数据挖掘技术在高职学生心理健康数据中的应用研究

发布时间：2020-05-21 11:00

【摘要】：当今,95后已成为高校的主力军。与此同时在2018年,全国高等学校迎来新的大学生群体——00后。在这些大学生群体中,因心理健康问题引发的休学、辍学、自杀和犯罪等现象时有发生,并且有心理障碍的学生也在逐年增加。这不仅危害到大学生的身心健康,影响学校教学管理秩序;同时也给家庭带来伤害,对社会产生很大的负面影响。大学生心理健康问题始终是教育部门和社会关注的热点,其中学生心理健康状况的研究和心理问题的预防是高职院校心理健康教育工作的重心。目前,大多数高职院校的学生心理健康管理系统还停留在心理数据的收集、整理、查询和统计阶段。系统只反映心理健康表层的数据,没有充分利用这些数据获得更深层次的知识信息。随着数据挖掘技术的日益成熟和广泛的应用,尤其在高校教学与管理工作中也得到很好的应用。本文通过搜集和查阅相关资料文献,对数据挖掘技术进行深入地学习和研究。研究者尝试把数据挖掘技术应用于高职学生心理健康数据中的分析,找出隐藏于学生心理健康数据中有用的知识信息。论文的主要工作是结合高职学生心理健康的数据运用数据挖掘技术,对高职学生心理健康教育进行可行性研究分析。介绍了数据挖掘技术的相关定义、分类、任务、过程和应用领域等,并详细分析了数据挖掘的基本原理。以某卫生职业学院2017级高职新生的心理健康测评数据为研究对象,采用决策树C4.5算法针对有抑郁症状的学生构造决策树模型,使用关联规则Apriori算法对心理维度各因子间的关系进行数据挖掘。最后,它可以找出数据信息背后隐藏的规律与知识,分析出心理问题与学生间存在的关系。本文利用ASP.NET与SQLServer2008等技术,设计并实现了一套高职学生心理健康测评系统,增强数据挖掘技术在高职学生心理健康数据分析中应用的易操作性与实用性。研究结果表明该技术对高职院校学生心理健康咨询、心理健康教育、学生心理问题的预防工作提供了帮助。它给高职学生心理健康问题的解决提供新思路和新方法,使学校心理健康教育工作更具有目的性、针对性和成效性。
【图文】：

图２－２数据挖掘的主要过程逡逑２．５常用数据挖掘建模工具逡逑数据挖掘是一种反复循环、不断探索的操作过程，，通过工具提供的技术和实逡逑际需求相结合。需要不断地磨合操作，才能获得良好的效果。以下是几个常见数逡逑据挖掘建模工具的简单介绍［１６］：逡逑１、Ｒ逡逑Ｒ是专门为统计计算和图形显示而设计的语言和环境，它是原ＡＴ＆Ｔ公司分逡逑拆出的贝尔实验室基于Ｓ语言源代码而开发的开源软件。用户可以自主设计对应逡逑的程序，制作并发布扩展包。其他用户可以根据需要下载和加载软件包，从而可逡逑以轻松扩展Ｒ的内容。逡逑２、邋ＳＡＳ邋Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ邋Ｍｉｎｅｒ逡逑一

用分专业分批次参与的方式。采用系统和数据分离部署在不同的服务器上，两台逡逑服务器承担不同的功能角色，系统的并发处理能力和数据存储空间得到了很好的逡逑保障。高职学生心理健康测评系统架构如图５－１所示。逡逑櫘览器逦应钼服务器逡逑绞垄库眼务器逡逑图５－１心理健康测评系统架构图逡逑（１）用户界面层逡逑用户界面层是用户通过ＷＥＢ浏览器与系统进行数据交互的过程。该层的主要逡逑４４逡逑
【学位授予单位】：安徽大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：G444;TP311.13

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本文编号：2674181