质量技术专业人员职业资格培训课教学课件

质量技术专业人员职业资格培训课16、人民应该为法律而战斗，就像为了城墙而战斗一样。——赫拉克利特17、人类对于不公正的行为加以指责，并非因为他们愿意做出这种行为，而是惟恐自己会成为这种行为的牺牲者。——柏拉图18、制定法律法令，就是为了不让强者做什么事都横行霸道。——奥维德19、法律是社会的习惯和思想的结晶。——托·伍·威尔逊20、人们嘴上挂着的法律，其真实含义是财富。——爱献生质量技术专业人员职业资格培训课质量技术专业人员职业资格培训课16、人民应该为法律而战斗，就像为了城墙而战斗一样。——赫拉克利特17、人类对于不公正的行为加以指责，并非因为他们愿意做出这种行为，而是惟恐自己会成为这种行为的牺牲者。——柏拉图18、制定法律法令，就是为了不让强者做什么事都横行霸道。——奥维德19、法律是社会的习惯和思想的结晶。——托·伍·威尔逊20、人们嘴上挂着的法律，其真实含义是财富。——爱献生质量专业技术人员职业资格继续教育培训主讲人:王雁苹2010年4月风险控制-提出(质量)安全对措施ApplicationofAssociationRulesinStudentAchievementManagementSystemWANGLi-jun,HUMin(ComputerandInformationSchool,HefeiUniversityofTechnology,Hefei230009,China)Abstract:Associationrulesisanimportantareaofdatamining.AdoptsApriorialgorithmofassociationrulesandmakesuseofthedatabaseofstudents'achievementasresearchobject,tominethecorrelationshipofcourses,itgivesteachingadministrationdepartmentatheoreticaladvisetoarrangecourse.高校学生成绩管理系统中存储了大量的学生成绩信息，但目前对学生成绩的处理仅停留在的数据保存、查询及简单的统计阶段，并没有对成绩数据进行深入地挖掘分析，发挥其应有的作用。数据挖掘是解决数据丰富而知识贫乏的有效途径，其实质是从大量数据中提取隐含的、未知的和潜在有用信息的过程。关联规则是数据挖掘研究的主要模式之一。文章将探究关联规则在学生成绩管理系统中的应用，采用关联规则的Apriori算法对学生的成绩进行挖掘生成频繁项集，找出课程之间的良好关系，从而为教学管理工作提供决策支持。1基本理论1.1关联规则[1]关联规则是形如A=>B的蕴涵式，其中A?奂I，B?奂I，并且A∩B=??I。规则A=>B在事务集D中成立，具有支持度s，其中s是D中事务包含A∪B的百分比即概率P(A∪B)。规则A=>B在事务集D中具有置信度c，其中c是D中包含A的事务同时也包含B的百分比即条件概率P(B|A)。即support(A=>B)=P(A∪B)confidence(A=>B)=P(B|A)项集的出现频率是包含项集的事务数，简称为项集的频率、支持度或计数。如果项集I的支持度大于或等于最小支持度(由用户或领域专家设定)，则I为频繁项集。关联规则的挖掘可以分两个步骤完成。1)找出所有的频繁项集。即找出所有那些支持度大于等于最小支持度min_sup的项集。2)由频繁项集产生强关联规则。即产生那些支持度和置信度分别大于或等于最小支持度min_sup和最小置信度min_conf的关联规则。1.2Apriori算法[2]Apriori算法是R.Agrawal和R.Srikant于1994年提出的为布尔关联规则挖掘频繁项集的原创性算法。Apriroi算法使用逐层搜索技术。首先扫描数据库找出满足最小支持度的频繁1项集L1，然后通过L1×L1产生候选2项集C2，扫描数据库计算C2中的每个候选项集的支持度计数，确定频繁2项集的集合L2，同理产生候选3项集C3，从C3开始就可以根据Apriroi性质(频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的)进行剪枝来压缩C3，然后扫描数据库计算C3中的每个候选项集的支持度计数，确定频繁3项集的集合L3，以此类推确定其他频繁项集，算法直到候选项集为空时执行完毕。1.3由频繁项集产生强关联规则[3]根据Apriori算法找出频繁项集后，可直接由它们产生强关联规则(强关联规则满足最小支持度和最小置信度)。置信度可以用如下公式计算。confidence(A=>B)=P(B|A)=s_count(A∪B)/s_count(A)条件概率用项集的支持度计数表示，其中，s_count(A∪B)是包含项集A∪B的事务数，而s_count(A)是包含项集A的事务数。根据该式，关联规则可以产生如下：对于每个频繁项集L，产生L的所有非空子集。对于L的每个非空子集s,如果s_count(t)/s_count(s)min_conf，则输出规则“s=>(L-s)”。其中，min_conf是最小置信度阈值。2关联规则在学生成绩管理系统中的应用学生成绩管理系统是采用ASP+Access技术制作，学生每一学期的成绩都存放在Excel文件(即一学期一个Excel文件)，每一个班级都存放在一个工作表并且以班级命名，每一个工作表的标头都是以学号、姓名、专业以及该学期的课程名称命名。2.1数据集成选择用户通过学生成绩管理系统的首页登录成功后即可进入后台管理，在后台管理中点击关联挖掘链接跳转到关联挖掘页面。在该页面当用户选择了相应的专业后，页面会自动显示出该专业相应的公共基础课程、专业基础课程和专业课程，供用户选择课程进行关联挖掘，点击添加按钮后程序代码遍历所有的Excel文件搜寻该专业的学生的所有成绩，并将已经学过所选课程的学生学号、课程名称、成绩存储到Access数据库中的SJWJ表中，并将学号、课程名称、成绩信息显示在页面上。下面以C语言程序、VB程序设计、VC程序设计和VFP程序设计四门课程为例。2.2数据格式化经过数据集成选择后，发现已经学过上面四门课程的人数为42人，对符合要求的学生成绩进行关联挖掘时，需要逻辑型数据，因此需要将学生成绩转化成布尔型。因为挖掘的是各课程之间的良好关系，所以将大于等于75分的成绩转化为1，将小于75分的成绩转化为0。执行SQL语句完成数据格式化。2.3关联挖掘为方便书写将C语言程序设计用H1代替，VB程序设计用H2代替，VC程序设计用H3代替，VFP程序设计用H4代替。Apriori算法的应用：首先，用户可以自行设置最小支持计数，本例中将最小支持计数设置为14，页面开始执行SQL语句统计数据库中SJWJ表中的每门课程的良好人数，再跟最小支持计数比较，发现四门课程的良好人数都大于14，确定频繁1项集的集合L1，并将四门课程名称存在L1数组中；继续执行程序代码，算法使用L1×L1产生候选2项集的集合C2，再次执行SQL语句统计SJWJ表中C2中每个候选项集的良好人数，再跟最小支持计数比较，并将符合条件的课程名称存在L2数组(二维数组)中，本例中{H2，H3}、{H2，H4}和{H3，H4}符合要求存入L2；继续执行程序代码，算法使用L2×L2产生候选3项集的集合C3，此时C3只有{H2，H3，H4}一个候选值，再次执行SQL语句统计三门课程都良好的人数为15，符合条件确定频繁3项集的集合L3，并将{H2，H3，H4}存入L3数组中，至此程序执行完成。页面执行完成后生成频繁项集的效果图，如图1所示：图1生成频繁项集效果图2.4由频繁项集产生强关联规则频繁项集l={{H2，H3，H4}}，l的非空子集有{H2，H3}、{H2，H4}和{H3，H4}，{H2}，{H3}，{H4}共6个非空子集。设置最小置信度为50%，结果强关联规则如下：H2∧H3=>H4confidence=15/18≈83.3%H2,H3同时良好，H4有大于83.3%的良好可能；H2∧H4=>H3confidence=15/18≈83.3%H2,H4同时良好，H3有大于83.3%的良好可能；H3∧H4=>H2confidence=15/18≈83.3%H3,H4同时良好，H2有大于83.3%的良好可能；H2=>H3∧H4confidence=15/21≈71.4%H2良好，H3,H4有大于71.4%的良好可能；H3=>H2∧H4confidence=15/25=60%H3良好，H2,H4有大于60%的良好可能；H4=>H2∧H3confidence=15/23≈65.2%H4良好，H2,H3有大于65.2%的良好可能；因此，VB程序设计、VC程序设计和VFP程序设计三门课程之间是相互影响的。一些课程学生成绩的好坏会影响另一些课程。VB程序设计学习的好坏对另两门课程的影响较大，故应提前开设VB程序设计，并加强该课程的教材建设和师资队伍建设；其次是对VFP程序设计课程的建设。3结束语采用关联规则挖掘算法在学生成绩管理系统中进行数据挖掘，可以得到很多有价值的信息，本文挖掘出的课程之间的良好关系，为教学管理部门设置安排课程提供理论指导。举一反三，还可以从学生成绩管理系统中挖掘出更多的关系，例如课程之间的不及格关系，从而发现导致学生成绩不及格的课程名称。数据挖掘技术将会在教育领域中的发挥越来越大的作用。数学是一门严谨的学科，它抽象、逻辑性强，用语规范。数学课堂教学过程是数学知识的传递过程，也是师生之间进行信息传输和情感交流的过程。整个课堂教学过程中，教学知识的传递，学生接受知识情况的反馈，都必须依靠语言（包括书面语言）来实现。规范的数学教学，可以避免学生学习的盲目性和随意性，培养他们良好的思维习惯。下面，我就课前准备、课堂用语、解题过程、反思的规范性方面阐述如下：一、课前准备的规范性教师要让学生学好数学，养成良好的听课习惯，准备工作需充分（硬件：课件、小黑板、教具、资料等。软件：对学生的认识、对教学内容的把握、对课堂的驾驭等）。每堂课前教师都应反思自己的准备工作做好了没有。不能让学生感到老师讲课不熟练（东拉西扯）、不严谨（随心所欲），该带的教具、资料没带（丢三落四）。相应的，对学生的要求：数学虽不如文科学习那般每天要强调课前预习，但必要的课前准备工作要做好。比如：讲授《空间图形》时要制作几何体，让他们参与制作，能提高学习的积极性和主动意识。上几何课时带好作图工具，让他们明确几何图形的规范性。上课前把课桌上与学科无关的东西清理掉，培养他们良好的听课习惯等。二、课堂语言的规范性数学教学语言是专业语言，它集哲学语言的深刻、逻辑语言的严谨、语言学的精确规范于一身，是科学性、艺术性、思想性的统一。1.教师本身对概念术语的意义要明确。“比值”与“比”、“邻角”与“邻补角”、“切线”与“切线长”、“公共点”、“交点”是不同的概念，不能混为一谈。比如“公共点”、“交点”在不同背景下意义不同。在已知两图形相交的情况下，“公共点”就是“交点”，若未知相交或不是相交，只能称“公共点”。如：圆与直线相切，有一个公共点，这个点叫切点，不能说圆与直线相切有一个交点。2.在讲授概念术语时要严谨，不能以偏概全，要强调定理成立的条件。“在同圆或等圆中，相等的圆心角所对的弦相等。”“同圆或等圆”这条件不可缺失。又如“圆的切线垂直于过切点的半径”中的“过切点”等。有时为了适应学生的学习，可以把定义或定理用通俗的、易于接受理解的语言来描述，但一定要注意科学性。例如“垂直于弦的直径平分这条弦，并且平分弦所对的弧”，学生记忆起来比较困难。这时，可以把它拆分为“过圆心、垂直弦，必定平分弦，平分弧（要提醒学生是哪条弦对的弧）”。同时提醒同学们不要随意使用定理的逆命题，即使是真命题也不行。更不用说胡编乱造了。3.坚持用普通话教学。要求吐字清晰，读句分明，准确精练，抓住重点，言简意赅。切忌“绕口令”、“口头禅”，既浪费时间，又损了自己的形象。三、解题过程的规范性数学学习的关键就是解题。这是学生所学知识得以发展延续、能力得以提高的重要手段之一。学生通过一定量的有效练习，强化所学知识，扩大思维模式，从而提高学习水平。这里，解题的规范性尤为重要。准确的语言描述，规范的解答能培养学生良好的解题习惯，提高思维水平。为了减轻学生的负担，减少错误知识的负迁移，有效地掌握所学知识，作为教师，在讲授课时就必须强调解题的规范性。关键之一：审题要规范。在分析学生错题时，会发现有许多学生的错误是因为审题不清造成的。对此，有些同学抱着无所谓的态度，觉得不就是马虎，看错题嘛，下次认真一点不就得了。其实，同学想得太简单，概念不清或不会好好审题是大多数学生学习的障碍。认真审题是正确解题的关键，是对题目进行分析、综合，从而寻求解题思路和方法的过程。1.要善于挖掘题目中的有用信息。可以是原题中的已知条件，以及由已知条件直接推出的信息。也可以是图形或式子中的隐含条件（对顶角、公共角（边）、互补（余）、圆心（周）角、二次根式或分式成立的条件等）。2.要认真分析结论。首先，要弄清分析结论是唯一的还是多个的，是否需要分类，分类标准是什么，该如何分？分析结论是变化的还是不变的，与什么概念有关？其次要分析结论的获取有哪些途径。可以教会学生分析要证什么则先要证什么，用转化的思想方法把复杂的转化为简单的，把抽象的转化为具体的。3.要找出条件与结论之间的联系。教会学生在1、2的基础上，找一找从条件到结论要通过什么才能串联起来？一般情况是从条件顺推，再从结论逆推，利用中间量构建关系，搭建桥梁。这都需要教师耐心细致地教会学生分析，从复杂的问题情境中寻找内在联系，有时是单线联系，有的联系很容易找到，但有的联系是隐藏在深处的，须耐心细致地挖掘问题的本质，才能找到；有时是联系有多种（即一题多解），这就要依靠现有知识优胜劣汰，找出最简洁、最合适的解题思路。关键之二：语言叙述要规范。在审题过程中，教师或学生要想将推理过程直观形象地表现出来，语言描述必不可少。规范的语言叙述应步骤清楚完整、答案简洁明了、观点正确、详略得当。切忌含糊不清、冗长拖沓，让人听了不知所云。关键之三：书写要规范。教师板书的规范程度对学生起着潜移默化的影响。试想，教师上课如果板书随心所欲，想到哪，写到哪，没有章法，没有风格，没有美感，对于学生而言，就更没有约束，学生会纷纷仿效，不久便青出于蓝而胜于蓝，等形成风格之后便很难纠正。规范的板书，能使学生看到知识形成、发生、发展的过程，从中看到思路和方法。而通过板书的位置设计还可以让学生看到知识点间的联系和不同，把握到知识的脉络框架。学生的书写，必须做到书写全面工整、脉络清晰、步骤清楚、步步有据。刚开始，学生书写肯定不到位，此时，教师要耐心地帮助他们调整修改，直至规范。四、学生反思的规范性学习反思的过程其实是一个知识的消化、吸收过程。通过反思，把老师讲解的知识内化为学生自己的东西，提炼出有用的数学思想，转化为自己的能力。在一道习题讲完以后，首先要让学生对自己或别人的解题的过程和教师的讲解过程进行反思。①解题的难点是什么？你解题时的思维的障碍在哪里？是如何突破的？②解题中出现的错误，是由什么原因导致的？以后在解题中应注意什么问题？别人的错误对你有什么启发？③这道题的题型、解法等与以前做过的哪些题目相类似，它们有无相通的地方？④还有哪些好的解题方法等。其次对于重要的错误，重要的方法，可以及时记录，以备不时之需，即是错题集、方法集；再次对于解题或听课过程出现的疑问，可以及时向教师或同学询问；对于学习方面的一些感悟