基于决策树的大学英语等级考试成绩研究

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基于决策树的大学英语等级考试成绩研究

作者：毛雪吟 沈良忠

来源：《电脑知识与技术》2017年第22期

摘要：高校学生的大学英语等级考试水平反映了该校的英语教学水平，某些高校甚至将 其
直接跟学位证书挂钩。为了了解不同学院间英语等级考试成绩的特点，该文针对浙江某高校共
1839名学生的英语四、六级考试成绩，通过决策树分析实现四级成绩不同学院之间的横向比
较和六级 成绩同一学院的纵向比较，发现了各学院英语等级考试成绩的特点，为英语教学的教
师安排和教学重点知 识讲授提供科学依据，帮助学生提高英语等级考试成绩。
关键词：数据挖掘；Weka；决策树；C4.5；英语等级考试
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）22-0016-02
1概述
教育部高等教育司统一组织的全国大学英语四、六 级等级考试，其主要目的就在于全面考
核已修完大学英语四个学期的学生是否达到教学大纲所规定的各项 指标，内容包括听力理解、
阅读理解和写作与翻译三个部分。因此，英语等级考试的成绩不仅是学生毕业 就业时英语听说
读写能力的有力证明，更是高校自身英语教学水平高低的体现。现阶段，英语等级考试成 绩在
学生毕业时依然具有很高的信度和效度，不少企业甚至将其作为员工招聘的硬性条件之一，而
且学生出国留学考雅思、GRE等都要具备较好的英语应用能力。因此，不少学者对英语等级
考试的成 绩开展研究，希望能够找到提高英语等级考试成绩的一些教学策略。王芙蓉针对英语
等级四级考试成绩， 利用SPSS Clementine 12.0作为数据挖掘工具分析得出听力单项成绩的高
低对四级 成绩是否合格有很重要的作用，阅读成绩的作用仅次于听力，写作的影响程度最小。
范珣珣基于Weka 软件中的决策树算法进行挖掘，发现学生高考成绩、性别、对英语的学习态
度、努力程度、与英语老师的 关系和英语四级成绩之间存在潜在的关系。刘红保用决策树
C4.5算法从成绩分析，非成绩分析，院校 性质三方面加实现了对CET-4成绩分类挖掘。本文
以浙江某高校为例，应用决策树技术来分析该校英 语等级四、六级等级考试成绩中听力理解、
阅读理解、写作与翻译3个部分与等级成绩之间的关系，并通 过对两个不同学院之间英语四级
成绩的横向比较和同一学院英语六级成绩的纵向比较为学校英语教学教师 安排和教学重点知识
讲授提供科学决策依据，达到进一步深化英语教学改革，提高英语教学水平，提高学 生考试成
绩的目的。
2决策树的介绍
决策树算 法属于数据挖掘中的分类算法，通过对某一带有类标记的数据集的训练，产生一
棵二叉树或者多叉树。决 策树每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分枝表示一个测试
输出，而每个树叶节点代表类或类分 布。在构建决策树时，需要使用剪枝来检测和剪去训练数