基于数据挖掘技术的高校教务管理的应用与研究

2022-10-20

近年来,高等教育的普及导致各大高校的学生数量持续增长,如何有效地处理学生的相关信息,成为高校教务管理工作中的一道难题。传统的教务管理只是将学生信息进行简单的记录,无法充分地发掘和利用信息中潜在的价值;即使在普及信息技术之后,教务管理也只是将文字记录更改为数据库存储,提供简单的查询和删改等功能。通过应用数据挖掘技术,发展信息化管理模式,将现有的学生信息进行重新整理,实现了教师、学生、管理层三方的良好互动,提高了管理质量,对教学管理水平也有着积极的促进作用。

一、高校教务管理的意义

教务管理是将学校管理系统中的信息进行整理,并按照内容或者部门的区别进行分类,以便于统一管理和调取使用。在各个高校中,教务管理已经迈出了现代化的第一步:使用信息技术来管理信息。但是对于信息中所包含的规律、隐藏的价值,还没有办法进行充分的发掘与利用。如何将这些数量巨大的经过长期积累的信息转化为有用的知识,是当前高校教务管理工作的核心问题。通过运用数据挖掘技术,对数据库进行挖掘整理,不仅解决了教务管理问题,还提高了学生管理工作的效率,对于改善教学质量和加快校园建设也有着不小的助益。高校作为培养人才的前沿阵地,要认真做好每一项教务管理工作,使高校的教务管理素质能够紧跟时代潮流,从而为学生提供更好的管理和服务。

二、数据挖掘技术

数据挖掘技术是对特定的数据信息进行深度的分析,以找出其中所隐含的规律。它通常应用于大型的数据观测,以便管理者对数据进行详细的分类和管理。随着数据挖掘技术的不断进步,其应用范围也在不断拓展,且技术重心从简单的数据分析归类转移到发现数据之间内在的联系,使管理者重新发现数据中所蕴含的价值。可以说,数据挖掘技术的出现,使数据存储进入到了一个更高级的阶段。它既有传统数据存储的特点,能够大量收集信息并进行准确的分类,以便于后期管理人员进行查询和更改;还能够发掘出数据之间的潜在规律,特别是一些重要数据中往往隐藏着平时难以察觉的规律,利用数据挖掘技术能够使这些规律得以有效利用,对管理层的决策有着很大的参考价值。数据挖掘技术是一门交叉学科,它融合了机器学习、统计分析和数据库等多项技术,在社会各个行业中得到了广泛的应用。将它应用到高校教务管理当中,既有利于实现个性化人才的培养,也能够为校园管理提供好的建议,极大地推动了校园的建设与发展。

三、基于数据挖掘技术的高校教务管理应用

建立教务管理系统,首先要保证数据的准确性,这样在进行数据挖掘的时候才能实现其内在价值的发掘与利用。可以将数据挖掘的过程看作循环迭代的过程,这个过程称为Fayyad模型;它的算法采用Apriori,通过关联规则来进行挖掘。对离散型数据要采用泛化,这样可以保证系统的数据挖掘精度。

1、数据准备

在数据挖掘之前一定要进行数据准备,即数据的选择和预处理。数据选择是对数据范围进行划分,例如在数据源中选择若干数据表,并在表中选择要挖掘的相关属性,这样在进行数据挖掘的时候能够提高精确度。数据预处理主要有三个步骤,数据清理、数据集成和数据规约。数据清理是将不必要的数据从数据源中清除掉,减少数据挖掘的工作量;数据集成是将所选择的数据或者数据表中具有相同属性的归纳到一起,便于整理;整理和统一;数据规约则进一步剔除掉重复的无意义的数据,并将其中具有代表性的、使用者感兴趣的数据挑选出来。

2、分类预测

在高校教务管理中,分类预测的作用主要是为了制定针对学生个性化发展的培养方案。当代高校的教育理念将学生作为教学主体,充分尊重学生的个性,提倡发展素质教育,这就要求教务管理要把培养个性化人才作为工作重点。分类预测是通过日常积累的数据,如学生的个人信息、兴趣爱好、学习成绩等进行分析,制定符合学生特点的培养方案。同时结合教学资源信息、课程设置信息、教师教学水平等情况,建立分类预测模型。在这个模型内对学生及其周围的教学资源进行详细的分析和总结,然后制定出最佳的教学培养方案。可以将多个具有类似特点的学生统一安排进行该方案的教学,并对反馈结果进行对比和分析。这样既有利于高校改良课程设置,也充分保留了学生的个性化发展空间,为培养综合型人才提供了有益的经验。

3、结果分析

结果分析主要有两个部分,关联分析和聚类分析。关联分析是高校教务管理应用中最值得研究的,它能够透过数据表面发掘出其内在的联系,例如考试成绩与课程设置之间的关系,两者看似没有直接的联系,但是经过分析就能得出,合理的课程设置对于学生的成绩有着一定的提高作用。校方可以根据这个结果来进一步优化课程顺序,提高教学质量。聚类分析主要应用于数据整理中的类型总结,例如总结考试成绩的分布状态,如果呈双峰状,说明成绩两极分化严重,试题难题划分不合理;如果呈陡峭状,说明试题难题不足,学生成绩较为集中。在这个总结当中,主要是以峰态系数和偏态系数作为判断指标,对成绩类型进行分析。校方可以根据这个结果来改良试题结构,提高命题质量。

四、总结

数据挖掘技术在高校教务管理中的应用,仍然有很多的不足,如数据源过于庞杂,学生信息记录不够准确,分类预测模型中的未知因素较多,结果分析不能得到良好反馈等。想要进一步提高教务管理的水平,就要深化数据挖掘技术的应用,不断提高管理者的素质,从不同角度对教务管理的数据进行分析。在发现数据中所隐藏的联系和规律之后,要及时整理上报,以使这些信息用于指导改善高校教务管理工作,支持学校管理层做出更加科学合理的决策,保证了高校正常有序地发展下去,也为数据挖掘技术在高校中的应用提供一些参考。

摘要：做好高校的教务管理工作不仅对高校自身的发展有着重要意义,同时对培养人才、提高教学管理水平有着不可忽视的积极作用。在信息技术得到广泛应用的今天,教务管理一定要紧跟时代潮流,与数据挖掘技术深度结合,从而更好地处理高校教务管理中的相关信息。

关键词：数据挖掘,教务管理