应用型本科指以应用型为办学定位，而不是以科研为办学定位的本科院校，现阶段一般包括所有的本科第二批、本科第三批录取院校。应用型本科教育对于满足中国经济社会发展，对高层次应用型人才需要以及推进中国高等教育大众化进程起到了积极的促进作用。本文是一篇教师论文发表范文，主要论述了基于成绩关联分析的应用型本科课程设置探索。
摘 要：本文在综述应用型院校在课程设置方面的特点及面临困难的基础上，提出依据学生成绩数据进行关联性分析来发现课程设置所存在的问题，并利用真实数据进行了验证分析，结果表明所提出的方法是有效的。本研究可为课程体系的重构提供科学的依据。
关键词：应用型本科,课程设置,关联规则
一、引言
当前我国应用型本科院校无论是高校数量还是在校生人数都占有很大比例，但从人才培养积累的经验来看，与学术型高校或技能型院校相比，应用型本科院校在这一方面需要进行更多的探索，这不仅是因为应用型本科院校在办学历史方面的短板，还因为有相当一部分应用型本科将其人才培养定位与地方经济紧密关联，以期在“应用”方面体现出自身特色。由于我国当前经济正处于快速发展及转型期，区域发展各具特色，因此如何培养应用型人才，不同院校有着不同的定位、理解与认识，这也给应用型人才培养模式的清晰界定带来了挑战。
课程体系是人才培养的主要载体， 是构建人才培养模式和培养方案的核心内容。潘懋元等[1]认为，应用型院校应该重构课程理念，强调学习共同体和实践共同体对于意义建构的重要作用，着力探索新的专业人才培养课程体系。
二、应用型本科课程体系的特点
目前对应用型本科院校课程体系的构建研究主要从宏观的角度进行探讨，其主要共识包括强调实践创新，行业的积极参与，采用模块化的课程设计方案等。分析当前应用性本科院校在课程体系构建中面临的主要困难，我们认为主要有以下几个方面：
首先，由于应用型人才注重实践创新能力的培养，强调与行业的紧密结合，而社会技术的发展及区域经济的差异、学校人才培养的自身定位，都会要求不同高校人才培养的课程内容具有自己的特色，这给彼此借鉴带来一定的困难;
其次，课程体系的重构或修订一般以一个学年或更长时间为一个周期，主要有学科、专业负责人及骨干教师参与，而具体任课教师意识到的问题并不能及时地、畅通无阻地在新课程体系中得到解决，且经常出现校内校外教师共同承担教学任务现象，特别是校外教师的计划制定参与者和任课教师常常不是同一个人，这也给课程设置中的信息沟通带来了一定的障碍;
最后，应用型本科院校的课程设置相比于传统高校具有明显的高更换率，由于需要追求与行业的同步发展，应用型院校从学生培养方向、课程体系重构以及教材的选择上多表现得更为频繁，这给教材的质量、授课的效果、评价等都带来不利的影响。
上述特点带来的问题是课程体系的系统性不够，仅重视基础模块、专业基础模块和专业模块各自的整合和改革，而对模块之间的逻辑关系和内在联系考虑不足，[2]其具体体现在以下几点：
一是多门课程之间有重复内容。应用型本科为了跟踪当前业界的最新发展趋势，对一些新的理论特别是应用技术过于倚重，但可能这些技术本身的分类尚不明朗，教师对其的把握尚未深入，从而可能导致在专业方向、专业选修、专业实践课程中相同理论或知识以不同的课程名称同时出现在同一个专业的教学计划中。
二是前导课程的设置不能满足专业知识要求，影响学生后续课程的学习。由于应用型本科强调实践创新能力的培养，因此，加强实践课程成为当前共识，但是在不增加整个学时的情况下，必定需要削弱其他课程所占比例。
而最为重要的一个现象可能是教材本身在内容的组织、知识的选取、陈述的条理性等方面存在问题，正如相关专家[2]指出，适用于培养学术型人才的理论体系教材一用就是多年，适用于高职高专院校培养职业型人才的教材在精品课程建设等教育部项目的推动下已经取得一定的成果。而对于适用于应用型高校培养应用型人才的知行教材体系，由于特征和要求不明显则成了被遗忘的重要任务。
基于上述问题，本研究尝试依据相同或相似专业的学生考试成绩，通过分析其多年数据分布状况，找出课程体系在设置、课程的内容等方面存在的问题，力争从定量的角度探讨应用型本科院校课程设置的科学性。
三、基于成绩的课程内在关联特征挖掘
利用关联规则中频繁项集的挖掘，可以发现某些项或项集在数据集中出现的比例高于指定阈值，我们称这些项或项集为频繁项集。
关联规则一个典型的应用场景是对顾客超市购物篮的分析，顾客经过POS机结账之后，在超市管理信息系统中可以存留以下的数据集(表1)：
以上数据集中， 某顾客一次购物序列是指不同顾客的一次购物过程，而I1，I2，I3等代表商品列表。显然，对一个大型超市而言，一段时间的积累以后上述数据集可能会变得非常庞大，关联规则挖掘的核心问题是针对该数据集，对购物清单列分析希望找出某一组商品，譬如(I3，I5，I20)为频繁项集。
自1993年阿格拉沃尔等提出关联规则这一概念之后，相关研究一直受到人们的重视。由于关联规则必须抽取于大数据集，所以，研究应对的一个主题是如何提高搜索效率，其中由阿格拉沃尔提出的Apriori算法[3]是关联规则挖掘的原创性经典算法。
目前绝大部分高校已经采用教务管理信息系统进行日常教学管理，其保存的历年学生学习成绩为我们获取基础数据提供了极大的便利。从教务系统中经过简单的转换我们可以得到如表2所示的数据集：
将连续的成绩数据进行离散化处理，假设规定将成绩分为3个等级，用L表示0―45分，M表示46―75分，H表示76―100分，对于相同专业或课程大部分重复的相似专业，选取他们完全相同的课程集，表2可以进一步转化成如下易于频繁项集挖掘的数据集(表3)，其中1，2……n数字代表对应的课程：
对表3进行频繁项集挖掘，假设得到形如以下三式不同频繁项集的集合：[(M2，65%)，(L6，63%)，(H11，62%)，(H28，56%)，(L38 ，55%)，(L39，50%)](1)[(M2， L38 48%)，(H11，H28 44%)，(L6， L38 40%)](2) 在数据挖掘领域，上述式(1)、(2)分别称为频繁1-项集、2-项集。其中，百分比代表该频繁项集占所有数据记录的比例，称为支持度。由于频繁项集固有特性，频繁2-项集所有项必定来自于频繁1-项集，同样频繁3-项集所有项必定来自于频繁2-项集。因此，在相同阈值的情况下，包含越多项的项集会越来越少。
以上三式的具体含义分别解释如下：
式(1)说明了所有选修学生中，有65%的学生课程2考试成绩一般，63%的同学课程6考得不好;
式(2)说明了有48%的学生课程2成绩一般且课程38的成绩较差，44%的学生课程11和课程28都考得较好，40%的学生课程6和课程38都考得较差。
上述分析在对一定量的学生人数的数据分析之后，统计得到的结果显然是发现了某课程在教学过程中的一些特殊情况，特别是普遍好(即频繁项集中仅有H符号)和普遍差(频繁项集中仅有L符号)这两个情况，我们依据频繁项集的特点可以推导出如下几个结论。
如果发现一些课程学生普遍学得好，可能：
(1)课程内容有所重复，本课程的一些知识在其它已学过的课程中或已涉及;
(2)学生意识到这些课程的重要性，主动学习的积极性较高。
如果一些课程学生普遍学得不好，可能：
(1)课程的前导知识学习得不好;
(2)教材选择得不好;
(3)课程设置的合理性存在问题。可能内容比较落后、难度不适、理论性太强，与实际应用有较大距离等等。
四、实际数据验证
金陵科技学院是一所以培养高级应用型人才为主的全日制普通本科院校。学校2006年开始实施教学管理信息化工程，2007年以来的所有学生考试成绩都保存在教务管理系统之中，我们提取出该校计算机科学与技术专业2007年至2013年7年间的所有学生成绩进行关联性分析。
首先我们分析了7年之间该专业课程设置特点，发现公共基础课程和专业基础课程没有太大的变化，剔除之前开设但没有延续至今的课程，共得到21门课程633名学生的数据。
如前所述，将成绩概化成三个等级，并设定支持度为40%，利用我们自主开发的基于Apriori算法的频繁项集挖掘工具，我们采用两种方法进行频繁项集挖掘。首先将7个数据集合并为一个数据集进行挖掘，在普遍好的情况下，得到6个1-频繁项集和2个2-频繁项集。而普遍较差的情况下，得到9个1-频繁项集，3个2-频繁项集和1个3-频繁项集。其中，6个普遍好的1-频繁项集包括有：形势与政策、大学生职业生涯规划，2-频繁项集包括有：形势与政策、大学生职业生涯规划、大学生创业导论。
普遍差的1-频繁项集中包含了公共基础课程中的高等数学AI，高等数学AII以及专业基础课中的大部分课程。而2-频繁项集包括有：高等数学AII，大学英语4;高等数学AII，离散结构;高等数学AII，操作系统。3-频繁项集有：高等数学AII、离散结构、操作系统。
针对上述情况，通过对相关教师以及当前在校学生的沟通调查，我们综合得到以下结论：
学得普遍较好：主要原因是一些课程的设置难度不高，考试形式比较灵活，如“形势与政策”。而一些课程如“英语1”得到了学生的普遍重视，在难度不高的情况下，学生比较容易取得好的成绩。
学得普遍较差：一个原因是学生认为课程内容与实际应用存在一定距离，用处不大。但更为主要的原因是难度较大。虽然该校是二本院校，但一些公共基础课选择的教材却等同于普通高校，因此教与学都面临一定的困难，而很多教师的理念是，一些直接影响后续课程学习的基础课程必须高标准、严要求。
同时，对于学得普遍不好的2-频繁项集和3-频繁项集，我们可以看到除了(高等数学AII，大学英语4)没有直接的关联外，(高等数学AII，离散结构)，(高等数学AII，操作系统)以及(高等数学AII，离散结构，操作系统)彼此都有一定的关联性，其中“高等数学AII”可能是最值得关注的课程。
我们又针对不同年级的7个数据集单独进行频繁项集挖掘实验，除了少部分结果可能是教师、考卷的因素不能正常解释外，其主要频繁项集反映的情况与实际调查都比较吻合。此外，我们发现一个有趣的现象是课程“算法与数据结构”的普遍好支持度逐年提高，特别自2010年之后，其普遍好的支持度一直在40%以上，但是其直接的前导课程“C语言程序设计”并没有同步提高。通过调查得出其主要的原因是：由于学校近几年强调计算机二级的通过率，并要求该专业的学生必须参加计算机等级二级C语言考试，为提高学生的通过率，相关教师又在该课程考试结束后针对C语言二级考试进行了额外的辅导。另一方面，近几年该专业参加考研的人数逐年增加，作为计算机及其相关专业考研主考课程“算法与数据结构”一直受到学生的重视。
五、结语
本文提出基于学生课程考试成绩发现其与教学、内容、教材选择等之间的关联，不仅从具体的角度查找出课程设置的问题，而且能发现多门课程之间存在的关联性不足，利用实际的学生成绩数据也验证了其具有一定的合理性。
从管理的角度出发，当前教学计划的修订一般由教务处、学院教学管理部门组织，专业负责人负责进行这项工作，是一个自上而下的过程。这虽然有利于工作的展开，但并不能完整地收集到各方意见。如果相关人员利用该方法在计划修订前分析课程存在的问题，从而可以有针对性地展开调研论证，消弭了课程设置过程中教师、学生与设计小组信息沟通不畅带来的影响，为课程设置的科学性提供了有益的帮助。
参考文献：
[1]潘懋元，周群英.从高校分类的视角看应用型本科课程建设[J].中国大学教学，2009(3)：4-7.
[2]林健.高校“卓越工程师教育培养计划”实施进展评析(2010-2012)(上)[J].高等工程教育研究，2013(4)：1-12.
[3]Agrawal R， Srikant R(1994) Fast algorithms for mining association rules. In： Proceedings of the 1994 international conference on very large data bases (VLDB’94)， Santiago， Chile，487�C499.
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