阴爱英，杨晓花

（福州大学至诚学院 计算机工程系，福建 福州 350002）

基于决策树的学生成绩分类研究

阴爱英，杨晓花

（福州大学至诚学院 计算机工程系，福建 福州 350002）

本文根据决策树分类技术对福建省计算机等级考试中的成绩进行分析和挖掘.首先对成绩数据进行离散化处理，设置成决策树分类的属性数据；接着利用ID3改进算法构建成绩分类的决策树模型，并对其剪枝；最后根据模型给出相应的规则和几个教学建议.实验结果表明，利用决策树分类技术在计算机等级考试中进行挖掘分析的方法是有效可行的.

数据挖掘；决策树；信息增益；计算机等级考试

1 引言

随着数据挖掘技术的发展，各行各业均利用数据挖掘技术来为其提供决策支持.数据挖掘技术是从大量的数据中，挖掘出人们开始并不知道的但又隐含在数据库中的并且有用的信息[1].随着高等教育行业的信息化技术的发展，越来越多的管理者或老师更加关注学生的学习情况，通过对历年来的教学数据进行分析，挖掘出影响学生学习成绩的一些关键信息，以此提高教学质量.

近年来，国内外学者对数据挖掘的应用进行了深入研究，如：Abeer等[2]根据现有的教学数据库，利用决策树分类技术预测学生的最终成绩；Rupp等[3]通过EDM(Education Data Mining)和学习分析技术对学生学习能力进行挖掘；Alejandro[4]通过对EDM平台进行维护和扩展，并对该平台利用数据挖掘的方法进行分析和讨论；Abdullah等[5]利用关联规则对电子管理系统进行挖掘，为教育管理机构提供决策支持；……