自动化类专业的课程关联性分析与应用研究

雷萌+从林+赵敏+赵璇琦+杨宇哲

摘 要：鉴于自动化类专业课程间的关联性对于优化课程体系的重要意义，文章以中国矿业大学2015届自动化类专业160名本科学生的课程成绩为样本，通过计算各课程成绩的相关系数、建立多元线性回归模型对自动化类专业课程进行关联性分析。结果表明，自动化类专业基础课程与专业课程成績、考试成绩与平时成绩和实验成绩之间均呈现高度显著的正相关性，相关系数均在0.7以上。以大一、大二学年的课程成绩作为输入变量、“自动控制原理”（大三开设）的考试成绩作为输出的多元线性回归模型，较为准确地描述了课程间的线性关系，成绩的平均预测误差为1.88分，模型预测的平均准确度为97.12%。文章利用数据挖掘对自动化类专业课程进行关联分析，为教师选取高效的教学模式、精准的学生引导管理，以保证教学质量提供了可靠的指导依据。

关键词：学科成绩；数据挖掘；相关性分析；多元线性回归；教育评估

中图分类号：G642

文献标识码：A

一、引言

自动化类专业是一门实用性较强、涉及面较广的专业，其特点主要表现为理论与实践相结合，应用面较为宽泛、知识更新速度较快等。在现今高校，学习成绩是衡量一名学生学习素质的关键因素，因此，对学生的学习成绩进行科学有效的分析，研究各学科之间的相互关系，对优化专业的课程体系，提高学校教学质量具有重要意义。

本文以中国矿业大学2015届自动化类专业的160名本科生为研究对象，利用相关系数法，分析“高等数学”“大学物理”“线性代数”等核心基础课程与“模拟电子技术”“数字电子技术”“自动控制原理”等核心专业课程成绩间的相关性；……