高校学生体质分析和服务平台的设计与实现

摘　要：本文以高校学生体质测试为背景，通过C#语言和.NET平台构建了高校学生体质分析和服务平台。该平台实现了体质测试结果向学生和教师的反馈，并提供了对体测数据进行常规统计和深入分析的功能，从而提高大学生对体质健康的关注，方便教师在体质方面的研究。

关键词：体测数据；数据挖掘；统计；数据库
引 言
　　2002年，教育部、国家体育总局联合下发的《学生体质健康标准(试行方案)》及《〈学生体质健康标准（试行方案）〉实施办法》中规定高校学生需定期参加学生体质测试，但目前体质测试（以下简称“体测”）存在以下问题：①结果不能及时反馈给高校学生和体育老师。②大多数高校只应用统计学方法处理逐年积累的体测数据，没有对隐含在数据内部的信息进行科学和充分的挖掘。本项目使用B/S(Browser/Server)模式、采用C#语言和.NET技术、结合Microsoft SQL Server 2005构建的高校学生体质分析和服务平台，将以体测为中心的服务集成为体质信息门户网站，满足大学生和体育教师在体测方面的需求。
1 高校学生体质分析和服务平台的设计
1.1 硬件结构
　　本平台使用具有三层结构的B/S模式：第一层是用户浏览器界面，提供用户与系统的友好交互；第二层是应用服务器，实现业务逻辑，提供网络访问功能；第三层是数据服务器 ,负责数据信息的存储、访问及其优化，是数据操作的底层执行者。
1.2 平台的功能结构
　　通过高校学生和体育教师的需求分析，将用户分成学生用户、教师用户和管理员用户，具有不同的权限。我们从分析和服务的角度出发，结合门户网站的特点，将本平台的功能划分为以下九个模块：
（1）登陆注册模块。用户在登录之后，平台将根据其权限提供不同种类的服务。
（2）体测数据导入导出模块。教师可通过此模块将xls格式文件中的数据导入到后台数据库中，或将所需要的数据从平台中导出形成本地excel文件。
（3）体测成绩查询模块。学生可查询自己所有体测成绩，教师可查询其负责同学的体测成绩。
（4）体测数据统计模块。教师可根据需要选择不同的人群进行统计，包括平均值、标准差、变化趋势和数据对比。
（5）体测数据分析模块。教师用户可根据需要对数据进行分类、聚类和关联规则三种方法的分析，结果以分析报告或图表的形式显示。
（6）体质健康指导模块。此模块根据某学生的体测成绩和其保存在平台数据库中的个人信息，结合数据库中已有的各项体测成绩评定方法和专家建议库，发现该生的体质健康问题并提供运动处方。
（7）用户信息管理模块。管理员可查看并管理已注册的所有用户的信息。
（8）问卷调查模块。教师可根据需要在线编辑、制作问卷，可将其发布供学生回答，并对自己发布的问卷进行管理；学生可参加当前发布的问卷调查；管理员可管理所有已存在的问卷。
（9）站内信息模块。管理员可发布和管理站内新闻和健康常识。
根据以上的模块功能描述和用户的不同需求，平台的功能架构如图1所示。

图1 高校学生体质分析和服务平台系统功能架构图
2 高校学生体质分析和服务平台的实现
2.1 系统类图
　　本平台分别实现了客户端类和服务器类。
　　客户端类包括：①界面显示类，负责网站界面的风格设计和显示。②数据导出类。③数据导入类。④数据请求类，是数据请求的总体接口。⑤数据统计请求类，继承于数据请求类，负责将接收到的具体数据统计要求提交给系统，并接收系统的统计结果反馈给用户。⑥数据分析请求类，继承于数据请求类，负责将接收到的具体数据分析要求提交给系统，并接收系统的分析结果反馈给用户。⑦问卷调查类。⑨注册类。⑩登录类。
　　服务器类包括：①数据提取类，负责根据SQL语句提取数据，进行数据库快照，并将数据库快照1下载到用户本地。②数据处理类，是数据处理的总体接口。③数据统计类，继承于数据处理类，与客户端的数据统计请求类连接，负责处理用户提交的统计要求。④数据分析类，继承于数据处理类，与客户端的数据分析请求类连接，负责处理用户提交的分析要求。⑤数据库处理类，负责所有数据库的读写操作。
客户端类图和服务器类图如图2和图3所示。

图2 客户端类图

图3 服务器类图
2.2 数据方面实现细节
2.2.1数据存储
　　在服务器端使用Microsoft SQL Server 2005存储从excel文件或者数据库文件导入的数据，在应用程序中将数据库中的数据项映射到数据矩阵RevMatrix，并且通过访问该数据矩阵来实现数据的统计和分析功能。
2.2.2 数据导入
　　数据导入类由总体接口Input类和其子类构成。本平台从Input类衍生针对不同导入数据文件格式的具体数据导入类， 针对Excel、Access、Oracle、SQL Server不同格式衍生ExcelInput类、AccessInput类、OracleInput类和SQLInput类 ，目的是为了便于不同格式的扩充和维护。数据通过这些具体导入类导入到程序中，由数据矩阵RevMatrix接收，最后存储到数据库中。目前本平台已实现ExcelInput类。数据导出的实现原理与数据导入相似。
2.2.3 体测标准的存储
　　体质分析需要用到体质指标标准数据。由于这些数据会随时间更新，所以本平台采用XML文件来存储，利用了XML文件的灵活性和扩展性。当数据更新时可直接修改XML文件，然后由程序读入XML文件并利用相应的DDT文件进行检查，最后将更新的内容写回数据库。这种做法避免了由于直接修改数据库造成的错误。
2.2.4 数据应用
　　由于本平台的业务涉及数据量大，表查询分析耗时较大，尤其当数据库服务器负荷较大时，程序速率的降低将影响用户体验。解决方法是：将用户所需数据进行数据快照并以数据库文件的形式存储，然后下载到用户的本地并断开用户与数据库服务器的连接。这样用户对数据的统计分析可在本机执行，在一定程度上解决了因数据库服务器访问量大而导致的延时。
2.3 算法方面实现细节
2.3.1 数据统计和分析结果的表示
　　对于统计结果，平均值和方差的结果直接用数字表示，变化趋势用折线图表示，数据对比用柱状图或饼状图表示。对于分析结果，本平台给出分析报告文本，并适当的与图示和表格方式结合，方便用户理解分析报告。
2.3.2 数据分析的算法
　　本平台利用分类、聚类和关联规则三种数据挖掘技术对数据进行分析。
　　分类分析可用于对现有评定标准的完善，制定出针对特定学生群体的评定标准。本平台采用决策树 方法实现。决策树算法会分析一组约束的经验，即数据集。然后对每个实例进行正确分类。假设教师选择100个同学进行体质评定，可由评定结果得到一个分类规则，形成分类器。教师可按照此分类方法对上述学生的体质水平再次进行评判，或根据此分类方法进行分析得出上述学生的描述性模型。
　　聚类分析可用于发现具有相同体质特征的群体的共同特征。本平台采用划分法实现。划分法先对数据进行标准化，得到标准数据属性，再把每个数据对象（学生）看作多维空间中的一个点，根据体质指标的重要程度可以为其赋权值，然后利用权值计算两个对象之间的相似程度。假设通过划分法得到了体质测试不及格的同学，使用聚类分析研究该群体的其它属性发现这类同学多是来自农村或乡镇，说明农村或乡镇学生的体质需要受到重视。
　　关联规则分析可用于发现各体质项目之间可能存在的未知关联。本平台采用FP-树算法（FP-tree）实现。FP-树算法在第一遍扫描之后，把数据库中的频集压缩进一棵频繁模式树并保留其中的关联信息，随后再将FP-tree分化成一些条件库，每个库和一个长度为1的频集相关，然后再对这些条件库分别进行挖掘。例如利用关联规则分析可得出，跳远成绩在2.30米以上的同学长跑都比较差，可为教学和科研提供一定的帮助。
3 结语
　　本平台以高校体质测试为背景，构建了基于.NET的高校学生体质分析和服务平台。此平台一方面实现了体测结果向大学生和相关负责老师的反馈，便利了对当前大学生体质现状的监督和了解；另一方面可指导学生进行科学锻炼、增强体质，有助于此学科的老师和研究人员的学术研究。具有现实和学术双重意义。
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