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个体差异对Python爬虫获取教育大数据的影响研究

更新时间：2019-12-25 09:47:30 大小：2M 上传用户：songhuahua查看TA发布的资源 标签：python 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

为了调查不同个体之间获取教育大数据途径的差异以及探讨Python爬虫对获取教育大数据的影响,本研究采用问卷调查的形式,对计算机、统计学相关专业的师生进行了调查。本文采用SPSS19.0对收回来的数据进行分析,统计他们常用的教育大数据获取方法,比较不同个体之间获取教育大数据的区别。研究发现,目前获取教育大数据的主要途径还是在线搜索,且不同职业、年级、性别的个体无显著差异,编程经验和年限对Python爬虫获取大数据途径有显著影响,但主观因素影响不大。


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《中国教育信息化》编辑部：mis@moe. edu. cn  
管理信息化  
个体差异对 Python 爬虫  
*
获取教育大数据的影响研究  
，
1 1 2 3  
王世纯 ，许新华 ，张洪春 ，黄嘉成  
1
（ 湖北师范大学 研究生院，湖北 黄石  
1.  
；
4350ꢀꢀ  
湖北师范大学 教育信息与技术学院，湖北 黄石  
；
435ꢀꢀꢀ  
2.  
湖北职业技术学院 信息学院，湖北 孝感  
）
432ꢀꢀꢀ  
3.  
摘
要：为了调查不同个体之间获取教育大数据途径的差异以及探讨  
爬虫对获取教育大数据的  
Python  
影响，本研究采用问卷调查的形式，对计算机、统计学相关专业的师生进行了调查。 本文采用  
对收  
SPSS19.ꢀ  
回来的数据进行分析，统计他们常用的教育大数据获取方法，比较不同个体之间获取教育大数据的区别。研  
究发现，目前获取教育大数据的主要途径还是在线搜索，且不同职业、年级、性别的个体无显著差异，编程经  
验和年限对 爬虫获取大数据途径有显著影响，但主观因素影响不大。  
Python  
关键词：  
Python  
；网络爬虫；教育大数据  
中图分类号：  
G43  
文献标志码：  
文章编号： （ ꢀ  
1673-8454 2ꢀ18 ꢀ9-ꢀꢀ79-ꢀ3  
A
一、引言  
伴随着“互联网 ”、物联网、云计算时代的到来，大  
+
对计算机语言使用的熟悉程度也有一定的考验。 那么如  
何在大量的教育数据中获取我们所需要的、有用的信息  
是每一个教育研究者应该考虑的问题。  
二、相关概念  
数据在我们的生产生活中扮演着越来越重要的角色，可  
以说大数据已经渗透到每一个行业。 联合国在  
年
2012  
发布的大数据白皮书 《  
：
Big Data for Development Chal-  
网络爬虫  
1.  
》中指出大数据的出现将会对社会  
网络爬虫（又称网络蜘蛛、网络机器人），是一种按  
lenges & Opportunities  
[1]  
各个领域产生深刻影响。 在教育领域，每天都会产生海  
[4]  
照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。  
[2]  
量的教育大数据， 获取教育大数据的途径也有很多，例  
网络爬虫按照系统结构和实现技术，大致可以分为以下  
几种类型：通用网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量式网络爬  
如线下调查、在线搜索、网络调查问卷和网络爬虫等等。  
本研究为了探究个体差异对教育大数据获取途径的影  
[4]  
虫、深层网络爬虫。 实际的网络爬虫是由几种爬虫技术  
响，对计算机、统计学相关专业师生的编程能力、  
结合实现的。 随着“互联网ꢀ”的发展，网络信息量呈现出  
爆发式增长，仅仅只用搜索引擎已经不能快速、准确地  
获取到我们所需要的信息，并且会附带着额外的我们不  
需要的广告信息，因此，网络爬虫应运而生。  
Python  
技术掌握程度以及获取教育大数据的途径进行了调查。  
是一种面向对象的解释性计算机程序语言，  
Python  
其实它问世的时间并不长，但它以其简洁的语法、丰富  
的标准库和强大的第三方库，已经完全能够和  
、
等
教育大数据  
2.  
C C++  
[2]  
语言轻松联结，并重写封装为可用的标准类库，易于扩展。  
教育大数据分为广义和狭义，广义的教育大数据泛  
指所有来源于日常教育活动中人类的行为数据；狭义的  
现已逐渐取代其他大多数计算机编程语言，成为  
Python  
现在网络爬虫和机器学习的主流工具。  
教育大数据为教育信息化的发展带来了新的机遇，  
传统的数据收集方法已不能满足日新月异的现代化发  
展需求，随着网络爬虫和 语言的发展，网络教育  
[5]  
教育大数据是指学习者学习的行为数据。 也有学者认  
[3]  
为教育大数据指整个教育活动过程中所产生的以及根  
据教育需要采集到的，一切用于教育发展并可创造巨大  
[6]  
潜在价值的数据集合。 教育，体现的是一种共享的思想，  
Python  
数据的获取越来越容易，越来越方便，速度越来越快，但  
通过各种技术实现教育数据的收集，本研究主要是了解  
基金项目：  
年度国家档案局科技计划项目ꢁ编号：  
ꢀ；许新华湖北名师工作室（  
ꢀ； 年度教育部  
2ꢀ17-2ꢀ2ꢀ 2ꢀ17  
*
2ꢀ16  
2ꢀ16-x-51  
人文社科项目（编号：  
ꢀ；构建高校实习质量管理服务平台研究（编号：鄂教高函〔  
〕
2ꢀ16 1  
号
）。  
2ꢀ15381  
17YJA88ꢀꢀ94  
The Chinese Journal of ICꢀ in Educꢁtion  
79  
《中国教育信息化》编辑部：mis@moe. edu. cn  
管理信息化  
网络教育数据的获取。  
三、研究过程  
研究目标与假设  
达到预期数据需求。  
在回收的 份有效问卷中，男性  
ꢂ06  
人参与问卷，  
36  
占总人数的  
，女性  
人，占总人数的  
；老  
1.  
33.96%  
70  
66.04%  
本研究是为了了解计算机、统计学相关专业  
师
人，占  
，学生  
人，占  
6ꢃ.ꢃ6%  
，还有部分已  
Python  
爬虫技术掌握情况以及常用的获取教育数据的方式，比  
较不同个体之间获取教育大数据的区别，从而探究不同  
个体 掌握程度、学习编程年限、主观因素对获取  
31  
毕业但未从事教育行业的计算机相关专业的人参与了问  
卷；其中教育技术学专业为 ，信息工程为  
ꢃ9.ꢃ5%  
66  
，
10.38%  
66.98%  
计算机科学与技术为  
， 其余小部分为其他专业；  
Pyꢀhon  
教育大数据的影响。  
语言虽然得到极大的发展，但全国很多高校  
10.6%  
其中本科生  
人，研究生  
人，已参加工作  
人。  
41  
51  
14  
信效度分析  
4.  
本文采用  
Pyꢀhon  
并没有把  
语言作为一门课程， 学生对之了解太  
进行问卷信度和效度的分析。  
SPꢄꢄ19.0  
Pyꢀhon  
少，技术掌握不够，爬虫技术也不是每一个计算机专业  
的人都会掌握。 因此，我们大胆假设：近几年获取教育大  
数据的主要途径还是在线搜索，并且学生与老师之间存  
在显著差别。  
本问卷的  
系数为  
， 表明此问卷的  
0.748  
Cronbach alpha  
内部一致性良好。 本问卷对结构效度进行了检验，进行  
探索性因子分析， 值为 球体检验结  
，
KMO  
0.7ꢂ7 Bꢅrꢀleꢀꢀ  
果显示显著性水平为  
，小于 ，满足了统计学  
0.000  
意义，该问卷结构效度良好。  
四、研究结果  
获取教育大数据的差异特征  
0.00ꢂ  
研究问卷的设计  
2.  
（ ）设计过程  
1
问卷调查为本文的主要研究方法，为保证本研究的  
公正、客观，在进行调查问卷设计之前，笔者查阅了相关  
文献，之后初步编写了适合本研究的调查问卷，随后请  
老师对本问卷进行评价，给出了宝贵的意见，并对问卷  
的内容进行适当的修正；之后进行小范围的前测，删除  
其中信度和效度较低的题项，最终形成了完整的问卷。  
1.  
不同的个体获取教育大数据方法各不相同，为探讨  
不同性别、年级、职业对教育大数据获取途径的影响，本  
文采用描述性统计和独立样本 检验以及单因素方差  
T
分析等统计学方法进行统计分析。  
通过独立样本 检验可知， 值为  
T F  
，对应的概  
ꢂ.955  
（ ）设计结果  
2
率
值（  
），大于显著性水平  
0.05  
，因此，两总体  
P
ꢄig.=0.ꢂ65  
方差无显著差异，应看第一行的 ꢀ 检验结果，等方差假  
设下的 ，，大于 ，因此，两总体均值无显  
经过上述步骤，制定了“基于  
爬虫的教育大  
ꢁyꢀhon  
数据获取调查问卷”。 本问卷总体设计为三个维度，分  
别为： 基本信息、 爬虫了解程度和技术掌握、获  
为
ꢄig  
著差异，即，获取教育大数据的途径与性别无关。  
年级对教育大数据获取途径的影响用单因素方差  
分析，结果显示，显著性水平为 ，大于 ，因此认  
0.063  
为各个年级获取教育大数据途径无显著差异。  
按照上述方法，本研究通过独立样本 检验分析可  
0.092  
0.05  
ꢁyꢀhon  
取教育大数据的现状。 共包括  
个题项，为了方便统  
ꢂ6  
计，问卷主要设置为单选题；但为了解  
掌握程度  
Pyꢀhon  
和获取教育大数据途径，本问卷还设计了多选题和一个  
主观题。  
问卷数据的收集  
0.05  
ꢀ
知，职业对教育大数据获取途径的影响无显著差异。 结  
3.  
（ ）被试分析  
1
果显示， 值为 ，明显大于 ，因此认为职业对获取  
p
0.9  
教育大数据的途径无显著影响。  
爬取教育大数据的影响因素  
0.05  
由于本问卷是基于  
和网络爬虫，所以对被试  
Pyꢀhon  
的专业和编程能力有一定的要求。 参与本问卷的对象皆  
来自教育技术学、现代教育技术、通信工程、信息工程、  
网络工程、数字媒体技术、计算机科学与技术、计算机应  
用、数学与统计等专业，部分非计算机和统计相关专业的  
问卷已剔除。 填写问卷的学生或老师来自云南、湖北、湖  
南、四川、福建、广东 、浙江等省份，具有一定的代表性。  
2.Python  
（ ）面向对象编程经验对  
技术掌握的影响  
ꢂ
ꢁyꢀhon  
每一门编程语言都有它自己独特的特点，本文为探  
究不同的编程语言对 技术掌握和用 进行  
ꢁyꢀhon  
网络爬虫的影响，利用统计学相关分析作为分析方法。  
经过分析，面向对象编程经验对 技术掌握在  
ꢁyꢀhon  
ꢁyꢀhon  
（ ）问卷的发放与回收  
ꢃ
水平（双侧）上显著相关，  
ꢁearson  
相关系数为  
，
0 .0ꢂ  
0.835  
本问卷通过问卷星进行发放与回收， 调研开始于  
说明面向对象编程语言的学习对  
ꢁyꢀhon  
技术掌握有较  
年 月  
ꢃ017 10 ꢃ5  
日，截止于 年 月 日。 共回收  
ꢃ017 11 ꢃ  
大影响。  
（ ）学习编程年限对 爬取教育大数据的影响  
ꢁyꢀhon  
问卷 份，其中  
1ꢃ0  
份为有效问卷，有效率为  
，
106  
88.3%  
2
中国教育信息化／2018.09  
80  

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