46、教育数据挖掘与临床监测故障诊断研究

教育数据挖掘与临床监测故障诊断研究

1. 教育数据挖掘：分析学生满意度

在教育领域，对学生满意度相关数据的挖掘能为教育机构提供有价值的信息，以改进教学和学习环境。研究聚焦于对学生问卷调查数据的挖掘，使用Apriori算法来生成规则，分析学生的满意度情况。

1.1 数据处理与规则生成

• 首先，收集学生填写的Enade调查问卷数据，这些数据需要进行清洗、转换和调整，以适应Apriori算法。
• 运用CRISP - DM方法学的步骤，对数据进行挖掘，生成了一系列规则。
• 结合软件R绘制图表，这些规则和图表易于理解，对结果的解释具有重要价值。

1.2 学生满意度分析

• 通过对学生满意度图表的评估发现，虽然学生对评估问题的满意度指数大多为正，但仍频繁出现学生不满意的情况。
• 分析得出，评估教学方法和实践的因素并非导致学生不满的最大因素，而与学术和职业培训机会相关的问题才是学生最不满意的方面，需要进行专项研究以改进。
• 对于物理基础设施相关问题，建议对每个教育机构应用特定问卷进行需求调查，制定活动计划以满足学生需求，部分问题如增加学科导师和辅导员数量等有高效且简单的解决方案。

2. 临床监测故障诊断：ANNIGMA方法

在临床监测中，准确诊断患者状况的变化至关重要。传统的单变量监测可能导致误诊，因此需要同时监测多个相关变量的变化。

2.1 研究背景与问题提出

• 重症监护病房（ICU）患者的状况通过监测多个相关