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| 研究生： |
樓玉玲 Lo, Yu-Lin |
|---|---|
| 論文名稱： |
以資料發掘技術分析政大通識課程 Using data mining to analyze general courses of national cheng - Chi University |
| 指導教授： | 劉文卿 |
| 學位類別： |
碩士
Master |
| 系所名稱： |
商學院 - 資訊管理學系 Department of Management Information System |
| 論文出版年： | 1998 |
| 畢業學年度： | 86 |
| 語文別： | 中文 |
| 論文頁數： | 74 |
| 中文關鍵詞： | 資料發掘 、通識課程 、資料探勘 、教育科技 、通識教育 |
| 外文關鍵詞： | General courses |
| 相關次數： | 點閱：157 下載：0 |
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資料發掘研究重點在於幫助使用者從眾多現存資料中發掘出隱藏於其內前所未知且可能非常有用的資訊。本研究應用資料發掘技術於通識課程規劃上，經由文獻探討建立初步的研究架構，採用政大學生選修通識課程之資料進行資料發掘，最後分析結果可作為未來政大通識課程規劃之參考。
傳統規劃通識課程的方式多是以老師為出發點，這樣的規劃方式難免有欠考量之處，而學生選課必須依據老師所開的課程，未必能選修到自已真正有興趣的通識課程。本研究以學生需求觀點為出發點，將學生選修通識課程行為對應到顧客購物行為觀念上，再應用資料發掘技術來分析政大通識課程，建立學生─顧客、課程─商品及老師─商品品牌的對應分析模式，透過資料發掘技術的分析方法，找出學生選擇通識課程的特性與關鍵，可以提供通識課程規劃另一個方向的思考，使得通識課程的規劃更加更切合學生需求。
論文提要-----I
附圖目錄-----IIV
表格目錄-----VI
第一章 緒論-----1
第一節 研究背景-----2
第二節 研究動機與目的-----3
第三節 研究方法與步驟-----4
第四節 研究限制-----5
第二章 文獻探討-----6
第一節 通識教育之涵意-----6
第二節 資料發掘的意義-----8
第三節 資料庫相關議題-----13
第四節 發掘出知識的表達問題及後續處理問題-----19
第三章 研究方法-----24
第一節 研究架構及使用工具之簡介-----24
第二節 研究內容-----28
第四章 資料分析-----37
第一節 資料分析環境-----37
第二節 學生─課程相關問題使用屬性、分析程序與分析結果-----38
第三節 學生─老師相關問題使用屬性、分析程序與分析結果-----57
第五章 結論與建議-----67
第一節 結論-----67
第二節 後續研究的建議-----70
參考文獻-----71
附圖目錄
圖2-1 KDD P<sub>ROCESS</sub>-----9
圖2-2 資料發掘架構-----10
圖2-3 資料發掘技術應用問題核心及其關係-----13
圖2-4 資料倉儲與資料超市關係圖-----19
圖3-1 本研究之研究架構-----28
圖3-2 本研究之ER <sub>MODEL</sub>-----30
圖3-3 政大83-86學期通識課程開課數-----30
圖3-4 83-86各學期各學院及藝術類通識課程開課情形-----31
圖3-5 本研究問題定義核心-----34
圍3-6 分析欄位選定之過程─以學生選課特性為例----------35
圖4-1 本研究之分析環境圖-----38
圖4-2 85學年選修通識課程學生年齡統計圖-----38
圖4-3 85學年選修通識課程學生年級統計圖-----39
圖4-4 85學年選修通識課程學生性別統計圖-----39
圖4-5 85學年選修通識課程學生所屬學院統計圖-----39
圖4-6 85學年政大各學院所開通識課程統計圖-----40
圖4-7 85學年政大所開通識課程上課地點統計圖-----40
圖4-8 85學年政大所開通識課程上課時間統計圖-----40
圖4-9 85學年政大所開通識課程課程選課率統計圖一-----41
圖4-10 85學年政大所開通識課程課程選課率統計圖二-----41
圖4-11 建立資料欄位定義與資料間鏈結物件-----42
圖4-12 建立分群分析物件-----43
圖4-13 學生選課之特性分析欄位選擇-----43
圖4-14 學生選課特性分群分析結果圖-----44
圖4-15 建立分類分析物件-----45
圖4-16 課程名稱與學生性別作分類分析欄位選擇-----45
圖4-17 課程名稱與學生性別作分類分析結果圖-----46
圖4-18 女生偏好之課程代號細目-----46
圖4-19 男生偏好之課程代號細目-----47
圖4-20 建立關聯分析物件-----48
圖4-21 學生所選通識課程之關聯分析欄位選擇-----48
圖4-22 學生所選通識課程之關聯分析結果-----49
圖4-23 建立關聯分析物件-----50
圖4-24 學生所選通識課程與開課學院間關聯關係欄位選擇-----50
圖4-25 學生所選通識課程與開課學院間關聯關係結果-----51
圖4-26 建立85學年通識課程欄位定義及資料值之鏈結物件-----52
圖4-27 建立分群分析物件-----52
圖4-28 熱門科目特性分群分析欄位選擇-----53
圖4-29 熱門科目特性分群分析結果圖-----53
圖4-30 建立分類分析物件-----55
圖4-31 熱門科目特性分類分析欄位選擇-----56
圖4-32 課程選課率分類分析結果二-----56
圖4-33 課程選課率分類分析結果一-----56
圖4-34 建立預測分析物件-----58
圖4-35 以授課老師預測通識課程選課率之欄位選擇-----59
圖4-36 以授課老師預測通識課程選課率之結果-----59
圖4-37 建立86學年上學期資料值與資料欄位定義之鏈結物件-----60
圖4-38 建立評比物件-----60
圖4-39 建立關聯分析物件-----63
圖4-40 學生選課對同一老師所開之不同課程關聯分析欄位選擇-----63
圖4-41 學生選課對同一老師所開之不同課程關聯分析結果-----64
圖4-42 建立關聯物件-----65
圖4-43 學生選課對不同老師所開之課程間關聯分析欄位選擇-----66
圖4-44 學生選課對同老師間所開之課程關聯分析結果-----66
表格目錄
表2-1 資料發掘方法與統計方法之比較-----11
表3-1 資料發掘(D<sub>ATA</sub> M<sub>INING</sub>)工具軟體比較-----26
表3-2 E-R模式之組成要件說明-----29
表3-3 本研究之相關領域知識-----32
表3-4 本研究定義問題、預定使用模式與包含屬性-----34
表4-1 學生選課之特性分析使用屬性-----42
表4-2 學生所選通識課程之關聯分析使用屬性-----47
表4-3 學生所選通識課程與開課學院間關聯關係使用屬性-----49
表4-4 熱門科目特性分析使用屬性-----51
表4-5 以授課老師預測通識課程選課率之使用屬性-----58
表4-6 以授課老師做預測分析之實際與預測值比較-----61
表4-7 學生選課對同一老師所開之不同課程關聯分析之使用屬性-----62
表4-8 學生選課對不同老師問所開之課程間關聯分析之使用屬性-----65
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