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探究运用python鸢尾花数据集分类分析管理农村高中生

2022-04-12 10:11:29高中范文 53人已围观


探究运用python 鸢尾花数据集分类分析管理农村高中生内容摘要:python 作为一门广泛流行的编程语言,其卓越的特性无可替代,在人工智能方面的应用更是大本大宗。本文尝试通过分析学生在MBTI 人格类型测试中的问卷,用 python 鸢尾花数据集分类分析农村高中生的人格类型,并使用决策树算法进行因材施教的教育管理,最终实现全民教育和教育民主。关键词:人工智能 MBTI 人格类型测试 鸢尾花分类 决策树美国AI 专家雷·库兹韦尔曾预言 2045 年人工智能的智慧将会超过人类,并将其称为库兹韦尔“奇点”,到时人工智能的应用将会覆盖到人类生活中的各个领域。目前,人工智能已经极大地促进了社会、科技以及教育的发展,那么,在教育管理方面,如何将人工智能落到实处呢? 根据布迪厄的再生产理论,教育是一种符号暴力,教育无法做到绝对的公平,而且这种不公平会随着社会发展进步而进一步深化。所以,我们希望能够通过人工智能来改变这种现实,这是所有教育工作者应当思考的问题。本文通过 python 编程语言,结合鸢尾花分类和决策树算法分析, 从而实现农村高中生的教育管理,减小农村和城镇学生之间的差距, 实现全民教育和教育民主。一、欲寻安道,必取功收——设置调查问卷采集样本著名教育家乌申斯基说:“教育中一切都应以教育者的人格为基础,因为只有人格才能影响人格,只有人格才能形成人格。”从心理学上分析,学生在发展过程中会产生差异性,这其中包括认知差异和人格差异。认知差异影响学生获取和学习信息的方式,人格差异是学生在稳定的心理特征方面的差异。为了更好地分析和管理学生,所以我们需要对学生进行分类,我们主要通过 MBTI 人格类型测试对学生进行分类,这样就能做到掌握学生性格特点,从而制定因材施教的管理策略对学生进行有效的教育和管理。正如德国著名的民主主义教育家第斯多惠所说:“应当考虑到儿童天性的差异, 并且促进独特的发展。不能也不应使一切人都成为一模一样的人, 并教以一模一样的东西。”26473151348105如上所述,我们需要先制定了一份调查问卷(图一)。为了更好地收集问卷和分析数据,笔者通过问卷星制作这样一份调查问卷, 并让学生填写和分享,调查样本主要是笔者附近的三所农村高中高一级的学生。图一通过调查问卷,我们采集到有效样本 379 个,并将数据导出为 Excel 文档(图二),根据MBTI 人格类型规则进行分类,如驱动力的来源: 外向E-内向I;接受信息的方式:感觉S-直觉N;决策的方式:思维T- 情感F;对待不确定性的态度:判断 J-知觉P[1]。为了后续的程序设计可997585711835以实现,所以这里并没有按规则分成 16 种人格类型,而是先按照四个维度进行倾向分析。图二二、粲斗分星,集其大全——鸢尾花数据集分类分析教育家陶行知说过:“培养教育人和种花木一样,首先要认识花木的特点,区别不同情况给以施肥、浇水和培养教育,这叫‘因材施教’。” 我们使用鸢尾花数据集分类的目的是建立一个基础的机器学习模型预测鸢尾花的品种,表现为学生性格分类。通过样本的机器学习,从而在新样本加入后可以采用K 近邻算法分析新样本,从而更好地分析管理学生。通过前面采集到的样本数据,我们将其中的部分数据用于构建模型,这部分数据称之为训练数据,把剩下的数据用于评估模型性能,这部分数据称之为测试数据。在程 python 程序设计中,我们可以用 SciPy 工具包的scikit-learn 库,scikit-learn 库是面向机器学习的Python 开源框架,可以在一定范围内为开发者提供非常好的帮助,消除大部分的性能瓶颈。我们主要使用其中的 train_test_split 函数来实现数据集分块功能[2]。本程序中,为了更好地进行训练,我们将 80%的数据用作训练集, 剩余的 20%数据用作测试集。部分代码如图三所示。图三运行程序,我们得到了图四中的散点图,并从中分析每个学生个体的性格倾向,如图所示,图中展示接受信息的方式的分布,其中,圆点符号表示感觉S 倾向的学生,人数为 172 名,“+”符号表示直觉 N 倾向的学生,人数为 207 名。通过导出的散点图,我们就能大概了解学生的人格类型分布情况了。另外,当有新的个体加入时,我们还能通过K 近邻算法更快地对其进行分类,做出预测和评估。图四同理,我们也对学生的其他人格类型倾向进行数据采集分析,从而了解学生的类型,运用数学的语言和方法,通过抽象和简化,建立近似刻画并解决实际问题,最终完成数学建模[3]。三、问政何异,宏施韬略——根据分类寻找教育管理方法学生的分类完成后,我
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