中医院校信息技术类专业毕业设计质量分析

摘要：大数据分析技术在许多学科领域中运用十分广泛，并起具有重要的作用和价值。该文结合笔者多年指导毕业生的毕业设计作品的工作经验，以大数据分析技术为基础，对多届毕业设计作品质量进行分析和研究，并呈现出最终研究分析成果。

关键词：大数据分析技术；毕业设计质量分析

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）11-0125-05

Abstract： Big data analysis technology is nowadays the most cutting-edge computer technology， through big data analysis technology can provide business decision-making basis for managers. In this paper， the work experience of the author"s many years of Guiding College of traditional Chinese medicine（TCM） information technology graduates graduate design works， based on the data analysis technology of previous graduate design works quality analysis and research， and presents the final analysis results.

Key words： information technology； big data analysis technology； graduation design quality analysi

1 毕业设计工作现状分析

1.1 什么是毕业设计工作

毕业设计是高职院校教学的最后一个实践环节，是对所学知识全面的总结以及系统的运用，通过毕业设计，学生可将课堂上学习到的知识与实践知识联系起来，同时还可以锻炼学生运用相关专业知识的能力。

毕业设计的难度要大于一般的课堂教学中的课程设计，因为通常毕业设计设计的知识面很广，可以很好的锻炼学生将理论知识运用到实践中的能力。

1.2 毕业设计工作对于人才培养的重要意义

毕业设计工作对于一个即将踏入社会的学生来说是非常有意义的，具体包含以下几个方面。

（1）毕业设计可以提高毕业生的综合素质和能力

在中医院校信息技术类专业的教学中，毕业设计是教学的最后一个环节。学生在离开校园之前，要对其最后的理论知识与实践应用进行综合训练，同时，学生综合素质也要得到相应的培养和提高，毕业设计对提高毕业生的创新能力以及科研水平也有很大的帮助。

（2）毕业设计是学生进入工作岗位前的演练

毕业设计可以看做是对即将进入工作岗位的毕业生的最后演练，在校教育的最后一年，学生面临多种选择，就业、创业等。同时他们也面临着四个转变：从经济不独立到经济即将独立的个人转变；从同龄人活动群体到非同龄人活动群体转变；从教师指导下的学习、工作项独立的学习、工作转变；从学习为主到工作为主的生活节奏的转变。

为了学生可以顺利的步入竞争激烈的社会，毕业设计成为重要的过渡阶段，在这一环节，可以迅速的增强学生的自信心，提高学生的综合素质和各项能力，增强学生的就业竞争力。

（3）毕业设计可以成为衡量专业教育水平的标准

毕业设计是学生对所学知识的运用，因此毕业设计的质量在一定程度上可以代表所学专业的教育水平和总体的教学质量。毕业设计是高校专业教育最后的一个环节，可以对教学的质量进行综合性的检验，是衡量高校专业教学总体水平的重要标准。

1.3 当前毕业设计工作中存在的问题

（1）缺乏分析

在以往每一届毕业生的毕业设计工作中，都只是简简单单的教师指导，学生主导执行，然后到最后的毕业设计答辩，得到最终的结果，以往的毕业设计工作到这就结束了，缺乏最终的总结分析，通过对毕业设计工作的总结分析，毕业生才能更清楚明白的了解本次毕业设计自己毕业设计作品结果。

（2）对于存在的问题不清晰

在毕业设计工作过程中将会有许多的问题或矛盾出现，以往的毕业设计工作没有将这些问题很好的呈现，更没有发现这些问题的实质所在，也就没有很好的解决这些矛盾，所以毕业设计工作也就没有体现出最重要的意义。

（3）学生评价不准确

在当毕业生根据自己的毕业设计作品而进行答辩时，各专业也都将会为每位毕业生的毕业设计作品给予相应的分数，人们往往会通过这个分数去衡量一个毕业生，这往往是不准确的，可能是由于在做毕业设计作品期间，学生忙于找工作等原因，影响到毕业设计的质量，所以说以分数衡量学生是不准确的。

（4）对教学的指导意义不明确

毕业设计不仅仅是一个对学生的培训和实践，也是衡量高校专业教学水平的一个很好的教学标准，但是目前许多专业中的毕业设计工作对各专业没有推动作用，毕业设计工作反馈回来的结果对教学改革没有明确的指导作用。

2 大数据分析技术

2.1 什么是大数据分析技术

大数据分析技术，通俗地讲，是在多样或巨量数据中快速收集和分析数据，获得有价值信息的技术和能力，主要包括数据采集、存储、 管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。

当前，大数据不仅指数据量的巨大，更重要的是要对大数据进行分析，只有通过分析才能获取更多智能、深入、有价值的信息。大数据之所以具备战略意义，之所以能够有效提升竞争能力，不在于掌握了何等巨量的数据，而在于其有能力对这些有价值的数据进行处理和运用。没有高性能的分析工具，大数据的意义与价值就不可能得到有效的洞察和释放。因此，解决大数据问题的核心，是大数据分析技术， 它是最终决定信息是否具有价值的决定性因素。

一般而言， 大数据分析主要涵括预测性分析能力 （Predictive Analytic Capabilities）、数据质量和数据管理 （Data Quality and Master Data Management）、可视化分析（ Analytic Visualizations）、 语义引擎（ Semantic Engines）、数据挖掘算法（Data MiningAlgorithms）等五个基本方面。

具体的大数据处理方法有很多，但大数据处理的基本流程可以概括为四个步骤：采集；导入和预处理；统计和分析；挖掘。不同于传统的数据处理，运用大数据分析技术进行数据处理，其基本理念可以凝炼为：要全体，不要抽样；要效率，不要绝对精确；要相关，不要因果。从具体操作的层面来看，大数据处理可能用到的大数据分析技术包括：数据采集、基础架构、数据存取、统计分析、数据挖掘、数据处理、模型预测、结果呈现等。

2.2 大数据分析技术对毕业设计工作的意义与价值

大数据分析技术在毕业设计分析工作的过程中有着重要的使用价值，具体的价值主要包括以下几方面内容。

（1）大数据分析技术保障毕业设计分析工作顺利开展。当面对7届（从2005届到2011届）毕业生，854件毕业设计作品时，没有一个良好的技术手段，是无法对如何庞大的工作进行整理和汇总。大数据分析技术可以解决数量大的问题，所以说大数据分析技术保障了工作的顺利开展。

（2）大数据分析技术保障毕业设计分析工作顺利进行。在面对如此多的数据进行统计整理时，将会遇到许多无用或错误的数据（俗称“脏数据”），这些“脏数据”对毕业设计分析工作有着很大的影响。大数据分析技术在面对着这些“脏数据”，选择删掉，从而保障了毕业设计分析工作的顺利进行。

（3）大数据分析技术保障毕业设计分析工作顺利完成。当完整对数据的整理和汇总后，这样的工作其实仅仅完后了一部分，还要对这些数据进行整理分析，这才是本次工作的重点。大数据分析技术是对有关联的数据进行再一次的整理和分析，并将分析的结果以某种形式呈现，从而可以更直观的表现出某种观点，从而实现分析的最终目的。

3 毕业设计分析工作的目标与流程

3.1 毕业设计分析工作预期实现的最终目标

本次毕业设计分析工作主要为了解决上述中毕业设计工作中存在的问题，所有本次毕业设计分析工作的主要目标有以下几方面。

（1）整理分析历届毕业设计工作内容。本次毕业设计数据分析统计的数据概况如下：

3个专业：计算机科学与技术、信息管理与信息系统、专升本

7届毕业生：从2005届到2011届7届毕业生的毕业设计作品。

41位指导教师：统计7届毕业生的所有指导教师信息。

854件毕业作品：统计7届毕业设计中所有毕业设计作品的全部信息。

（2）客观的评价学生。在本次毕业设计分析工作中，分析了学生的毕业设计成绩和指导教师的指导时间，通过时间的长短可以较为客观的评价学生的能力。

（3）将存在问题呈现，直面问题。将毕业设计质量分析的结果以绘图的方式呈现，直观的看出毕业设计工作中存在的问题与矛盾，促进问题与矛盾的解决，从而使毕业设计工作在以后的开展过程中更加有力、有序的进行。

（3）以强有力的数据分析推动教学改革。通过对毕业设计作品质量进行分析，从而可以查看出学生总体的学习范围，并且可以促进教学内容的改变，推动教学体系的前进。

3.2 毕业设计分析工作的阶段和流程

本次毕业设计工作主要有四个阶段，分别是数据采集、数据处理与集成、数据分析以及数据解释，具体每个阶段的工作内容以及工作目标详见表1所述。

4 毕业设计分析数据模型设计

（1）相关分析模型

相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系。例如，在本次的毕业设计质量分析中，以X和Y分别记一个毕业设计作品质量和该作品毕业生的性别，或分别记毕业设计作品质量与指导教师的指导时间，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系分析。

相关关系分析模型也是本次大数据分析过程中使用的主要的分析依据模型。

（2）对应分析模型

对应分析也称关联分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量的各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。在本次毕业设计质量分析中，使用对应分析模型主要是为了以点的形式形成趋势，从而可以在趋势中看到数据波动变化。

（3）对比分析模型

对比分析是按照同一个参考依据，将同一类别的不同变量放在一起形成对比，通过不同变量的变化趋势，进而分析变量之间存在的某种关系。

根据上述的分析模型进行相关数据的采集收集以及整理过程，如整理毕业设计成果形式数据分析时的内容如图2所示。

5 毕业设计分析工作指标设计

在本次毕业设计分析工作过程中，整理的大量指标及其数据，具体的指标有教师指导毕业设计的数量、毕业设计成果形式、科研项目衍生课题数量、参加二次答辩分析、不同软件开发技术的毕业设计作品、不同数据库技术的毕业设计作品、不同作品成果形式的毕业设计作品数量、作品扩展形式等众多分析指标，分析指标的具体内容详见表2所述。

6 毕业设计工作分析结果

6.1 分析报告结果形态

笔者与团队经过长时间的整理，最终将如此多的数据整理汇总，并对毕业设计作品的质量进行分析，本次分析的结果改变了以往纸质分析报告的常规，本次的毕业设计质量分析结果以Web化的形式呈现，网站地址为：http：//byfx.51xueweb.cn，如图3所示。

本次的分析结果以网站的形式呈现，这样这设计的主要目的及意义有以下几方面内容。

（1）方便快捷。本次主要使用的是ECharts画图的方式，运用ECharts多种绘图的方式，将数据导入到ECharts画图代码中，可直接生成图像，也可对图像进行形状改变，从而方便快捷。

（2）修改整理方便。当在分析的过程中，可能发现某些数值或字段是缺失或错误的，可在源数据中进行准确查找，并可将查找后的结果直接写在代码中，这将会自动从新绘制新的图形，从而可以在修改、查错的过程提供方便。

（3）分析结果直观、效果强。以网站形式将分析的结果呈现，可以直观、方便地看到毕业设计质量分析的结果，同时也可根据每个分析指标结果的色彩不同，从而可以更加直观的展示出各个字段之间的差异性，从而使分析的结果更具有可视化。

6.2 分析结果呈现

（1）历届教师指导毕业设计作品成绩层次汇总分析

首先对历届教师指导毕业设计数量进行统计，具体统计结果如图4所示。

然后对历届教师指导毕业设计作品成绩进行统计，并对其成绩层次比例进行汇总分析，具体分析结果如图4所示。

从图4中可以看出，历届教师人均指导毕业设计的数量成逐步上升趋势，从图5教师指导毕业设计的质量来看，所有的毕业设计中，优秀比率在30%以上的教师有9人（22%），优秀比率在30%以下的教师有32人（78%），从而充分的说明了，教师指导的力度不够，从而促使毕业设计的优秀率偏低。

（2）指导教师初评成绩分析

对历届指导教师初评平均成绩与毕业设计参加一次答辩时的平均成绩进行统计分析，统计结果如图6所示。

从图中可以看出，指导教师给自己所指导的毕业设计的打分（平均值），普遍高于一次答辩时评委组给相应毕业设计的打分（平均值）。

充分的体现出指导教师对自己所指导的毕业设计作品的存在一定的“私心”，指导教师没有进行严格把关，展现出毕业设计工作中的问题。

（3）毕业设计所用软件开发技术分析

对历届毕业设计作品中所使用的软件开发技术进行统计分析，结果如图7所示。

在本次分析的过程中，也根据性别进行统计，统计分析结果如图7所示。

通过两个分析结果，可以看出HTML/CSS和JS/Jquery是毕业设计中用的最多的技术；.NET、C#的比例也较高，但从趋势来看，C#的比例有下降趋势；JAVA、JSP和C/C++呈上升趋势；PHP的比例相对稳定；ASP技术明显呈下降趋势。结合性别分析发现，男生中，使用C#与使用JAVA的人数基本持平，约为1.3：1，而女生中，这一比例达到2.8：1，说明女生更倾向于使用C#。

根据上述的分析，可以为本专业类教学内容体系的改变提供重要的依据，学院可以根据学生使用的比率而进行教学内容的改革。

7 毕业设计分析工作存在的不足与改进

7.1 存在的不足

（1）指标点少。由于本次毕业设计分析工作是第一次对毕业设计质量进行分析，所以在设计和整理的过程中所使用的指标点都较少，所以造成本次毕业设计分析内容有待升华。

（2）关联性低。在进行关联数据分析时，对收集到的数据关联分析较低，没有充分的发挥出每一个字段的价值，同时，在本次毕业设计质量分析中，关联分析力度不足，如没有对毕业生的在校职位与毕业设计最终成绩分析、指导教师的年龄与指导毕业设计作品成绩分析等，这都是本次毕业设计分析工作中的所欠缺的。

（3）数据清洗度不高。虽然在前期对数据进行清洗处理，但是处理的力度不够，所以在分析过程中，仍能发现存在许多错误的数据，这样给毕业设计分析工作带来了一定的影响。

7.2 下一步计划

根据本次毕业设计分析工作中存在的问题，在以后的分析工作中，将加大对指标点的统计整理，如学生的籍贯、学生在校期间获得的奖项、教师的工龄、教师的性别等等，同时也将增加每个指标点之间的关联分析，从而使每个指标点数据更加有意义。

8 结束语

随着国家技术的不断发展，信息化的不断发展，大数据分析也起到了越来越大的作用，为每个项目的发展和前进提供了重要的依据。本文也结合了大数据分析技术对毕业设计作品进行质量分析，从分析结果中得到许多的结论，也为教学改革提供依据，从而也推动了整个教学内容体系的完整和发展。

参考文献：

[1]刘智慧，张泉灵.大数据技术研究综述.智能系统与控制研究所，2014-06.

[2]任长春.浅谈高职教育中毕业设计环节的教学改革[J].科技信息，2009（35）.

[3]高志鹏，牛琨，刘杰.面向大数据的分析技术[J].北京邮电大学学报，2015（6）.

[4]解菊，王玉琢.毕业设计指导工作中存在的问题及对策[J].济南职业学院学报，2007（10）.

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