关键词:
影响因素
应用型
数据分析
知识图谱
应用推广
摘要:
机械制造业是我国经济发展的基础产业,发展历史悠久,承担着为国民经济发展提供所需装备的使命。在全球化快速发展的背景下,各行各业都面临新的机遇和挑战。要想改变我国机械制造业在国际上的地位,实现我国由“制造大国”向“制造强国”的转变,机械工程应用型人才的培养就变得十分关键。任何一个行业的发展都离不开精通该领域专业知识的应用型人才,人才是影响一个行业发展方向的重要因素,机械制造业能否良性发展与机械工程应用型人才的培养效果密切相关。近年来,随着科学技术水平的不断提升和行业的飞速发展,对于应用型人才的需求也越来越高。在这种情况之下需要对提高我国工程教育质量的措施进行分析,为如何为我国经济发展提供更多高质量的工程应用型人才提供研究思路。为了解决以上提到的问题,本文所做的主要工作如下:(1)根据机械工程应用型人才培养影响因素研究的研究需求,对研究所需要的数据进行采集和处理,选择合适的数据特征并进行标注,用于下一步的研究。(2)根据数据集的数据量大小和数据特点,对Apriori算法和FP-Growth算法进行改进,提出了Apriorihst算法(Apriori Hash Tree Algorithm)和最大频繁模式增长算法(Frequent Pattern Growth Maximum Algorithm,FPMAX Algorithm),用于对实验数据之间的相关性进行分析。(3)在获得的算法相关性分析结果的基础上,对实验结果进行整理和标注,利用知识图谱(Knowledge Graph)技术,对机械工程应用型人才培养影响因素知识图谱进行构建,对影响因素之间的相关性进行展示。在此基础上,通过对影响因素知识图谱进行查询操作,对各因素之间的关联性进行针对性的分析。通过与2022届毕业生的实际情况进行对比,验证了研究结论的可信性。(4)对本文所使用的研究方法的普适性进行探索,以车辆工程专业作为研究实例,对提出的影响因素研究方法在机械门类下其他专业的应用推广进行探索分析,并对研究结论的可信性进行验证。结果表明,改进后的Apriorihst算法和FPMAX算法能够对机械工程应用型人才培养影响因素之间的相关性进行较好的分析,构建的影响因素知识图谱可以直观的展示分析结果,利用关键词查询操作可进行针对性的分析。研究结果表明,实践能力和理论能力较强等因素对机械工程应用型人才培养的影响较大,通过与实际情况的对比,研究结论的可靠性得到了验证。同时,本文提出的研究方法在车辆工程专业的应用效果良好,在机械门类下其他专业具有一定的推广价值,能够为培养计划修订者修订培养计划、修改教育大纲提供依据,并为专业决策者制定、实施培养政策提供帮助。