张瑞全

（滁州城市职业学院 体育部，安徽 滁州 239000）

1 引言

在高校教学管理领域，学习成绩以及课堂表现是学习效果分析的主要依据，进而完成学生在体育课、专业课、公共课程方面的学习能力评定，大量的学科成绩为教师教学管理造成困难。伴随信息处理技术以及大数据技术的优化更新，教育者将学生成绩管理寄希望于智能挖掘算法[1]，数据挖掘逐渐成为高校学科成绩管理与学习效果分析的有效工具。

数据挖掘用于高校体育的关键意义在于：可以考虑学生体能状况、课堂表现、课后训练等多元化评估指标以全方位、综合性评价学生的体育学习效果，避免学习效果分析的主观性与片面性[2]。数据挖掘相比人工数据处理的效率大幅提高，评价准确度更为精准。数据挖掘的大学生体育学习效果一方面可作为教学质量评价的依据，另一方面向教学管理人员提供优化教学评价模式的决策依据。

为此，本文利用数据挖掘在关联分析领域的优势，提出了一种基于Apriori 算法的大学生体育学习效果分析方法。

2 大学生体育学习数据采集与预处理

2.1 大学生体育学习相关信息采集

大学生体育信息数据采集具有显著的信息化特征，和传统教学中办公软件统计学生成绩的方式相比，大数据技术更加注重教学传感器、教学管理平台等渠道数据的整合。分析大学生体育学习效果所需的数据类型主要包括学生基本信息、体育课上训练情况、体育课后训练情况、体育考核成绩、体育赛事成绩等等[3]。……