孫華陽(yáng)　任永功

【摘要】作為嚴(yán)肅游戲的分支，教育游戲在教學(xué)中起著非常重要的輔助作用。目前我國(guó)針對(duì)教育游戲研究重心大多為對(duì)學(xué)習(xí)者的作用與反饋，少有針對(duì)教育游戲產(chǎn)品本身的研究。針對(duì)這一問(wèn)題，本文將調(diào)查對(duì)象確定為在校大學(xué)生，采用問(wèn)卷調(diào)查法確定教育游戲在大學(xué)生學(xué)習(xí)者中的可行性，確定教育游戲影響因素。后選擇J48決策樹(shù)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和建模，得出游戲質(zhì)量是教育游戲的最大影響因素這一結(jié)論。又通過(guò)歸納分析問(wèn)卷中成功期望實(shí)例決策規(guī)則，得出部分大學(xué)生教育游戲成功實(shí)現(xiàn)的最優(yōu)路徑，為后續(xù)大學(xué)生教育游戲的實(shí)施作出參考。

【關(guān)鍵詞】教育游戲 大學(xué)生 調(diào)查研究 數(shù)據(jù)挖掘 策略研究

【中圖分類(lèi)號(hào)】G642.2 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】2095-3089（2018）15-0034-03

教育游戲是專(zhuān)門(mén)針對(duì)特定教育目的而開(kāi)發(fā)的游戲。以成熟的教育理論作為支撐，以游戲作為教育手段，確保教育性和游戲性的平衡，進(jìn)而達(dá)到預(yù)先設(shè)定的教學(xué)目的[1]。我國(guó)目前針對(duì)教育游戲的研究大體分為兩類(lèi)。一為針對(duì)某一特定學(xué)科的模式研究，二為基于實(shí)證分析的教育游戲評(píng)價(jià)。其中，模式研究以沉浸體驗(yàn)為理論基礎(chǔ)，力求搭建寓教于樂(lè)的教學(xué)過(guò)程，將教育性與游戲性有機(jī)整合；教育游戲評(píng)價(jià)則以多元智能理論為基礎(chǔ)，對(duì)玩家進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查與訪(fǎng)談，進(jìn)而對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析。

然而，該研究范圍內(nèi)卻少有針對(duì)教育游戲本身的策略研究。且目前教育游戲的應(yīng)用對(duì)象主要針對(duì)中小學(xué)教育，面向成人學(xué)習(xí)者的教育游戲相對(duì)較少，即使是為數(shù)不多的針對(duì)成人學(xué)習(xí)者的教育游戲，也只是籠統(tǒng)的針對(duì)“成人學(xué)習(xí)者”這一大概念而言，忽視了成人學(xué)習(xí)者的個(gè)性[2]。這主要源于三點(diǎn)：一為我國(guó)教育游戲發(fā)展較緩慢，在游戲設(shè)計(jì)的研究上還存在著一定局限，且實(shí)施成功的教育游戲產(chǎn)品較少；二為學(xué)生、家長(zhǎng)群體對(duì)教育游戲本身存在偏見(jiàn)，過(guò)度強(qiáng)調(diào)教育游戲的游戲性，而忽視了教育游戲的教育性。三為在教育方式多元化的背景下，教育游戲目前未能照比其他教育方式完全體現(xiàn)出自身的優(yōu)越性?；诖耍疚尼槍?duì)大學(xué)生群體，對(duì)教育游戲進(jìn)行策略研究，旨在通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查判別教育游戲在大學(xué)生群體中的可行性，并對(duì)教育游戲的影響因素進(jìn)行評(píng)價(jià)，進(jìn)而運(yùn)用J48決策樹(shù)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，得出決策規(guī)則，優(yōu)化教育游戲成功實(shí)現(xiàn)的相關(guān)路徑。

一、文獻(xiàn)綜述

我國(guó)關(guān)于教育游戲的研究照比國(guó)外起步較晚，專(zhuān)家學(xué)者試圖利用游戲與教育的結(jié)合來(lái)解決游戲帶來(lái)的一些社會(huì)問(wèn)題以及一些教育弊端[3]。張琪認(rèn)為我國(guó)教育游戲尚屬新興事物，應(yīng)避免狹義傾向研究；整體研究不夠深入，對(duì)比研究有待加強(qiáng)；數(shù)字化游戲理論貧乏，尚待形成專(zhuān)屬理論系統(tǒng)[4]。魏婷認(rèn)為相關(guān)研究只涉及個(gè)別側(cè)面，不夠系統(tǒng)，且理論研究的創(chuàng)新性不夠，實(shí)證研究數(shù)量較少，研究方法單一，基本為初步的探索[5]。張文蘭在《教育游戲的本質(zhì)與價(jià)值審思》中提出教育游戲的價(jià)值具體體現(xiàn)在激發(fā)學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、促進(jìn)認(rèn)知發(fā)展、培養(yǎng)社交技能與調(diào)節(jié)內(nèi)心情感四個(gè)部分[6]。

由于教育游戲開(kāi)發(fā)的門(mén)檻較低，造成目前教育游戲產(chǎn)品的良莠不齊，層次較低的教育游戲產(chǎn)品在實(shí)施過(guò)程中很難得到用戶(hù)肯定。且我國(guó)教育游戲尚未形成一套完整的評(píng)價(jià)體系。只有劉文輝在《教育游戲評(píng)價(jià)指標(biāo)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)》一文中，提出了基于學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)、游戲設(shè)計(jì)與軟件開(kāi)發(fā)三個(gè)層面的教育游戲評(píng)價(jià)指標(biāo)。目前，學(xué)者們針對(duì)影響教學(xué)游戲的屬性各有論點(diǎn)。安福杰認(rèn)為，設(shè)計(jì)出完善的游戲激勵(lì)機(jī)制，才能贏(yíng)得游戲者的持久游戲興趣，從而促進(jìn)他們主動(dòng)持續(xù)完成整個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程[7。游戲心理學(xué)認(rèn)為，用戶(hù)在玩游戲時(shí)須滿(mǎn)足自身的成長(zhǎng)需求，即希望自身盡可能快的實(shí)現(xiàn)從低級(jí)到高級(jí)的變換。馬穎峰認(rèn)為，教育游戲活動(dòng)難度調(diào)控可使得學(xué)生在游戲中產(chǎn)生沉浸感[8]。徐思行認(rèn)為，游戲的收費(fèi)水平是影響該游戲是否健康發(fā)展和成功實(shí)行的重要因素[9] 。

二、研究設(shè)計(jì)

1.研究對(duì)象及樣本

本研究采用問(wèn)卷調(diào)查法，調(diào)查對(duì)象為遼寧師范大學(xué)西山校區(qū)的在校大學(xué)生。采用網(wǎng)上問(wèn)卷調(diào)查進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。從一年級(jí)到四年級(jí)的被調(diào)查學(xué)生數(shù)量分別為124人，128人，125人和116人。在對(duì)教育游戲主觀(guān)興趣度的問(wèn)卷調(diào)查中，共回收有效問(wèn)卷488份，有效率為98.98%。在進(jìn)行策略研究的環(huán)節(jié)，對(duì)應(yīng)生成7320個(gè)元組，每個(gè)被調(diào)查者對(duì)15個(gè)實(shí)例進(jìn)行評(píng)判。

2.研究框架及內(nèi)容

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠從數(shù)據(jù)中分析出有效信息。并將這些信息歸納整合為大學(xué)生教育游戲策略。主要包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析三個(gè)步驟。

（1）數(shù)據(jù)獲?。和ㄟ^(guò)問(wèn)卷調(diào)查法證實(shí)教育游戲在高校中可行性，被調(diào)查者對(duì)生成實(shí)例作出評(píng)判，后將試驗(yàn)數(shù)據(jù)錄入平臺(tái)。

（2）數(shù)據(jù)挖掘：采用J48算法生成決策樹(shù)，對(duì)不同屬性的等級(jí)做出排序。后將數(shù)據(jù)集生成決策規(guī)則，得出使教育游戲獲得成功的條件）

（3）數(shù)據(jù)分析：通過(guò)分析試驗(yàn)數(shù)據(jù)得出結(jié)論。決策樹(shù)中的屬性等級(jí)越高，對(duì)教育游戲?qū)嵤┑挠绊懺酱?。生成的決策規(guī)則可謂教育游戲在高校中的實(shí)施提供參考）

3.研究思路與方法

本研究進(jìn)行的前提是“教育游戲在大學(xué)生群體中普遍受歡迎?！睘榱俗C明此觀(guān)點(diǎn)，對(duì)調(diào)查問(wèn)卷進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，包含四部分內(nèi)容：被調(diào)查者的基本信息（2題），教育游戲知曉狀況（4題），對(duì)教育游戲的態(tài)度（6題）及對(duì)教育游戲的展望（5題）。采用SPSS19.0作為平臺(tái)。首先對(duì)調(diào)查問(wèn)卷進(jìn)行a信度系數(shù)分析，經(jīng)計(jì)算信度系數(shù)為0.815，采用主成分分析法進(jìn)行探索性因子分析，因子對(duì)整體累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到53.371%，說(shuō)明問(wèn)卷的信度效度較好。

通過(guò)分析對(duì)教育游戲成功與否造成影響的因素，篩選屬性與相應(yīng)實(shí)例，進(jìn)而得出研究結(jié)論。數(shù)據(jù)源于預(yù)先設(shè)定相關(guān)屬性產(chǎn)生的實(shí)例，在發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷之前，需對(duì)不現(xiàn)實(shí)的實(shí)例進(jìn)行過(guò)濾，在調(diào)查研究中，被調(diào)查者對(duì)不同教育游戲的實(shí)例進(jìn)行評(píng)判。采用決策樹(shù)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析建模，通過(guò)判斷結(jié)點(diǎn)等級(jí)高低來(lái)回答“何種屬性對(duì)大學(xué)生教育游戲的影響最大”這一問(wèn)題。后通過(guò)生成決策規(guī)則，對(duì)實(shí)例中的成功元組進(jìn)行歸納，得出能使教育游戲成功實(shí)現(xiàn)的最優(yōu)路徑。為大學(xué)生教育游戲產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)提供參考。

三、研究過(guò)程

1.大學(xué)生對(duì)教育游戲在高校中應(yīng)用的支持度分析

本研究進(jìn)行的前提是大學(xué)生對(duì)教育游戲在高校中應(yīng)用大體持支持態(tài)度。被調(diào)查學(xué)生對(duì)相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行回答。100%的被調(diào)查者認(rèn)為教育游戲可以提高自身對(duì)某一學(xué)科的興趣度，但同時(shí)只有83.6%的大學(xué)生認(rèn)為，教育游戲能夠提高他們的相應(yīng)成績(jī)。說(shuō)明教育游戲在大學(xué)生是能成功實(shí)現(xiàn)的。應(yīng)當(dāng)嘗試將教育游戲用于非成績(jī)考查課的學(xué)習(xí)，一些低興趣度的必備課程也可以插入教育游戲。92.4%的大學(xué)生表示愿意為教育游戲投入資金，說(shuō)明對(duì)大學(xué)生教育游戲適當(dāng)收費(fèi)是可以實(shí)現(xiàn)的。

針對(duì)學(xué)生偏好教育游戲類(lèi)別，39%的大學(xué)生表示在教學(xué)游戲中比較偏好單機(jī)游戲，61%的學(xué)生表示較偏好網(wǎng)絡(luò)游戲。相比之下網(wǎng)絡(luò)游戲略為更受歡迎，但二者并無(wú)太明顯的差別。在教育游戲應(yīng)用中，不必完全使用其中的一種，而是要視實(shí)際情況靈活使用。針對(duì)學(xué)生偏好教育游戲知識(shí)涵蓋量，92.6%的同學(xué)表示希望覆蓋基礎(chǔ)或稍簡(jiǎn)單的知識(shí)量。因此，大學(xué)生教育游戲應(yīng)盡量避免涉及本學(xué)科之外的太多知識(shí)點(diǎn)。一方面，大學(xué)生的生活質(zhì)量在顯著提高。同時(shí)他們的價(jià)值觀(guān)也在發(fā)生著變化。針對(duì)學(xué)生愿意為教育游戲花費(fèi)金額數(shù)量，經(jīng)統(tǒng)計(jì)，89.2%的同學(xué)表示可以承擔(dān)約100元以下的費(fèi)用。適當(dāng)?shù)慕?jīng)濟(jì)成本可提高教育游戲的質(zhì)量，因此可以對(duì)制作成本較高的教育游戲適當(dāng)收費(fèi)。

2.大學(xué)生教育游戲策略研究

在確定大學(xué)生教育游戲的可行性后，擬對(duì)大學(xué)生教育游戲策略進(jìn)行實(shí)證研究，預(yù)先設(shè)定多種教育游戲?qū)嵗M(jìn)行調(diào)查研究。被調(diào)查者對(duì)不同實(shí)例的成功與否加以評(píng)判。因此，需要列舉教育游戲的不同影響屬性，從而得出實(shí)例。針對(duì)第一個(gè)問(wèn)題，本文欲采用決策樹(shù)算法對(duì)實(shí)例構(gòu)成的數(shù)據(jù)集進(jìn)行挖掘建模，針對(duì)第二個(gè)問(wèn)題。需要對(duì)數(shù)據(jù)集中的成功實(shí)例生成決策規(guī)則，從而歸納出能使大學(xué)生教育游戲成功實(shí)現(xiàn)的最優(yōu)路徑。

（1）屬性選取與實(shí)例生成

決策樹(shù)根節(jié)點(diǎn)設(shè)定為“你認(rèn)為此教育游戲是否成功”， 在我國(guó)，對(duì)教育游戲品級(jí)的評(píng)判尚未出現(xiàn)較成熟的評(píng)價(jià)體系。關(guān)于教育游戲，有大量與之相關(guān)的特征屬性。但不是每個(gè)屬性都能起到?jīng)Q定性的作用。分裂屬性必須能夠?qū)υ摻逃螒虍a(chǎn)品產(chǎn)生較大影響。經(jīng)篩選，選擇以下八個(gè)屬性為分裂屬性，并加以編號(hào)，編號(hào)與屬性對(duì)應(yīng)關(guān)系如表1所示。確定以上8個(gè)屬性后對(duì)每個(gè)屬性確定不同參數(shù)值如表2所示：

根據(jù)上述表格屬性個(gè)數(shù)，排列組合得出最初的實(shí)例集合。但由于有些實(shí)例組合并不符合實(shí)際：例如，同時(shí)滿(mǎn)足“所占空間小”和“游戲質(zhì)量高”，或是單機(jī)游戲還需花錢(qián)。這些實(shí)例在現(xiàn)實(shí)中是不應(yīng)存在的、因此需要對(duì)測(cè)試機(jī)進(jìn)行預(yù)處理。最終得出的實(shí)例為1620個(gè)。

（2）實(shí)驗(yàn)樣本與實(shí)驗(yàn)環(huán)境

本研究實(shí)驗(yàn)樣本與上一步對(duì)大學(xué)生教育游戲可行性的問(wèn)卷調(diào)查的樣本相同，并處于同一問(wèn)卷中。在上一研究中，若被調(diào)查者認(rèn)為大學(xué)生教育游戲無(wú)法成功實(shí)行，則無(wú)須回答本問(wèn)卷。顯然，讓每名被調(diào)查者對(duì)這1620個(gè)實(shí)例進(jìn)行評(píng)析是不符合現(xiàn)實(shí)的。因此將實(shí)例隨機(jī)分布給被調(diào)查者，每個(gè)被調(diào)查者對(duì)約15個(gè)實(shí)例進(jìn)行評(píng)析。

（3）決策樹(shù)算法選取

作為分類(lèi)算法，決策樹(shù)算法分為J48算法和ID3算法。J48算法是由ID3算法演變而來(lái)，本名C4.5算法，由于在weka中的編號(hào)為J48，因此又被稱(chēng)為J48算法。假設(shè)N為測(cè)試集，類(lèi)標(biāo)號(hào)屬性具有m個(gè)不同值，m個(gè)不同類(lèi)Ci（i=1，2，…，m），CiD是N中Ci類(lèi)的元組的集合，|N|和|CiN|分別是N和CiN中的元組個(gè)數(shù)。ID3算法中采用信息增益Info（N）作為屬性的選擇度量?？墒箶?shù)據(jù)分類(lèi)所需信息量最小，期望信息如公式（1）：

信息增益越大，對(duì)應(yīng)屬性越靠近決策樹(shù)頂端。在本實(shí)驗(yàn)中，越靠近根節(jié)點(diǎn)的屬性，對(duì)根節(jié)點(diǎn)的影響最大。然而在實(shí)際操作中，若是某個(gè)屬性所取的不同值的個(gè)數(shù)越多，那么作為分裂屬性的幾率就越大。因此使用ID3算法更偏向于具有大量數(shù)據(jù)的屬性。在本實(shí)驗(yàn)中不大符合實(shí)際狀況。相比之下，在J48算法中采用了信息增益率這一概念，將信息增益規(guī)范化。分類(lèi)信息通過(guò)將數(shù)據(jù)集N劃分成對(duì)應(yīng)于屬性A測(cè)試的v個(gè)輸出的v個(gè)劃分產(chǎn)生的信息。如公式（4）所示：

在選取具有最大增益律的屬性進(jìn)行分裂后，繼續(xù)在其余屬性中選取具有最大增益律的屬性。直至劃分完畢。兩種算法對(duì)比之下，顯然J48算法更加適合于本實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的處理。因此選取J48算法分析本實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

J48算法采用信息增益率作為測(cè)試屬性標(biāo)準(zhǔn)，大大減少了復(fù)雜度與計(jì)算量；在測(cè)試過(guò)程進(jìn)行剪枝，對(duì)離散點(diǎn)和噪點(diǎn)進(jìn)行過(guò)濾，對(duì)不完整數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，進(jìn)而對(duì)決策樹(shù)進(jìn)行優(yōu)化。本實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)會(huì)有大概率出現(xiàn)離散點(diǎn)，由于將生成實(shí)例隨機(jī)分發(fā)給不同學(xué)生，也有可能造成部分實(shí)例無(wú)人評(píng)判的現(xiàn)象，使調(diào)查數(shù)據(jù)不完整。因此，相比ID3算法，本實(shí)驗(yàn)選擇使用J48算法對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。

（4）實(shí)驗(yàn)流程

Weka是一個(gè)開(kāi)源的數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)。在本實(shí)驗(yàn)中的調(diào)查數(shù)據(jù)，均以數(shù)據(jù)集的形式被錄入ARFF文件中。為獲取數(shù)據(jù)，需要將問(wèn)卷數(shù)據(jù)人工導(dǎo)入，此工作較為繁瑣。將判定教育游戲成功與否的屬性Sussessful設(shè)為根節(jié)點(diǎn)，部分實(shí)例如圖1所示。

四、研究結(jié)果與討論

1.實(shí)驗(yàn)結(jié)果

對(duì)所得數(shù)據(jù)用J48決策樹(shù)算法進(jìn)行處理。在本研究中生成的決策樹(shù)中，第一層葉結(jié)點(diǎn)為游戲質(zhì)量（Inherent），之后分別為花費(fèi)金額（Expense）和學(xué)習(xí)難度（Difficulty）。從決策樹(shù)本身的角度來(lái)看，選擇此屬性可以使決策樹(shù)的深度盡可能的小。

對(duì)所的決策樹(shù)模型生成決策規(guī)則，以便得出能夠使教育游戲成功實(shí)行的最優(yōu)路徑。生成的決策規(guī)則中并不適用于所有的實(shí)例，但顯然討論滿(mǎn)足條件過(guò)多的實(shí)例是無(wú)意義的。因此選擇滿(mǎn)足條件為5或5以下的決策規(guī)則。在選定的決策規(guī)則中，未提到的屬性都可以自動(dòng)忽略不計(jì)。將符合決策規(guī)則的元組與問(wèn)卷數(shù)據(jù)對(duì)比，準(zhǔn)確率為82.41%，證明此決策規(guī)則是可用的。

2.實(shí)驗(yàn)結(jié)論

從生成的決策樹(shù)模型來(lái)看，游戲質(zhì)量，即加強(qiáng)教育游戲的內(nèi)在因素（如畫(huà)面質(zhì)量、劇情屬性等）對(duì)教育游戲能否成功影響最大。在后續(xù)生成的決策規(guī)則中也側(cè)面印證了這一點(diǎn)。在此之前已有學(xué)者提出過(guò)教育游戲質(zhì)量不高是導(dǎo)致其達(dá)不到預(yù)期目標(biāo)的原因之一，這都證明了應(yīng)大力加強(qiáng)大學(xué)生教育游戲的質(zhì)量層面，將沉浸與教育有機(jī)整合。

而決策規(guī)則顯示同時(shí)滿(mǎn)足以下條件的教育游戲最大概率獲得成功，在每個(gè)規(guī)則中，其余屬性可忽略不計(jì)。

（1）收費(fèi)程度一般，質(zhì)量高的網(wǎng)絡(luò)移動(dòng)設(shè)備教育游戲。

（2）知識(shí)難度中等，質(zhì)量一般的免費(fèi)教育游戲。

（3）所占質(zhì)量一般，收費(fèi)程度一般的網(wǎng)絡(luò)教育游戲。

（4）空間中等，知識(shí)難度高，以電腦為終端的免費(fèi)網(wǎng)絡(luò)教育游戲。

（5）質(zhì)量高的網(wǎng)絡(luò)移動(dòng)設(shè)備教育游戲。

（6）以電腦為終端，知識(shí)難度一般的免費(fèi)教育游戲。

（7）知識(shí)難度高，獎(jiǎng)勵(lì)程度一般，以電腦為終端的本地免費(fèi)教育游戲。

（8）獎(jiǎng)勵(lì)程度高，知識(shí)難度高，以電腦為終端的教育游戲。

（9）知識(shí)難度高，獎(jiǎng)勵(lì)程度豐厚的高質(zhì)量電腦端教育游戲。

（10）空間小，知識(shí)含量為基礎(chǔ)，游戲周期一般，以電腦為終端的免費(fèi)教育游戲。

3.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與展望

本文基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，經(jīng)調(diào)查研究，教育游戲作為一種輔助工具，能夠成功激發(fā)大學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，在大學(xué)生群體中是可行的；通過(guò)使用J48決策樹(shù)對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，得出游戲質(zhì)量為判定一個(gè)教育游戲是否成功的最重要因素。因此應(yīng)當(dāng)對(duì)大學(xué)生教育游戲的游戲質(zhì)量方面加大投入。本文還相應(yīng)挖掘出10種能夠成功實(shí)現(xiàn)的教育游戲?qū)嵗员銓?duì)大學(xué)生教育游戲的成功實(shí)現(xiàn)作出參考。然而，在研究中也存在著一些問(wèn)題。決策規(guī)則并不包含所有成功實(shí)例。事實(shí)上，基于此規(guī)則的教育游戲也只能說(shuō)在最大程度上取得成功。主要原因在于本文只是在大學(xué)生教育游戲投入使用前的策略研究 。下一步研究重點(diǎn)在于，如何結(jié)合現(xiàn)有的教育游戲，對(duì)大學(xué)生教育游戲的實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行評(píng)價(jià)分析與數(shù)據(jù)挖掘，從而將理論演變?yōu)閷?shí)際。

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作者簡(jiǎn)介：孫華陽(yáng)（1993-），男，漢族，遼寧省鞍山市，碩士生在讀，遼寧師范大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘；任永功（1972-），男，滿(mǎn)族，遼寧省葫蘆島市，教授，博士，遼寧師范大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘與人工智能。