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基于数据挖掘技术的电大学生流失分析与策略优化研究

一、引言

1.1研究背景

随着信息技术的飞速发展，网络开放教育作为一种新型的教育模式，正逐渐改变着人们获取知识的方式。它打破了时间和空间的限制，为广大学习者提供了更加灵活、便捷的学习途径，满足了不同人群对于终身学习的需求。这种教育模式依托互联网技术，整合优质教育资源，使得学习者无论身处何地，都能通过网络平台参与课程学习、与教师和同学互动交流，极大地促进了教育的公平性和普及性，因而受到了社会的广泛关注和欢迎。

电大作为网络开放教育的重要组成部分，凭借其丰富的教学资源、多样化的课程设置以及灵活的学习方式，吸引了大量的学生。然而，近年来电大学生流失率过高的问题愈发凸显，这给电大的教育教学工作带来了诸多挑战。据相关统计数据表明，电大学生流失率普遍在50%以上，甚至部分课程的流失率高达70%以上。如此高的流失率不仅造成了教育资源的严重浪费，降低了远程教育的办学效益，还损害了远程开放教育的形象和教育质量，对远程教育的可持续发展产生了不利影响。

学生流失问题的产生是由多种因素共同作用的结果。从学生个体角度来看，其学习动机、学习能力、个人生活与工作状况等都可能影响到他们能否坚持完成学业。例如，部分学生可能由于学习基础薄弱，在面对课程学习中的困难时难以克服，从而产生放弃的念头；或者由于工作繁忙、家庭事务等因素，无法保证足够的学习时间，导致学习进度滞后，最终选择退学。从学校方面来看，教学质量、学习支持服务、课程设置等因素也与学生流失密切相关。若教学内容缺乏吸引力、教学方法不当，无法满足学生的学习需求，或者学校提供的学习支持服务不到位，如在线学习平台不稳定、辅导教师反馈不及时等，都可能使学生对学习失去信心和兴趣。此外，外部环境因素，如社会对电大教育的认可度、就业市场的需求变化等，也会在一定程度上影响学生的学习决策。

面对如此严峻的学生流失问题，深入研究其背后的原因并寻找有效的解决措施迫在眉睫。而数据挖掘技术作为一种强大的数据分析工具，能够从海量的数据中发现潜在的模式和规律，为解决电大学生流失问题提供了新的思路和方法。通过运用数据挖掘技术对电大学生的学习行为数据、个人信息数据等进行深入分析，可以挖掘出影响学生流失的关键因素，进而为学校制定针对性的干预措施提供科学依据，提高学生的留存率，促进电大教育的健康发展。因此，研究数据挖掘技术在电大学生流失分析中的应用具有重要的现实意义。

1.2研究目的与意义

本研究旨在通过运用数据挖掘技术，深入分析电大学生的相关数据，揭示导致电大学生流失的深层次原因，为电大制定切实有效的降低学生流失率策略提供科学依据和有力支持。具体而言，研究目的包括以下几个方面：一是全面收集和整理电大学生的个人基本信息、学习行为数据、学业成绩数据以及其他相关数据，构建丰富的数据资源库；二是运用数据挖掘技术，如关联规则挖掘、决策树分析、聚类分析等，对这些数据进行深入挖掘和分析，识别出与学生流失紧密相关的关键因素；三是基于挖掘结果，建立准确可靠的电大学生流失预测模型，对学生流失的可能性进行有效预测；四是依据研究成果，提出针对性强、切实可行的降低电大学生流失率的策略和建议，为电大教育教学管理提供决策参考。

研究数据挖掘技术在电大学生流失分析中的应用具有重要的理论和现实意义。从理论意义来看，有助于丰富和完善远程教育领域的学生流失理论。当前，虽然已有不少关于学生流失的研究，但针对电大学生这一特殊群体，结合数据挖掘技术进行深入分析的研究还相对较少。本研究通过运用先进的数据挖掘技术，从多维度对电大学生流失数据进行分析，有望发现新的影响因素和规律，从而拓展和深化远程教育学生流失理论的研究，为后续相关研究提供新的视角和方法。

在现实意义方面，一方面，能够为电大教育教学管理提供有力支持。通过准确找出影响电大学生流失的关键因素，学校可以有针对性地调整教学策略、优化课程设置、改进学习支持服务等，提高教学质量和管理水平，进而降低学生流失率，提升学生的学习体验和满意度，促进电大教育的可持续发展。另一方面，有助于合理利用教育资源。高学生流失率意味着大量教育资源的浪费，包括教学设施、师资力量、教学材料等。通过降低流失率，能够使这些资源得到更充分、有效的利用，提高远程教育的办学效益，为社会培养更多高素质的人才，推动教育公平和社会进步。

1.3国内外研究现状

1.3.1国外研究现状

国外对学生流失问题的研究起步较早，尤其是在传统高等教育领域，积累了丰富的研究成果。Tinto（1975）提出了著名的“整合理论”，该理论认为学生在大学中的融入程度是影响其是否辍学的关键因素。他从学生与学术系统、社交系统的整合角度出发，探讨了学生流失的原因，指出学生若在学业上遇到困难且无法融入校园社交生活，就更有可能选择离开学校