决策树技术在学生选课系统中的应用研究

周克荣

摘要：对于学校来说，选修课堂的教学效果主要取决于学生的兴趣变化以及教师的教学质量。若将决策树技术运用到选修课程系统设置当中，我们不仅可以对学生的兴趣爱好进行细致的分析，同时可以利用相关分析数据进行选修课体系的制定。本文将对决策树及其主要运用过程进行简要分析，并就其在在学生选课系统中的应用进行相关的探究。

关键词：决策树技术；学生；选课系统化为商品，给学生提供自由选择的方式，这种商业化的管理模式无疑能够给教育机构带去新的活力，因此，利用决策树技术在选课系统中进行数据挖掘与制定，可以极大地提高学生学习兴趣，增强学习能力。

1决策树

决策树指的是与二叉树结构类似的一种空间架构，该架构以顶端树枝为根节点，以中层为叶子节点进行数据往返。叶节点作为决策树的最终层，其负担了决策树中所有需要规划的类别。常用决策树模型主要有数据预测和数据生成两种功能。决策树技术的应用能够很好对某一事物或数据进行规律预测。

决策树模型对输入的数据分类过程较为简单，只需要从输入记录中的寸照到根节点位置进行测试，将该记录中到叶节点为止的属性值高低变化进行筛选，找出类别。通过数据挖掘来完成决策树算法，但这一阶段的决策树还无法满足数据的正常工作，我们还需要对其进行进一步的处理，用以简化决策树系统，使其能够更好地为数据工作提供便利。决策树通过树枝与叶子来进行替换，利用相关技术挖掘数据并在决策树中返回，从而对用户最终挖掘进行数据评估。

2决策树技术在学生选课系统中的应用

选课系统在规划设计时需要很多繁琐的步骤进行，校园是培养人才之地，只有创建了良好的数据挖掘系统才能为学生提供适合的选课。决策数据树的数据需要经过多次的处理，在实施数据之前都要做好详细计划，而校园选课系统设计也需要具备相关的计算机知识。选课系统主要包括系统可行性、系统概要设计以及问题定义等相关技术的考量。决策树技术是由若干个数据挖掘技术构成的，在数据挖掘的过程中提供决策树技术的活动流程，流程主要包括决策树生长、目标分类、构造训练和决策树生成等。

2.1 目標数据挖掘

笔者从相关调查网站上随机抽取了不同类的学生基本信息，并运用决策树技术来对抽取学生进行分类，通过对学生不同的喜好与需求分析，来将目标属性设置为学生能够接受的课程。

2.2 课程设计决策树分类法结果

我们通过实践决策树的算法可知，将期望值不同的学生进行分类，如表2所示，愿意学习本专业知识的学生大多为二、三年级的学生，在性别上男女相当，他们之所以选择本专业课程，主要原因在于专业课对于其毕业以及今后的求职生活能够提供坚实的基础；爱好文学课程的学生大多属于一、二年级，这一年级的学生专业课程较多，他们往往希望选择一些较为轻松地课程，以此拓宽知识面；选择艺术课程的学生大部分为一年级学生，且以女生居多，男生的选择较少。由以上数据我们可以得出相关结论，高年级学生在进行选课时往往将毕业、求职就业等因素放在首位进行选择，而低年级学生通常会选择自己感兴趣的课程进行修习。

在明确了学生的选课喜好以及需求后，学校在进行学生选课规划时就有了一个主要目标，就能够提供更为贴合学生需求的课程。如在高年级学生的选修课程安排中将重心放在就业指导方面上，设计人性化的课程，为其提供就业方便，而对于低年级学生则可以多安排一些拓展性的课程，为学生提供较为轻松愉悦的大学氛围。利用决策树技术进行学生选课系统应用，不仅能够有效节约学生资源，还能够提高学院教学质量，推动校园建设。

3结语

总之，只有通过对学生的兴趣爱好与需求进行了准确的把握，我们才能够更好的建设校园课程系统，运用决策树技术不仅能够进一步为学生进行课程选修提供便利，同时还能够让教师明确学生的知识需求，从而更好地为其提供课程教学，在提高教学质量的同时推动学生综合素质的发展。

[参考文献]

[1]朱娟,杨丰华.改进的决策树算法在教务管理数据挖掘系统中的应用[J].教育技术导刊,2010(4).

[2]刘建友.决策树在高校教务管理中的应用[J].中国高新技术企业评价，2008(12):58-59.