1、1高职院校教务教学管理中数据挖掘技术的应用研究摘要：随着高职教育在我国的蓬勃发展，高职院校中教务教学管理系统中的师生人数以及各种教学数据正逐年稳步增加，日常教务教学管理的难度也愈发增大，在教务教学管理系统中对数据挖掘技术进行系统、深入、全面地研究是各高职院校面临的一个重要课题。本文对数据挖掘技术进行了系统地归纳、分析和研究，对数据挖掘技术的未来发展趋势和热点研究领域进行了总结和探讨，日常校园管理如今利用先进的数据挖掘技术，使教师的工作效率得到提高，从而推动高职院校的全面深化改革和发展。 关键词：数据挖掘；教务教学管理系统；数据库 一、研究目的及意义 随着信息技术在高校管理系统中的普及，教学管理
2、系统中积累了海量的数据，相关教学数据逐渐形成一个完整的教学信息数据库。在教育信息化条件下，应对这些高职院校长期积累的海量数据进行分析和挖掘，可以辅助学校管理者进行决策，加快高职院校前进的步伐。 本文着重研究如何利用数据挖掘技术，提高教务教学管理系统的工作效率，利用科学的理论依据，帮助教学教务人员完成各种数据的查找提取，进而有效的提高教学质量，充分发挥高职院校的各种教学资源的作用。 二、数据挖掘概述 2数据挖掘，英文是 Data Mining，中文也可译作数据采掘，数据挖掘技术的产生和发展使人们可以在些数据中挖掘出有用的、隐藏的、有价值的科学信息。数据挖掘技术是多学科综合的产物，是指从数据库中抽
3、取隐含的、从前未知的具有潜在应用价值的有用知识的复杂过程，是一种深层次的数据分析方法。数据挖掘意味着在一些事实或观察数据的集合中寻找模式的决策支持过程，数据挖掘的对象不仅仅是数据库，也可以是文件系统，或其它任何组织在一起的数据集合。 三、数据挖掘功能和步骤 3.1 数据挖掘的功能 数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，避免了进行大量的手工分析操作，通过数据本身直接可以得出结论，并且查询的数据具有一定的关联性。例如简单关联、时序关联、因果关联等，通过关联分析找出数据库中隐藏的数据，通过分析产生的数据具有较高的可靠性。在数据挖掘中还可以采用概念描述进行寻找有效信息，对于数据库中的异常记录，数据
4、挖掘可以进行偏差检测的方法，寻找结果与参照值之间的有意义的差别，从而达到找到有效数据的目的。 3.2 数据挖掘的步骤 数据挖掘的步骤一般分为明确对象、数据准备、数据挖掘和结果分析四个步骤： 3.2.1 明确对象 在进行数据挖掘之前，应该先明确实施对象，以及相关领域的知识，并且明确发掘的目的。 33.2.2 数据准备 从大量的无序的原始数据库中对全部对象搜索其相关的数据信息，并从中汇总合适的数据，为下一步数据挖掘做准备。在这一步骤中应对数据进行去掉无意义的、补全丢失的等一系列的操作，同时确定数据挖掘操作所针对的数据类型，并根据数据建立一个分析模型。 3.2.3 数据挖掘 在这一步骤中，应选取适当
5、的算法进行数据挖掘。 3.2.4 结果分析 对于数据挖掘中完成的成果进行分析，删除无意义的，从而获得有效的数据信息。 四、数据挖掘在教务教学管理系统中的应用 高职院校在以往的教学和管理工作中积累了海量的数据，对这些数据采用数据挖掘技术来分析和挖掘，可以发现对教学及教学管理有用的信息，这些信息在辅助管理者进行决策的同时，也利于学校合理设置课程、优化教学资源，进而推动学校的全面发展。 在高等职业院校的发展过程中，虽然教学与教学管理部门完成了大量重要的工作内容，然而各个职能部门对大量数据的收集和整理工作并没有纳入一个统一、完整的体系来完成，直接导致多年来积累的这些数据杂乱、重复并且共享率低，严重影响
6、了高等职业院校的工作效率。因此，通过数据挖掘技术的应用，高职院校各职能部门可以完成各类关键数据管理任务，在对数据挖掘过程中，可以将各类相关数据进行有效聚合，进而便于管理。 4在学生实践教学管理中，如果学生需要在教务处系统中进行成绩查询，则与该学生相关联的个人信息和成绩等信息均会同时显示出来，这样可全面提升教学管理效率，优化实践控制效果。也可将学生学习成绩视为自变量，则教师、各级工作人员便可由各个数据分值中，进行具体学生或整个班级、各院系成绩分数的整理、统筹，做好后续的教学管理工作。对于课程体系设置，也可通过数据分析进行安排和调整，进而对各个课程实施有效性的整改。结合教务系统的实际情况应用聚类算
7、法中的 k 平均算法可以分析学生成绩的分布情况，从而对试卷质量、教学效果进行有效评估。 数据挖掘是搜集、整理进而深入了解了大量的有关的数据和数据仓库，在通过构建有效的数据仓库的同时，采用数据挖掘技术对教学数据进行一次多层次的、多角度的分析和挖掘，并利用挖掘结果来辅助教学者决策，进而促进教学质量提高与学生素质的提升。在具体数据挖掘实践中，可以得到许多极其有价值的信息，这些信息的发掘对帮助学院了解学生对知识的掌握程度以及课程开发方面需要加强的环节，从而使学院更好地对学生的进行培养，无疑具有重要的指导意义。 自 20 世纪 80 年代开始，数据挖掘技术逐步发展起来。数据挖掘可以视为是数据管理与分析技术的自然进化产物。而先进的计算机技术为数据挖掘的迅速发展提供了可能。通过对高职院校教务管理系统中的有关数据进行挖掘，从中筛选出大量有用信息，为教务管理工作提供有效的决策支持服务，促使教育工作者更好的开展教学工作，提高教学质量，并为教学质量评估提供帮助。 5参考文献： 1 李?琳，张璞。数据挖掘技术在教务信息挖掘系统中的应用。制造业自动化 ，2010.4。 2 吕慎敏。数据挖掘在高校教务管理信息系统中的应用。 科技信息 2012.8。 3 陈媛媛，张作状。数据挖掘技术在教务管理系统中的应用。 硅谷 ，2012.5。
