11、教育数据挖掘领域特定语言（DSL）的开发与应用

教育数据挖掘领域特定语言（DSL）的开发与应用

在数据挖掘的应用中，传统的方法存在一些局限性，例如需要用户具备一定的数据挖掘技术知识，以及查询的灵活性不足等问题。为了解决这些问题，人们开始尝试开发领域特定语言（DSL），以更方便地应用数据挖掘技术。下面将详细介绍教育数据挖掘领域特定语言的开发过程。

现有数据挖掘方法的局限性

• 基于示例查询的语言 ：在基本的示例查询中，决策者需要构建一个答案原型，这是一个表格，每列代表所需答案的一个属性，可对列进行值约束以选择结果。但该系统增强表格执行数据挖掘过程时，需要用户了解底层数据分析技术，且原型构建基于数据仓库概念（如OLAP），普通决策者往往缺乏相关知识。
• 预建数据挖掘软件应用 ：以E - learning Web - Miner（ElWM）为例，它是一个基于网络的应用程序，可让教师分析在线学习平台上课程的表现。不过，其查询集是固定的，若要进行更具体的筛选（如计算学生未通过作业的概况或未通过课程的学生概况），就需要更新应用程序。

DSL语法规范

• 抽象语法 ：抽象语法通常使用元模型来指定，这里使用Ecore构建元模型。根据该元模型，语言允许编写查询，一个查询有一个查询子句（如ShowProfile和FindReasonsFor），每个查询关联一个数据集，且数据集必须位于明确的位置。此外，数据源可以有一个关联的过滤器，过滤器是一个布尔表达式，用于选择满足该表达式的数据源实例子集。对于FindReasonsFor子句，还需要一个额外的条件（布尔表