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研究生:陳彥璋
研究生(外文):Yen-chang Chen
論文名稱:運用資料探勘預測學業及情緒高關懷群之模型建置
論文名稱(外文):Using data mining methods to identify college freshmen who need special assistance in academic performance and depressive mood.
指導教授:呂學毅呂學毅引用關係
指導教授(外文):Hsueh-yi Lu
學位類別:碩士
校院名稱:國立雲林科技大學
系所名稱:工業工程與管理研究所碩士班
學門:工程學門
學類:工業工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2013
畢業學年度:101
語文別:中文
論文頁數:128
中文關鍵詞:憂鬱情緒高關懷群資料探勘輔導大一新生學業成就
外文關鍵詞:Student CounsellingAcademic AchievementData MiningDepressive MoodIntensive Concern Studentsfreshman students
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目前多數大學,針對學生的學業成就,有成績預警政策。一般作法是在考試結束後,統整學生的成績,找出高關懷的族群。此做法之可能困境是成績結果已經出來,部分低學業成就學生,會因為成績之低落而放棄學習,或已出現有跟不上進度的情況。另一部分,有調查指出,台灣青少年的憂鬱情緒問題有成長的趨勢,而憂鬱情緒會對學生造成負面影響,相同的,若能早在入學之初即能以有效的預測指標發掘需及早給予協助之情緒高關懷群,對學校和學生而言,能避免更多遺憾的發生。影響學業成就的因素很多,包含個人、家庭和學校等,本研究利用複合向度性格測驗,並藉由大一新生的資料,進而建立預測模型,能更早發掘學業及情緒高關懷族群,即早透過適切的輔導,縮短其適應時間,提升其學習成效,改善其負面情緒。而資料探勘即是一個適用於以特定對象,並用來預測的工具,適合解決本研究的欲解決的問題。

本研究建立二預測模型,一為學業高關懷群預測模型,二為情緒高關懷群預測模型,建立結果,學業高關懷群預測模型其準確率不甚理想,而情緒高關懷群預測模型為一有良好鑑別度之預測模型。另外本研究發現(一)不同學院應個別建立獨自的學業預測模型。(二)本研究樣本中,女學生的學業成就優於男學生,但性格沒有足夠證據可以用來解釋中間之差異。(三)較外向的學生,特別是社交性及活動性特質較高的學生,其學業成就顯著較低。(四)本研究的情緒高關懷群預測模型適合用於全校學生的預測。(五)MAPA主顯性格為內向且情緒穩定的學生較容易出現憂鬱的情緒。(六)研究發現,設計相關的科系其憂鬱程度較其他學院高。
There’re lots of factors which affects the academic achievements and depressive mood. This study using Multiple Aspects Personality Assessment to ask students to do the evaluation about personality.And weconstructed the prediction model by the evaluations done by the students, we can find the intensive concern students and guild them. Data mining is a tool which can make prediction toward specific target and it’s suitable for our study. So the aim of this study is to construct two models with data mining tools in predicting low academic achievement and depression conditions of freshman students, then we can find the students who needs help earlier and help them.

Two models have constructed in this study, the predicting model of low academic achievement and the predicting model of depression. The result indicates that the predicting model of low academic achievement had not enough accuracy, but the predicting model of depressive mood had. Subsequently, this study processes the data withstatistics. And we got severalfindings as follows:
(1) Different colleges should respectively construct their own predicting models for low academic achievement students. (2)Schoolgirls have better academic achievement than schoolboys, but we need more proof to explain the cause. (3)The extroverts who with high activity and sociability among Students have lower academic achievement.
(4) We can use the predicting model of depressive mood to predicting all of the college freshmen. (5) The introvert and that they are unstable is easier have depressive mood.
(6) The students in design academyhas more depression than others.
目錄

摘要 i
表目錄 v
圖目錄 vii
第一章、緒論 1
1.1研究背景 1
1.2研究動機 4
1.3研究目的 7
1.4研究流程 8
第二章、文獻探討 9
2.1 學業成就及輔導 9
2.1-1 低學業成就之影響 12
2.1-2大一新生學業成就問題 14
2.1-3學業成就與輔導之關係 17
2.2 新生入學時性格及憂鬱測驗 19
2.2-1 複合向度性格測驗(MAPA) 21
2.2-2 董氏憂鬱量表大專版 24
2.2-3性格及憂鬱情緒與學業成就之關係 26
2.3資料探勘 29
2.3-1 特微選取 33
2.3-2決策樹 34
2.3-3簡單貝氏分類法 37
2.3-4類神經網路 39
第三章、研究方法 43
3.1預測模型建構步驟 44
3.2輸入資料 46
3.3資料前處理(資料編碼及特徵選取) 47
3.4資料探勘 49
3.5 驗証及評估 51
3.5-1交叉驗證(Cross-validation) 52
3.5-2 混亂矩陣(Confusion Matrix) 53
3.5-3 ROC曲線(Receiver Operating Characteristic,ROC) 55
第四章、研究結果與分析 56
4.1原始資料描述 56
4.2 統計檢定 60
4.2-1 學生學業成就之統計檢定 61
4.2-2 學生憂鬱程度之統計檢定 67
4.3資料探勘之預測模型建置 72
4.3-1資料探勘之預測模型建置(學業需高關懷模型) 75
4.3-2資料探勘之預測模型建置(情緒需高關懷模型) 84
第五章、結論與建議 90
5.1 研究發現 91
5.2 研究貢獻 96
5.3 未來研究建議 97
參考文獻 98
附錄 108
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