K-means聚类法在高职学生学习评价中的应用  

Application of K-means Clustering Method in Learning Evaluation of Higher Vocational Students

作　　者：孙亭亭 王娜 张秀侠 张建飞[4] SUN Ting-ting;WANG Na;ZHANG Xiu-xia;ZHANG Jian-fei

机构地区：[1]南京交通职业技术学院路桥与港航工程学院,江苏南京211188 [2]江苏联合职业技术学院无锡交通学院,江苏无锡214000 [3]南京邮电大学现代邮政管理学院,江苏南京210003 [4]安庆职业技术学院建筑工程学院,安徽安庆246003

出　　处：《鄂州大学学报》2025年第2期103-105,共3页Journal of Ezhou University

基　　金：交通运输职业教育教学指导委员会教研课题(LQZWH202309);中国交通教育研究会教育科学研究课题(JT2022YB288);江苏省产学研合作项目(BY20230330,BY20230087);南京交通职业技术学院大学生创新创业培育计划项目(2023-28,2023-65)。

摘　　要：为了对高职院校学生学习效果做出合理、准确的分析,采集某职业学院交通土建类专业538名学生的课堂表现数据为分析样本。采用统计学原理分析2020学年、2021学年和2022学年学生们的成绩情况,得到均值、中值、众数、标准差、方差、偏度、峰度、极小值、极大值等指标,针对系列指标采用K均值聚类算法(K-means)对每个阶段的成绩进行分类和分析。研究结果表明:最佳的K值应该为3,传统的优良中差分级方法更多是基于经验,且只能分学年对学生评级,而聚类方法层次更加明显,分析结论数据可以为教师教学提供参考。

关 键 词：统计学 教学效果 聚类分析 教学评价 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构] G710[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]