田文祥

(合肥工业大学 管理学院，合肥 230009)

0 引言

学业预警通常是指学校通过学生在学习进度推进的不同阶段，密切关注学生学习进展，对学习效果不理想达到一定程度的学生采取提醒、教育等预先警示方式并责令改正，帮助学生顺利完成学业的一种教育和干预手段[1]。高校学业预警中学生学分数的取得通常是学生毕业资格中最基本的要素之一，学分数或课程数是高校学业预警机制中最常见的量化指标，同时学业绩点或平均学分绩点(GPA)也是衡量学生学习质量的常见指标，也是学业预警中常用的筛查指标。对在校学生进行学业预警筛查时，一般会根据学生学业问题的严重程度设置几个不同的预警等级，如模仿气象预警等级的黄色预警(较严重)、橙色预警(严重)、红色预警(非常严重)。借助于数据挖掘技术对高校学生学业数据进行处理，从大量的数据中发现潜在育人价值体系[2]。离群数据[3]具有空间稀疏性、小样本、属性点异常现象等显著特点，与高校学生学业预警管理体系[4]状态分布特点接近，基于统计学的方法和已获得数据，选择采用离群数据挖掘技术作为技术手段。

1 数据分析

1.1 数据来源及方法选择

以合肥工业大学管理学院会计学专业学生学年度文化课成绩为样本，运用离群数据挖掘技术[5]进行处理，通过分析相关指标，对数据进行以下定义与处理：得分90分以上的科目所获成绩划分为一类成绩，并通过SQL语言、数据库系统进行数据处理，计算单个学生90分以上科目学分总和。……