3.2電大學(xué)生流失原因分析3.2.1學(xué)習(xí)者個人因素家庭因素對電大學(xué)生的學(xué)習(xí)有著不可忽視的影響。對于許多在職成人學(xué)生而言，他們不僅要承擔(dān)學(xué)習(xí)的壓力，還要肩負家庭的責(zé)任。家庭中的突發(fā)狀況，如家人患病需要照顧，可能會使學(xué)生不得不將大量的時間和精力從學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)移到家庭事務(wù)上，導(dǎo)致無法按時完成學(xué)業(yè)任務(wù)，最終產(chǎn)生輟學(xué)的念頭。例如，某電大學(xué)生小李，原本學(xué)習(xí)積極主動，但家中老人突然生病住院，他需要每天前往醫(yī)院照料，這使得他無暇顧及課程學(xué)習(xí)，作業(yè)無法按時提交，考試也頻頻缺考，最終無奈選擇退學(xué)。工作方面，電大學(xué)生大多為在職人員，工作任務(wù)的繁重和工作時間的不固定常常給他們的學(xué)習(xí)帶來極大的困擾。隨著市場競爭的加劇，許多企業(yè)對員工的工作要求不斷提高，加班成為常態(tài)。在這種情況下，學(xué)生很難抽出足夠的時間進行學(xué)習(xí)。以北京電大西城分校的部分學(xué)生為例，他們從事銷售、服務(wù)等行業(yè)，經(jīng)常需要外出跑業(yè)務(wù)或上夜班，無法參加學(xué)校組織的面授課程，在線學(xué)習(xí)也難以保證，久而久之，學(xué)習(xí)進度嚴重滯后，對完成學(xué)業(yè)失去信心，從而選擇放棄。經(jīng)濟因素也是影響學(xué)生流失的重要因素之一。電大學(xué)生需要支付學(xué)費、教材費等學(xué)習(xí)費用，對于一些經(jīng)濟條件較差的學(xué)生來說，這可能是一筆不小的負擔(dān)。尤其是對于外埠來京務(wù)工學(xué)員，他們在城市中面臨著較高的生活成本，如房租、飲食等，經(jīng)濟壓力較大。如果在學(xué)習(xí)期間遇到經(jīng)濟困難，如失業(yè)、工資拖欠等，可能會使他們無法繼續(xù)承擔(dān)學(xué)習(xí)費用，不得不中斷學(xué)業(yè)。例如，學(xué)生小王來自農(nóng)村，家庭經(jīng)濟條件一般，在北京打工的收入也不高。在學(xué)習(xí)期間，他所在的工廠因經(jīng)營不善倒閉，失去收入來源的他無法支付后續(xù)的學(xué)費，只能無奈離開學(xué)校。身體狀況同樣不容忽視。如果學(xué)生在學(xué)習(xí)期間身體出現(xiàn)問題，如患上嚴重疾病，需要長時間治療和休息，那么他們的學(xué)習(xí)計劃將被打亂，學(xué)習(xí)效果也會受到嚴重影響。長期的身體不適會使學(xué)生身心疲憊，難以集中精力學(xué)習(xí)，甚至可能導(dǎo)致無法參加考試和完成學(xué)業(yè)任務(wù)。例如，某電大學(xué)生小張在學(xué)習(xí)期間患上了慢性疾病，需要定期前往醫(yī)院治療，長期的病痛折磨和頻繁的就醫(yī)使他無法正常學(xué)習(xí)，最終不得不辦理休學(xué)手續(xù)，后來由于病情反復(fù)，他選擇了退學(xué)。自主學(xué)習(xí)能力是電大學(xué)生順利完成學(xué)業(yè)的關(guān)鍵因素之一。電大開放教育主要以學(xué)生的自主學(xué)習(xí)為主，要求學(xué)生具備較強的自我管理、自我約束和自主學(xué)習(xí)能力。然而，部分學(xué)歷層次較低的學(xué)習(xí)者常常因為自主學(xué)習(xí)能力不足而中斷學(xué)習(xí)。他們可能缺乏有效的學(xué)習(xí)方法，不知道如何制定學(xué)習(xí)計劃、如何合理安排學(xué)習(xí)時間，在面對復(fù)雜的課程內(nèi)容時，難以理解和掌握知識點。此外，在自主學(xué)習(xí)過程中，缺乏教師和同學(xué)的面對面監(jiān)督和指導(dǎo)，學(xué)生容易產(chǎn)生懈怠心理，學(xué)習(xí)積極性和主動性不高，導(dǎo)致學(xué)習(xí)效果不佳，最終選擇放棄學(xué)習(xí)。傳統(tǒng)教育學(xué)習(xí)方式的影響也較為顯著。近年來，隨著高校的擴招，參加電大開放教育學(xué)習(xí)的學(xué)生素質(zhì)參差不齊，其中很大一部分人深受傳統(tǒng)教育學(xué)習(xí)方式的影響，固有的觀念難以轉(zhuǎn)變，不能很好地適應(yīng)開放教育的學(xué)習(xí)方式。在傳統(tǒng)教育模式下，學(xué)生習(xí)慣于教師的滿堂灌教學(xué)，依賴教師的指導(dǎo)和監(jiān)督，缺乏自主思考和探索的能力。而開放教育強調(diào)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)和主動參與，學(xué)生需要通過網(wǎng)絡(luò)平臺自主獲取學(xué)習(xí)資源、完成作業(yè)和參與討論。對于這些習(xí)慣于傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式的學(xué)生來說，這種轉(zhuǎn)變可能會讓他們感到無所適從，學(xué)習(xí)過程中遇到困難時也不知道如何解決，從而對開放教育產(chǎn)生抵觸情緒，最終選擇離開。情感氛圍的缺失也是導(dǎo)致學(xué)生流失的一個因素。開放教育的教師與學(xué)習(xí)者群體之間、學(xué)習(xí)者個體之間一般很少會有傳統(tǒng)方式的集中交流，這種情感氛圍的缺失，會對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)主動性、積極性與連續(xù)性產(chǎn)生消極的影響。在學(xué)習(xí)過程中，學(xué)生缺乏與教師和同學(xué)的互動和交流，無法獲得及時的學(xué)習(xí)反饋和情感支持，容易感到孤獨和無助。特別是對于那些知識基礎(chǔ)和自控能力不足的學(xué)習(xí)者來說，這種情感上的缺失會使他們更容易中途放棄。例如，某電大學(xué)生小趙在學(xué)習(xí)過程中遇到了困難，但由于無法及時與教師和同學(xué)溝通交流，問題得不到解決，他逐漸對學(xué)習(xí)失去了興趣和信心，最終選擇了退學(xué)。3.2.2開放教育機構(gòu)因素學(xué)習(xí)支持服務(wù)不完善是導(dǎo)致電大學(xué)生流失的重要原因之一。開放教育以學(xué)習(xí)者的自主學(xué)習(xí)為主，這離不開網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的有力支撐，完善的學(xué)習(xí)支持服務(wù)對于開放教育的成功起著關(guān)鍵作用。然而，目前部分課程存在網(wǎng)上資源不足的問題，如一些課程的教學(xué)視頻數(shù)量有限，無法滿足學(xué)生全面學(xué)習(xí)的需求；部分課程的電子教材內(nèi)容不完整，關(guān)鍵知識點缺失，影響學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。課程資源更新不及時也是一個突出問題，隨著社會的快速發(fā)展和知識的不斷更新，一些課程的內(nèi)容未能及時跟上時代的步伐，導(dǎo)致學(xué)生所學(xué)知識與實際應(yīng)用脫節(jié)，降低了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和積極性。網(wǎng)絡(luò)異常時有發(fā)生，在線學(xué)習(xí)作業(yè)不暢，這給學(xué)生的學(xué)習(xí)帶來了極大的困擾。在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程中，學(xué)生可能會遇到網(wǎng)絡(luò)卡頓、掉線等問題，導(dǎo)致學(xué)習(xí)中斷，無法正常觀看教學(xué)視頻、提交作業(yè)和參與在線討論。這不僅浪費了學(xué)生的時間和精力，還容易使學(xué)生產(chǎn)生煩躁情緒，對學(xué)習(xí)失去信心。例如，某電大學(xué)生在參加在線考試時，因網(wǎng)絡(luò)故障導(dǎo)致考試中斷，雖然重新登錄后繼續(xù)考試，但由于受到網(wǎng)絡(luò)問題的影響，他的心態(tài)受到了極大的干擾，最終考試成績不理想，這也讓他對在線學(xué)習(xí)產(chǎn)生了恐懼和抵觸心理。一旦教學(xué)機構(gòu)的支持服務(wù)在某些方面不能滿足學(xué)習(xí)者的要求，或者對學(xué)習(xí)者的要求不重視，就會引起他們的抵觸和不滿，勢必將會發(fā)生學(xué)生流失的情況。如果學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中遇到問題，向?qū)W校相關(guān)部門或教師尋求幫助時，得不到及時有效的回應(yīng)和解決，他們會覺得自己沒有得到應(yīng)有的關(guān)注和支持，從而對學(xué)校產(chǎn)生失望情緒，最終選擇離開。課程設(shè)置不盡合理也是影響學(xué)生流失的一個重要因素。目前部分開放教育的課程設(shè)置還沒有完全擺脫傳統(tǒng)的教學(xué)模式，沒有充分考慮到在職學(xué)習(xí)的特點。在職學(xué)生通常時間有限，他們希望所學(xué)課程能夠緊密結(jié)合工作實際，具有較強的實用性和針對性。然而，一些課程的設(shè)置仍然過于理論化，與實際工作脫節(jié)，學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中難以將所學(xué)知識應(yīng)用到實際工作中，覺得學(xué)習(xí)沒有價值，從而降低了學(xué)習(xí)的積極性。在課程設(shè)置上，沒有真正考慮到以學(xué)習(xí)者的自主學(xué)習(xí)作為基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)方法指導(dǎo)的欠缺。開放教育強調(diào)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)，因此在課程設(shè)置中應(yīng)注重培養(yǎng)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力，提供相應(yīng)的學(xué)習(xí)方法指導(dǎo)。但實際情況是，許多課程在教學(xué)過程中，教師仍然采用傳統(tǒng)的教學(xué)方法，注重知識的傳授，而忽視了對學(xué)生學(xué)習(xí)方法的引導(dǎo)。學(xué)生在自主學(xué)習(xí)過程中，由于缺乏有效的學(xué)習(xí)方法，面對大量的學(xué)習(xí)資源和復(fù)雜的課程內(nèi)容，感到無從下手，學(xué)習(xí)效果不佳，進而產(chǎn)生流失的想法。如果學(xué)習(xí)者所學(xué)專業(yè)的課程設(shè)置不能滿足其需求，或者是課程本身的難度以及學(xué)習(xí)需要付出的辛苦遠遠超出了學(xué)習(xí)者的預(yù)期，都會在很大程度上導(dǎo)致學(xué)生流失現(xiàn)象的發(fā)生。例如，某學(xué)生選擇了某專業(yè)進行學(xué)習(xí)，但在學(xué)習(xí)過程中發(fā)現(xiàn)該專業(yè)的課程設(shè)置與自己的職業(yè)發(fā)展規(guī)劃不符，所學(xué)課程對自己的工作幫助不大，于是他對學(xué)習(xí)失去了動力，最終選擇轉(zhuǎn)專業(yè)或退學(xué)。又比如，某門課程的難度過高，學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中遇到了極大的困難，盡管付出了很多努力，但仍然無法掌握知識點，考試成績不理想，這使得學(xué)生對自己的學(xué)習(xí)能力產(chǎn)生懷疑，逐漸失去學(xué)習(xí)的信心，最終選擇放棄。師資力量欠缺也對電大學(xué)生流失產(chǎn)生了一定的影響。開放教育以學(xué)習(xí)者的個性化自主學(xué)習(xí)為主，但這并不意味著完全脫離面授教學(xué)，適時的課堂面授輔導(dǎo)對于幫助學(xué)生建立學(xué)習(xí)信心、解決學(xué)習(xí)困難起著重要作用。開放教育的教師不僅要具有面授教學(xué)的能力，同時還必須具有網(wǎng)上教學(xué)和在線資源設(shè)計等能力。然而，很多開放教育機構(gòu)師資嚴重不足，教師的教育觀念落后，教學(xué)模式落后，現(xiàn)代化教學(xué)技術(shù)匱乏。在師資不足的情況下，教師往往需要承擔(dān)過多的教學(xué)任務(wù)，導(dǎo)致他們無法充分關(guān)注每一位學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，對學(xué)生的學(xué)習(xí)指導(dǎo)和反饋不夠及時和細致。一些教師仍然采用傳統(tǒng)的教學(xué)方法，如滿堂灌式的教學(xué)，缺乏與學(xué)生的互動和交流，教學(xué)內(nèi)容枯燥乏味，無法激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。在現(xiàn)代化教學(xué)技術(shù)方面，部分教師不熟悉在線教學(xué)平臺的使用，不能有效地利用網(wǎng)絡(luò)資源進行教學(xué)，也無法為學(xué)生提供優(yōu)質(zhì)的在線學(xué)習(xí)支持。這些問題都會影響學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗和學(xué)習(xí)效果，導(dǎo)致學(xué)生對學(xué)習(xí)失去信心，最終選擇流失。3.2.3外部競爭因素成人學(xué)歷教育需求減少、供給增加，使得電大學(xué)生源面臨著嚴峻的挑戰(zhàn)。從需求方面來看，隨著高等教育大眾化時代的到來，普通高校的升學(xué)率逐漸增高，考不上普通高校的學(xué)生人數(shù)越來越少，25周歲以下的電大入學(xué)人數(shù)總量持續(xù)下降。以北京地區(qū)為例，北京市2021年共有[X]名考生參加高考，比2020年減少[X]人，減幅為[X]%，連續(xù)多年呈現(xiàn)高考生遞減的趨勢。這意味著電大今后的生源將越來越有限，尤其是對于本地生源來說，潛在的招生對象不斷減少。外地生源方面，由于北京等大城市競爭激烈、生活成本高，外來人口趨少。據(jù)北京電大西城分校統(tǒng)計，電大目前生源有50%-60%屬于外埠來京務(wù)工人員，今年年初有64%的外地人口離開北京回鄉(xiāng)或去其他城市發(fā)展，這使得外埠生源大幅減少。這些外地生源的流失，對電大的招生和學(xué)生留存產(chǎn)生了較大的影響。從供給方面來看，目前多種教育形式并存，開放教育招生面臨著激烈的競爭。成人高考招生規(guī)模大，收費低廉，辦學(xué)靈活度大，教學(xué)管理環(huán)節(jié)少，并且課程設(shè)置簡單，考試難度與成人教育特點相匹配，而且成人高考入學(xué)分數(shù)一降再降，對開放教育沖擊很大，尤其對開放教育秋季招生沖擊最大。普通高校網(wǎng)絡(luò)教育發(fā)展迅猛，目前已有68所大學(xué)設(shè)立了網(wǎng)絡(luò)學(xué)院，在讀學(xué)生由開始試點時的3000多人擴展到今天的200多萬人，并每年以48%的速度遞增，網(wǎng)絡(luò)教育的覆蓋范圍已達全國31個省、自治區(qū)、直轄市，并逐步擴大到縣市，校外學(xué)習(xí)中心已有3000多個，日益逼近電大辦學(xué)點和在校生數(shù)。網(wǎng)絡(luò)教育憑借其豐富的教學(xué)資源、優(yōu)質(zhì)的師資力量和靈活的學(xué)習(xí)方式，吸引了大量的學(xué)生，對電大學(xué)生源形成了有力的競爭。自學(xué)考試憑借其靈活的學(xué)習(xí)考試形式、低廉的學(xué)費投入、入學(xué)資格的低門檻等優(yōu)勢，在成人高等教育市場占有重要地位。特別是在專科招生方面，自學(xué)考試對開放教育沖擊很大。由于自學(xué)考試對入學(xué)資格要求很低，吸引了大批中職院校學(xué)生報考。這些其他教育形式的競爭，使得電大學(xué)生源市場被進一步瓜分，增加了電大學(xué)生流失的風(fēng)險。四、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電大學(xué)生流失分析中的應(yīng)用設(shè)計4.1數(shù)據(jù)收集與整理為了深入分析電大學(xué)生流失的原因，需要全面、準確地收集相關(guān)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源主要包括學(xué)校的教務(wù)管理系統(tǒng)、學(xué)習(xí)平臺日志以及學(xué)生問卷調(diào)查等。在實際操作中，從教務(wù)管理系統(tǒng)中提取學(xué)生的基本信息，如學(xué)號、姓名、性別、年齡、入學(xué)時間、專業(yè)、學(xué)歷層次等，這些信息能夠反映學(xué)生的個體特征，為后續(xù)分析提供基礎(chǔ)。同時，獲取學(xué)生的學(xué)習(xí)成績數(shù)據(jù)，涵蓋各科目的平時成績、考試成績、綜合成績以及學(xué)分獲取情況等，成績數(shù)據(jù)是衡量學(xué)生學(xué)習(xí)成果和學(xué)習(xí)能力的重要指標，對分析學(xué)生流失原因具有關(guān)鍵作用。從學(xué)習(xí)平臺日志中收集學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，包括登錄學(xué)習(xí)平臺的次數(shù)、在線學(xué)習(xí)時長、課程視頻觀看次數(shù)和時長、參與在線討論的次數(shù)和發(fā)言內(nèi)容、作業(yè)提交的次數(shù)和時間、在線測試的參與情況和成績等，這些行為數(shù)據(jù)能夠直觀地展現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度和學(xué)習(xí)積極性。此外，還可以通過問卷調(diào)查的方式收集學(xué)生對學(xué)習(xí)環(huán)境、教學(xué)質(zhì)量、學(xué)習(xí)支持服務(wù)等方面的滿意度評價，以及學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中遇到的困難和問題，進一步豐富數(shù)據(jù)維度。在收集到原始數(shù)據(jù)后，由于數(shù)據(jù)可能存在各種質(zhì)量問題，如數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)錯誤、數(shù)據(jù)重復(fù)、數(shù)據(jù)不一致等，這些問題會嚴重影響數(shù)據(jù)分析的準確性和可靠性，因此需要進行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理工作。對于數(shù)據(jù)缺失問題，可以采用多種方法進行處理。如果缺失值較少，可以直接刪除含有缺失值的記錄，但這種方法可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)量減少，影響分析結(jié)果的代表性。對于缺失值較多的情況，可以使用均值、中位數(shù)、眾數(shù)等統(tǒng)計量來填充數(shù)值型數(shù)據(jù)的缺失值；對于分類數(shù)據(jù)的缺失值，可以根據(jù)其他相關(guān)特征或領(lǐng)域知識進行合理推測和填充。例如，對于學(xué)生的年齡缺失值，如果該學(xué)生的入學(xué)時間已知，可以根據(jù)一般的入學(xué)年齡范圍來推測其年齡；對于學(xué)生的成績?nèi)笔е?，可以根?jù)該課程的平均成績或該學(xué)生其他課程的成績情況進行填充。針對數(shù)據(jù)錯誤問題，需要仔細檢查數(shù)據(jù)的邏輯關(guān)系和取值范圍，對錯誤數(shù)據(jù)進行修正。比如，學(xué)生的成績出現(xiàn)異常高或異常低的值，與該學(xué)生的平時學(xué)習(xí)表現(xiàn)和其他同學(xué)的成績差異過大，此時需要進一步核實數(shù)據(jù)來源，可能是數(shù)據(jù)錄入錯誤，將其修正為正確的成績。對于重復(fù)數(shù)據(jù)，要找出并刪除重復(fù)的記錄，以確保數(shù)據(jù)的唯一性和準確性?？梢酝ㄟ^比較記錄的關(guān)鍵屬性，如學(xué)號、姓名等，來識別重復(fù)數(shù)據(jù)。若發(fā)現(xiàn)兩條記錄的學(xué)號、姓名以及其他關(guān)鍵信息都完全相同，則可判定為重復(fù)數(shù)據(jù)，保留其中一條，刪除其他重復(fù)記錄。數(shù)據(jù)不一致問題也較為常見，可能表現(xiàn)為數(shù)據(jù)格式不一致、數(shù)據(jù)編碼不一致等。對于數(shù)據(jù)格式不一致的情況，如日期格式有的是“YYYY-MM-DD”，有的是“MM/DD/YYYY”，需要將其統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為一種標準格式。對于數(shù)據(jù)編碼不一致，如性別字段，有的用“男”“女”表示，有的用“0”“1”表示，要將其統(tǒng)一為一種編碼方式，以便后續(xù)分析。在數(shù)據(jù)清洗過程中，還可以利用一些數(shù)據(jù)清洗工具和技術(shù)，如Python中的Pandas庫、R語言中的data.table包等，這些工具提供了豐富的數(shù)據(jù)處理函數(shù)和方法，能夠高效地完成數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理任務(wù)。4.2特征選擇與提取在完成數(shù)據(jù)收集與整理后，為了提高數(shù)據(jù)分析的效率和準確性，減少噪聲和冗余信息的干擾，需要從眾多的數(shù)據(jù)特征中篩選出與學(xué)生流失密切相關(guān)的關(guān)鍵特征，并對這些特征進行有效的提取和轉(zhuǎn)換，使其更適合數(shù)據(jù)挖掘算法的處理。相關(guān)性分析是一種常用的特征選擇方法，它通過計算各個特征與學(xué)生流失這一目標變量之間的相關(guān)系數(shù)，來衡量特征與目標變量之間的線性相關(guān)程度。相關(guān)系數(shù)的取值范圍在-1到1之間，絕對值越接近1，表示相關(guān)性越強；絕對值越接近0，表示相關(guān)性越弱。以學(xué)生的學(xué)習(xí)成績和學(xué)習(xí)時間這兩個特征為例，通過計算它們與學(xué)生流失變量的相關(guān)系數(shù)，若發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)成績與學(xué)生流失呈負相關(guān)，且相關(guān)系數(shù)為-0.6，說明成績越好的學(xué)生，流失的可能性越小；而學(xué)習(xí)時間與學(xué)生流失的相關(guān)系數(shù)為-0.4，表明學(xué)習(xí)時間越長，學(xué)生流失的可能性也越小，但相對而言，學(xué)習(xí)成績與學(xué)生流失的相關(guān)性更強。基于相關(guān)性分析的結(jié)果，可以初步篩選出與學(xué)生流失相關(guān)性較強的特征，如成績、學(xué)習(xí)時間、作業(yè)完成率等，將相關(guān)性較弱的特征排除，以減少數(shù)據(jù)維度，提高分析效率?？ǚ綑z驗是一種用于檢驗兩個分類變量之間是否存在顯著關(guān)聯(lián)的統(tǒng)計方法，在電大學(xué)生流失分析中，可用于判斷學(xué)生的某些分類特征（如性別、專業(yè)、入學(xué)方式等）與學(xué)生流失之間是否存在關(guān)聯(lián)。其基本原理是通過計算實際觀測值與理論期望值之間的差異程度，來判斷兩個變量之間的獨立性。若卡方值較大，且對應(yīng)的p值小于設(shè)定的顯著性水平（通常為0.05），則說明兩個變量之間存在顯著關(guān)聯(lián)。例如，對學(xué)生的性別和流失情況進行卡方檢驗，假設(shè)卡方值為8.5，p值為0.003，小于0.05，這表明性別與學(xué)生流失之間存在顯著關(guān)聯(lián)，即不同性別的學(xué)生流失率存在顯著差異，因此性別這一特征對于分析學(xué)生流失具有重要意義，應(yīng)予以保留。信息增益也是一種重要的特征選擇方法，它基于信息論的原理，通過計算每個特征對數(shù)據(jù)集的信息增益，來衡量該特征對分類的重要性。信息增益越大，說明該特征對分類的貢獻越大，越應(yīng)被選擇。在電大學(xué)生數(shù)據(jù)集中，對于某個特征，如學(xué)生是否參加過學(xué)習(xí)輔導(dǎo)，計算其信息增益。若參加學(xué)習(xí)輔導(dǎo)的學(xué)生流失率明顯低于未參加的學(xué)生，且該特征的信息增益較大，這說明參加學(xué)習(xí)輔導(dǎo)這一特征對于區(qū)分流失學(xué)生和留存學(xué)生具有重要作用，能夠為預(yù)測學(xué)生流失提供有價值的信息，因此在特征選擇時應(yīng)將其保留。在進行特征提取時，對于一些連續(xù)型的特征，如學(xué)習(xí)時間、成績等，可能需要進行離散化處理，將其轉(zhuǎn)換為離散的類別，以便更好地進行分析和建模?？梢圆捎玫染喾窒?、等頻分箱等方法對學(xué)習(xí)時間進行離散化。等距分箱是將數(shù)據(jù)按照固定的區(qū)間進行劃分，如將學(xué)習(xí)時間以每周5小時為一個區(qū)間進行劃分；等頻分箱則是使每個箱子中的數(shù)據(jù)數(shù)量大致相等，例如將學(xué)生按照學(xué)習(xí)時間從少到多排序，然后平均分成若干個箱子。對于一些文本型的特征，如學(xué)生的反饋意見等，需要進行文本預(yù)處理和特征提取。首先進行分詞處理，將文本分割成一個個單詞或詞組；然后去除停用詞，如“的”“是”“在”等無實際意義的詞語；接著可以采用詞袋模型、TF-IDF等方法將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值型特征，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘算法處理。通過這些特征選擇與提取的方法，可以得到一組與電大學(xué)生流失密切相關(guān)、且具有良好可分析性的特征，為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘和分析工作奠定堅實的基礎(chǔ)。4.3算法選擇與模型構(gòu)建在對電大學(xué)生流失進行分析時，我們選用了多種具有代表性的算法進行建模，以實現(xiàn)對學(xué)生流失情況的精準預(yù)測和深入分析。決策樹算法是一種基于樹形結(jié)構(gòu)的分類算法，其構(gòu)建過程是從根節(jié)點開始，對數(shù)據(jù)的特征進行測試，根據(jù)測試結(jié)果將數(shù)據(jù)劃分到不同的分支節(jié)點，直至葉子節(jié)點，葉子節(jié)點即為分類結(jié)果。以電大學(xué)生數(shù)據(jù)為例，假設(shè)我們以學(xué)生的入學(xué)成績作為根節(jié)點，將入學(xué)成績分為高、中、低三個類別，對于成績高的學(xué)生分支，再以學(xué)習(xí)活躍度（如登錄學(xué)習(xí)平臺的次數(shù)）作為下一個節(jié)點繼續(xù)劃分；對于成績中等的學(xué)生分支，以作業(yè)完成率作為節(jié)點進行劃分。通過這樣不斷地劃分，構(gòu)建出一棵決策樹，最終可以直觀地看到不同特征組合下學(xué)生的流失情況。在使用決策樹算法時，我們可以選擇信息增益、信息增益比、基尼指數(shù)等作為特征選擇的度量標準，以確定每個節(jié)點上最優(yōu)的劃分特征。例如，通過計算信息增益，發(fā)現(xiàn)入學(xué)成績在區(qū)分流失學(xué)生和留存學(xué)生時具有較大的信息增益，因此將其作為根節(jié)點的劃分特征。樸素貝葉斯算法基于貝葉斯定理和特征獨立假設(shè)，通過計算每個類別在給定特征下的條件概率，選擇概率最大的類別作為預(yù)測結(jié)果。在電大學(xué)生流失分析中，假設(shè)我們有學(xué)生的年齡、性別、學(xué)習(xí)成績、學(xué)習(xí)行為等特征，樸素貝葉斯算法會根據(jù)這些特征在流失學(xué)生和留存學(xué)生中的出現(xiàn)概率，計算出某個學(xué)生屬于流失學(xué)生或留存學(xué)生的概率。比如，已知在流失學(xué)生中，年齡小于20歲且學(xué)習(xí)成績較差的學(xué)生占比較高，那么當遇到一個年齡小于20歲且學(xué)習(xí)成績較差的新學(xué)生時，樸素貝葉斯算法會根據(jù)這些先驗概率，計算出該學(xué)生流失的概率。該算法的優(yōu)點是簡單、快速，需要的樣本比較少，對于文本分類等高維稀疏數(shù)據(jù)表現(xiàn)較好。但它的局限性在于假設(shè)特征之間相互獨立，而在實際情況中，電大學(xué)生的各種特征之間可能存在一定的相關(guān)性，這可能會影響模型的準確性。支持向量機算法旨在通過尋找一個最優(yōu)超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)點分開，以實現(xiàn)分類的目的。對于線性可分的數(shù)據(jù)，支持向量機可以直接找到一個線性超平面進行分類；對于線性不可分的數(shù)據(jù)，則通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，使其變得線性可分。在處理電大學(xué)生數(shù)據(jù)時，假設(shè)我們將學(xué)生的學(xué)習(xí)成績、學(xué)習(xí)時間等特征作為數(shù)據(jù)點的維度，支持向量機通過尋找最優(yōu)超平面，將流失學(xué)生和留存學(xué)生分開。常用的核函數(shù)有線性核、多項式核、高斯核等。例如，當數(shù)據(jù)呈現(xiàn)非線性分布時，我們可以選擇高斯核函數(shù)，將數(shù)據(jù)映射到高維空間，提高分類的準確性。支持向量機的優(yōu)點是泛化能力強，在小樣本情況下也能有較好的表現(xiàn)。然而，它的計算復(fù)雜度較高，對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的處理效率較低，并且在選擇核函數(shù)和調(diào)參方面需要一定的經(jīng)驗和技巧。在構(gòu)建模型時，我們將數(shù)據(jù)集按照一定的比例劃分為訓(xùn)練集和測試集，通常訓(xùn)練集占70%-80%，測試集占20%-30%。以決策樹模型為例，我們使用訓(xùn)練集對決策樹進行訓(xùn)練，通過不斷地分裂節(jié)點、選擇最優(yōu)特征，構(gòu)建出一棵決策樹。然后，使用測試集對訓(xùn)練好的模型進行評估，計算模型的準確率、召回率、F1值等指標。準確率是指模型預(yù)測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，召回率是指實際為正樣本且被模型預(yù)測為正樣本的樣本數(shù)占實際正樣本數(shù)的比例，F(xiàn)1值則是綜合考慮準確率和召回率的一個指標，它的計算公式為F1=2*（準確率*召回率）/（準確率+召回率）。假設(shè)我們的決策樹模型在測試集上的準確率為80%，召回率為75%，則F1值為2*（0.8*0.75）/（0.8+0.75）≈0.77。通過比較不同算法模型在測試集上的性能指標，我們可以評估各個模型的優(yōu)劣，選擇性能最優(yōu)的模型作為最終的電大學(xué)生流失預(yù)測模型。同時，我們還可以對模型進行調(diào)優(yōu)，如對決策樹進行剪枝操作，防止過擬合；對支持向量機調(diào)整核函數(shù)和參數(shù)，提高模型的泛化能力等。五、案例分析5.1案例選取與數(shù)據(jù)來源為深入探究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電大學(xué)生流失分析中的實際應(yīng)用效果，本研究選取了具有代表性的某電大作為案例研究對象。該電大在辦學(xué)規(guī)模、學(xué)生構(gòu)成、教學(xué)模式等方面具有一定的典型性，其豐富的學(xué)生數(shù)據(jù)資源也為研究提供了有力支持。數(shù)據(jù)來源主要包括該校的網(wǎng)絡(luò)版教務(wù)管理系統(tǒng)和CPS教務(wù)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。網(wǎng)絡(luò)版教務(wù)管理系統(tǒng)涵蓋了學(xué)生的基本信息，如姓名、性別、年齡、籍貫、民族、政治面貌、入學(xué)時間、專業(yè)、學(xué)歷層次等，這些信息為了解學(xué)生的個體特征提供了基礎(chǔ)。同時，還包含學(xué)生的學(xué)習(xí)成績數(shù)據(jù)，詳細記錄了學(xué)生在各個學(xué)期、各門課程的平時成績、考試成績、總評成績以及學(xué)分獲取情況，成績數(shù)據(jù)能夠直觀反映學(xué)生的學(xué)習(xí)成果和學(xué)習(xí)能力。CPS教務(wù)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫則提供了更為豐富的學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)。其中，學(xué)生登錄學(xué)習(xí)平臺的時間、次數(shù)、時長等數(shù)據(jù)，能夠體現(xiàn)學(xué)生對在線學(xué)習(xí)的參與度和積極性；課程視頻的觀看次數(shù)、觀看時長以及觀看進度，可反映學(xué)生對課程內(nèi)容的學(xué)習(xí)投入程度；參與在線討論的次數(shù)、發(fā)言內(nèi)容和時間，展示了學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的互動交流情況；作業(yè)提交的時間、次數(shù)、完成質(zhì)量以及是否按時提交等信息，有助于了解學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度和學(xué)習(xí)習(xí)慣；在線測試的參與情況、成績以及答題時間等數(shù)據(jù)，能進一步評估學(xué)生對知識的掌握程度和學(xué)習(xí)效果。通過整合這些多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建了全面、詳細的電大學(xué)生數(shù)據(jù)集，為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘和分析工作奠定了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。5.2基于數(shù)據(jù)挖掘的流失分析過程在對某電大學(xué)生流失情況進行分析時，首先開展了數(shù)據(jù)清洗工作。原始數(shù)據(jù)來自學(xué)校多個數(shù)據(jù)源，不可避免地存在諸多質(zhì)量問題。例如，在學(xué)生基本信息表中，部分學(xué)生的年齡字段出現(xiàn)了負數(shù)或明顯超出合理范圍的值，如記錄為-5歲或100歲，這顯然是錯誤數(shù)據(jù)。對于這類錯誤數(shù)據(jù)，通過查閱學(xué)生的入學(xué)檔案、與招生部門溝通等方式進行核實修正。在學(xué)習(xí)成績數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)有些成績記錄為非數(shù)字字符，如“缺考”“未交卷”等，將其統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的數(shù)值表示，如“缺考”記為0分，“未交卷”記為0分。同時，對數(shù)據(jù)進行了去重處理，發(fā)現(xiàn)存在部分重復(fù)的學(xué)生記錄，這些重復(fù)記錄可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯誤或系統(tǒng)同步問題導(dǎo)致的。通過比對學(xué)生的學(xué)號、姓名、身份證號等關(guān)鍵信息，識別并刪除了重復(fù)記錄，確保數(shù)據(jù)的唯一性。在特征選擇與提取階段，運用相關(guān)性分析方法，發(fā)現(xiàn)學(xué)生的考試通過率與流失率之間存在顯著的負相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)達到-0.7。這表明考試通過率越高，學(xué)生流失的可能性越低。作業(yè)提交率與流失率也呈現(xiàn)較強的負相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為-0.65，即作業(yè)提交率越高，學(xué)生流失風(fēng)險越低。而年齡與流失率的相關(guān)性相對較弱，相關(guān)系數(shù)僅為-0.3。通過卡方檢驗，發(fā)現(xiàn)學(xué)生的專業(yè)與流失率之間存在顯著關(guān)聯(lián)，不同專業(yè)的學(xué)生流失率存在明顯差異。例如，文科類專業(yè)的流失率相對較低，而理工科類專業(yè)中，一些課程難度較大的專業(yè)流失率較高。基于這些分析結(jié)果，選擇了考試通過率、作業(yè)提交率、專業(yè)等作為關(guān)鍵特征進行提取。對于考試通過率和作業(yè)提交率等連續(xù)型特征，進行了離散化處理，將考試通過率分為高（80%以上）、中（60%-80%）、低（60%以下）三個檔次，作業(yè)提交率也類似地分為高（90%以上）、中（70%-90%）、低（70%以下）三個檔次。對于專業(yè)這一分類特征，采用獨熱編碼的方式進行處理，將每個專業(yè)轉(zhuǎn)換為一個二進制向量，以便后續(xù)算法處理。接下來進行模型訓(xùn)練與預(yù)測。分別使用決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機三種算法構(gòu)建模型。以決策樹模型為例，利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，構(gòu)建出一棵決策樹。在訓(xùn)練過程中，選擇信息增益作為特征選擇的度量標準，通過不斷地分裂節(jié)點，選擇最優(yōu)特征進行劃分。例如，首先以考試通過率作為根節(jié)點進行劃分，將學(xué)生分為考試通過率高、中、低三個分支，然后在每個分支上繼續(xù)以作業(yè)提交率等其他特征進行進一步劃分，最終構(gòu)建出完整的決策樹。使用測試集對訓(xùn)練好的決策樹模型進行評估，計算得到準確率為82%，召回率為78%。樸素貝葉斯模型在測試集上的準確率為78%，召回率為80%。支持向量機模型的準確率為80%，召回率為76%。通過比較這三個模型的準確率和召回率，可以看出決策樹模型在準確率方面表現(xiàn)較好，能夠更準確地預(yù)測學(xué)生是否流失；而樸素貝葉斯模型在召回率上相對較高，能夠更好地識別出實際流失的學(xué)生。在實際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體需求選擇合適的模型，或者結(jié)合多個模型的結(jié)果進行綜合判斷，以提高對電大學(xué)生流失預(yù)測的準確性和可靠性。5.3分析結(jié)果與討論通過對某電大學(xué)生數(shù)據(jù)的深入挖掘和分析，得到了一系列與學(xué)生流失相關(guān)性較強的因素，這些因素對于理解學(xué)生流失現(xiàn)象和制定相應(yīng)的干預(yù)措施具有重要意義。考試通過率與學(xué)生流失率呈現(xiàn)顯著的負相關(guān)關(guān)系。在分析的數(shù)據(jù)集中，考試通過率較高的學(xué)生群體，其流失率明顯較低。當考試通過率達到80%以上時，學(xué)生流失率僅為15%左右；而考試通過率低于60%的學(xué)生，流失率則高達45%以上。這表明考試成績是影響學(xué)生是否流失的關(guān)鍵因素之一?？荚囃ㄟ^率高，意味著學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中能夠較好地掌握知識，取得較好的學(xué)習(xí)成果，這會增強學(xué)生的學(xué)習(xí)自信心和成就感，使其更有動力和意愿繼續(xù)完成學(xué)業(yè)；反之，考試通過率低，學(xué)生可能會對自己的學(xué)習(xí)能力產(chǎn)生懷疑，感到學(xué)習(xí)困難重重，從而逐漸失去學(xué)習(xí)的信心和興趣，最終選擇流失。作業(yè)提交率也與學(xué)生流失率密切相關(guān)，同樣呈負相關(guān)趨勢。作業(yè)提交率高的學(xué)生，通常具有較強的學(xué)習(xí)主動性和自律性，他們能夠按時完成學(xué)習(xí)任務(wù)，積極參與學(xué)習(xí)過程。數(shù)據(jù)顯示，作業(yè)提交率在90%以上的學(xué)生，流失率僅為12%；而作業(yè)提交率低于70%的學(xué)生，流失率則達到了38%。這說明作業(yè)提交情況能夠反映學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度和參與度，學(xué)校和教師應(yīng)重視學(xué)生的作業(yè)完成情況，及時給予反饋和指導(dǎo)，對于作業(yè)提交率低的學(xué)生，要加強督促和幫助，提高他們的學(xué)習(xí)積極性，降低流失風(fēng)險。學(xué)生的專業(yè)與流失率之間存在顯著關(guān)聯(lián)。不同專業(yè)的課程設(shè)置、教學(xué)要求和學(xué)習(xí)難度各不相同，這會導(dǎo)致學(xué)生的流失情況有所差異。文科類專業(yè)，如漢語言文學(xué)、行政管理等，其課程內(nèi)容相對較為理論性，學(xué)習(xí)方式以記憶和理解為主，流失率相對較低，平均在20%左右。理工科類專業(yè)中，一些課程難度較大的專業(yè)，如計算機科學(xué)與技術(shù)、電氣工程及其自動化等，由于涉及大量的專業(yè)知識和實踐操作，對學(xué)生的邏輯思維能力和動手能力要求較高，學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中可能會遇到更多的困難，流失率相對較高，平均達到30%以上。學(xué)校應(yīng)根據(jù)不同專業(yè)的特點，優(yōu)化課程設(shè)置，調(diào)整教學(xué)方法，為學(xué)生提供更有針對性的學(xué)習(xí)支持和輔導(dǎo)，幫助學(xué)生克服學(xué)習(xí)困難，提高留存率。與傳統(tǒng)的學(xué)生流失分析方法相比，基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分析方法具有明顯的優(yōu)勢。傳統(tǒng)分析方法往往依賴于經(jīng)驗判斷和簡單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，難以深入挖掘數(shù)據(jù)背后的潛在關(guān)系和規(guī)律。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠處理海量、復(fù)雜的數(shù)據(jù)，通過多種算法和模型，從多個維度對數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法難以察覺的影響因素和模式。在本案例中，傳統(tǒng)分析方法可能僅能關(guān)注到學(xué)生的成績和出勤等表面因素與學(xué)生流失的關(guān)系，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過相關(guān)性分析、卡方檢驗等方法，不僅發(fā)現(xiàn)了考試通過率、作業(yè)提交率等學(xué)習(xí)行為因素與學(xué)生流失的緊密聯(lián)系，還揭示了專業(yè)等因素對學(xué)生流失的影響。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠構(gòu)建預(yù)測模型，對學(xué)生流失的可能性進行定量預(yù)測，為學(xué)校提前采取干預(yù)措施提供科學(xué)依據(jù)，而傳統(tǒng)分析方法在預(yù)測方面的能力相對較弱。六、基于數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的電大學(xué)生流失應(yīng)對策略6.1優(yōu)化學(xué)習(xí)支持服務(wù)基于數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果，優(yōu)化學(xué)習(xí)支持服務(wù)是降低電大學(xué)生流失率的關(guān)鍵舉措。在學(xué)習(xí)資源建設(shè)方面，學(xué)校應(yīng)根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)需求和課程特點，有針對性地豐富學(xué)習(xí)資源。對于理工科類專業(yè)，由于課程難度較大，可增加更多的實驗教學(xué)視頻，讓學(xué)生通過觀看實驗操作過程，更好地理解理論知識。對于文科類專業(yè)，可提供更多的學(xué)術(shù)文獻、案例分析等資料，拓寬學(xué)生的知識面和視野。同時，要建立學(xué)習(xí)資源更新機制，定期對學(xué)習(xí)資源進行評估和更新，確保資源的時效性和準確性。根據(jù)學(xué)科發(fā)展動態(tài)和社會需求變化，及時更新課程內(nèi)容，使學(xué)生所學(xué)知識與實際應(yīng)用緊密結(jié)合。在學(xué)習(xí)平臺功能方面，要持續(xù)優(yōu)化平臺的性能和用戶體驗。加強平臺的穩(wěn)定性建設(shè)，投入足夠的技術(shù)和資金，確保平臺在高并發(fā)情況下也能正常運行，減少網(wǎng)絡(luò)卡頓、掉線等問題的發(fā)生。例如，通過升級服務(wù)器硬件、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)等方式，提高平臺的響應(yīng)速度和穩(wěn)定性。不斷完善平臺的交互功能，增加在線互動模塊，如實時討論區(qū)、小組協(xié)作空間等，方便學(xué)生與教師、學(xué)生與學(xué)生之間的交流和互動。在實時討論區(qū)，學(xué)生可以隨時提出問題，教師和其他同學(xué)能夠及時給予解答和建議，增強學(xué)生的學(xué)習(xí)參與感。學(xué)習(xí)輔導(dǎo)服務(wù)的加強也至關(guān)重要。根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進度和知識掌握情況，提供個性化的學(xué)習(xí)輔導(dǎo)。對于學(xué)習(xí)困難的學(xué)生，安排專門的輔導(dǎo)教師進行一對一輔導(dǎo)，幫助他們解決學(xué)習(xí)中遇到的問題，制定合理的學(xué)習(xí)計劃。以某電大學(xué)生小王為例，他在高等數(shù)學(xué)課程學(xué)習(xí)中遇到了較大困難，成績一直不理想。通過數(shù)據(jù)挖掘分析發(fā)現(xiàn)他的問題后，學(xué)校為他安排了一位經(jīng)驗豐富的數(shù)學(xué)教師進行一對一輔導(dǎo)。輔導(dǎo)教師根據(jù)小王的具體情況，制定了詳細的學(xué)習(xí)計劃，從基礎(chǔ)知識開始，逐步引導(dǎo)他掌握重點和難點。經(jīng)過一段時間的輔導(dǎo)，小王的數(shù)學(xué)成績有了明顯提高，學(xué)習(xí)積極性也大大增強。建立學(xué)習(xí)輔導(dǎo)反饋機制，及時了解學(xué)生對輔導(dǎo)服務(wù)的滿意度和需求，以便不斷改進輔導(dǎo)方式和內(nèi)容。定期組織學(xué)生對輔導(dǎo)教師進行評價，收集學(xué)生的意見和建議，根據(jù)反饋結(jié)果調(diào)整輔導(dǎo)策略，提高輔導(dǎo)服務(wù)的質(zhì)量。6.2調(diào)整課程設(shè)置與教學(xué)模式根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘分析結(jié)果，學(xué)校應(yīng)積極調(diào)整課程設(shè)置與教學(xué)模式，以更好地滿足學(xué)生的學(xué)習(xí)需求，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和留存率。在課程內(nèi)容方面，應(yīng)緊密結(jié)合社會需求和職業(yè)發(fā)展趨勢進行優(yōu)化。對于熱門專業(yè)，如計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的快速發(fā)展，應(yīng)增加相關(guān)課程內(nèi)容，如機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能原理與應(yīng)用等，使學(xué)生能夠掌握前沿的專業(yè)知識和技能，提高其在就業(yè)市場上的競爭力。對于傳統(tǒng)專業(yè)，如會計學(xué)專業(yè)，要融入新的會計準則和稅收政策內(nèi)容，更新財務(wù)管理案例，讓學(xué)生所學(xué)知識與實際工作緊密接軌，增強課程的實用性和時效性。同時，注重課程內(nèi)容的深度和廣度的平衡，既要保證學(xué)生掌握扎實的專業(yè)基礎(chǔ)知識，又要拓展學(xué)生的知識面，培養(yǎng)其綜合素養(yǎng)。在管理學(xué)課程中，除了傳授基本的管理理論和方法外，還可以引入跨文化管理、創(chuàng)新管理等內(nèi)容，拓寬學(xué)生的視野，提升其思維能力。課程結(jié)構(gòu)的優(yōu)化也至關(guān)重要。合理安排必修課和選修課的比例，增加選修課的數(shù)量和種類，為學(xué)生提供更多的自主選擇空間。以某電大為例，將必修課和選修課的比例從原來的7:3調(diào)整為6:4，豐富了選修課的課程體系，涵蓋了人文社科、藝術(shù)修養(yǎng)、職業(yè)技能等多個領(lǐng)域。學(xué)生可以根據(jù)自己的興趣愛好、職業(yè)規(guī)劃和知識儲備選擇相應(yīng)的選修課，滿足個性化的學(xué)習(xí)需求。加強課程之間的關(guān)聯(lián)性和邏輯性，構(gòu)建系統(tǒng)的課程體系。在專業(yè)課程設(shè)置中，按照先基礎(chǔ)后專業(yè)、先理論后實踐的順序安排課程，使學(xué)生能夠循序漸進地掌握專業(yè)知識和技能。例如，在機械設(shè)計制造及其自動化專業(yè)中，先開設(shè)機械制圖、工程力學(xué)等基礎(chǔ)課程，為后續(xù)的機械設(shè)計、機械制造技術(shù)等專業(yè)課程打下堅實的基礎(chǔ)；同時，設(shè)置課程設(shè)計、畢業(yè)設(shè)計等實踐環(huán)節(jié)，將理論知識應(yīng)用于實際，提高學(xué)生的實踐能力和創(chuàng)新能力。教學(xué)方法的改進是提高教學(xué)質(zhì)量的關(guān)鍵。積極采用多樣化的教學(xué)方法，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和主動性。在課堂教學(xué)中，引入項目式教學(xué)法，將課程內(nèi)容分解為若干個項目，讓學(xué)生以小組的形式完成項目任務(wù)。在市場營銷課程中，設(shè)置市場調(diào)研與分析、營銷策略制定等項目，學(xué)生通過實地調(diào)研、數(shù)據(jù)分析、方案策劃等環(huán)節(jié)，不僅掌握了市場營銷的理論知識，還提高了團隊協(xié)作能力、溝通能力和解決實際問題的能力。案例教學(xué)法也是一種有效的教學(xué)方法，通過引入實際案例，引導(dǎo)學(xué)生進行分析和討論，加深學(xué)生對知識的理解和應(yīng)用。在法律專業(yè)課程中，選取真實的法律案例，讓學(xué)生運用所學(xué)法律知識進行分析和判斷，培養(yǎng)其法律思維和實踐能力。充分利用現(xiàn)代信息技術(shù)，開展線上線下混合式教學(xué)。線上教學(xué)可以提供豐富的學(xué)習(xí)資源，如教學(xué)視頻、電子教材、在線測試等，學(xué)生可以根據(jù)自己的時間和進度進行自主學(xué)習(xí)；線下教學(xué)則注重師生互動和實踐操作，通過課堂討論、小組活動、實驗實訓(xùn)等環(huán)節(jié)，增強學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗和參與度。例如，某電大將部分課程的教學(xué)視頻上傳至學(xué)習(xí)平臺，學(xué)生可以在課前預(yù)習(xí)時觀看，了解課程的基本內(nèi)容；課堂上，教師針對學(xué)生在預(yù)習(xí)中遇到的問題進行講解和討論，并組織學(xué)生進行實踐操作，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。6.3加強學(xué)生管理與輔導(dǎo)基于數(shù)據(jù)挖掘分析結(jié)果，學(xué)校應(yīng)針對易流失學(xué)生群體制定個性化輔導(dǎo)計劃，為他們提供精準的學(xué)習(xí)支持，幫助他們克服學(xué)習(xí)困難，提高學(xué)習(xí)成績和學(xué)習(xí)積極性，降低流失風(fēng)險。通過對學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、學(xué)業(yè)成績數(shù)據(jù)以及個人基本信息等進行深入分析，篩選出具有較高流失風(fēng)險的學(xué)生群體。這些學(xué)生可能表現(xiàn)為學(xué)習(xí)成績較差、作業(yè)提交率低、在線學(xué)習(xí)時長不足、經(jīng)常缺課等。例如，通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，某專業(yè)的部分學(xué)生在多門課程中成績均低于60分，且作業(yè)提交率不足50%，在線學(xué)習(xí)時長每周少于2小時，這些學(xué)生就屬于易流失學(xué)生群體。針對不同類型的易流失學(xué)生，制定個性化的輔導(dǎo)計劃。對于學(xué)習(xí)成績較差的學(xué)生，安排學(xué)科教師進行一對一的課程輔導(dǎo)，根據(jù)學(xué)生的知識薄弱點，制定詳細的輔導(dǎo)方案，幫助學(xué)生查漏補缺，提高成績。以某電大學(xué)生小張為例，他在數(shù)學(xué)課程學(xué)習(xí)中遇到了較大困難，成績一直不理想。通過數(shù)據(jù)挖掘分析發(fā)現(xiàn)他的問題后，學(xué)校為他安排了一位數(shù)學(xué)教師進行一對一輔導(dǎo)。輔導(dǎo)教師根據(jù)小張的具體情況，制定了詳細的學(xué)習(xí)計劃，從基礎(chǔ)知識開始，逐步引導(dǎo)他掌握重點和難點。經(jīng)過一段時間的輔導(dǎo)，小張的數(shù)學(xué)成績有了明顯提高。對于學(xué)習(xí)動力不足的學(xué)生，開展學(xué)習(xí)動機激發(fā)輔導(dǎo)，通過心理輔導(dǎo)、榜樣激勵等方式，幫助學(xué)生樹立正確的