数据挖掘技术在教育中的应用探析

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1、数据挖掘技术在教育中的应用探析摘要：处在网络信息技术高速发展的大背景下，教育发展趋势也呈现出信息化的特点，教育数据资源种类繁多，数量庞大，如何有效的对这些数据进行利用和管理成为当前高校教育面临的主要任务，数据挖掘技术有效的解决了这一问题。本文主要对数据挖掘的概念和技术进行了分析，并总结了数据挖掘技术在教育中的应用，以期提高教学效果，更好的指导教育活动的开展，为相关研究提供参考意见。关键词：数据挖掘技术；教育；教学评价中图分类号：TP311.13数据库技术具有显著的优势，受到人们的广泛关注，应用范围不断扩大，目前信息服务、产品销售、企业管理及科学计算等多个领域都应用到数据仓库、数据库。随着教学

2、信息数据的不断增多，就要求不断提高数据的分析、管理和存储能力，充分利用先进的计算机技术，创新数据管理方式。数据挖掘技术正是在这种背景下发展而成的，实现了从庞大信息数据中智能、高效的提取有价值的教学信息。1数据挖掘的概念及技术1.1数据挖掘的概念6数据挖掘技术指的是将那些不为人知，未经发现的，且具有一定利用价值和现实意义的数据、知识和信息，从大量的数据中经过特殊技术处理而挖掘出来后以备利用。数据挖掘技术从商业利益角度来看，具有先进性、前沿性和实用性的特征，在信息技术处理领域属于一种新兴的科技。数据挖掘技术工作原理是从众多企业的繁杂信息中按照既定的商业目标和探究意义，在特定技术的支持下探求、分析

3、、规整所需的信息和数据，从而得出有利于商业发展的规律和原理，最终将这些信息、数据和知识进行模型化处理应用于实际商业活动[1]。除此之外，数据挖掘覆盖了众多的学科领域，包涵了多种科学技能，利用了各种有助于实现挖掘目的的科技工具和理论知识，诸如数据库技术、人工智能技术、统计学原理、神经网络、模型技能等，是一个典型的交叉学科。1.2数据挖掘建模技术6目前数据挖掘中使用频率较高的建模技术主要包括以下几种：（1）近邻分类技术。该技术主要目的是对记录中的预测值进行预测，将同预测值近似的以往数据记录作为研究对象，通过查询的方式把预测值确定为未分类记录中同记录值接近的数值。模式分类K近算法，指的是在近邻技术

4、的基础上，在数量为K的近邻数值中进行选择；（2）统计技术。作为数学科学的一个重要分支，统计技术涵盖了描述、数据方面的内容，目的是对已收集信息进行分析，探索这些数据信息内在的规律和联系，最为常用的建模技术要属回归技术；（3）决策树技术。应用最广泛的决策树技术就是卡方自动交互探测方法和分类回归树方法，以树形结构作为预测模型；（4）聚类分析技术。该技术包括非分层聚类方法、分层聚类方法，主要功能是实现搜集数据的整合，形成面向对象数据库的高层视图；（5）规则归纳法。对过去记录进行观察，找到其中的规则，通过一定的形式查找相关信息；（6）人工神经网络。依据人类大脑神经突触的作用机理建立而成的数学模型，经过

5、学习阶段后才能发挥信息识别功能[2]。2数据挖掘技术在教育中的应用2.1研究学习评价及学生特征高校教学工作者的一个重要工作内容就是进行教学评价，这样有利于实现对学生的客观评价，提高学生的成绩，挖掘学生的潜力，为促进学生的发展提供更好的服务。教学评价的根本任务就是取得真实的反馈信息，促使教师对教学策略进行改进，对教学发展意义重大。应把学生放在主体地位，建立促进学生发展的评价体系，构建一种多主体性的评价活动，形成评价共同体。数据挖掘技术是一种公平的评价工具，在明确评价最终目的的基础上，根据实际需要选择针对性的评价方法，保证了评价工具的效度及信度，全面的分析信息，分析同预期目标的差距，从而纠正学生

6、的错误行为，大大减轻了教师的工作量，学生在积极性的评价下能够更好的投入到学习中，熟练的掌握知识。2.2教师选择合理的教学方法6教师在教学过程中通常都会通过讨论、讲解、实验、观察、实习、实地调查或计算机辅助教学等多种手段来完成教学任务，在教育活动中要结合实际情况，只需选取其中几种、一种方式即可[3]。数据挖掘技术的应用能够帮助教师对教学方法进行合理的选择，一方面可以迎合教学要求，另一方面还能促使学生进行高效的学习，掌握教学知识。通过数据挖掘技术对数据库信息的搜索，可以通过多种途径对教学手段同课程的适应程度进行评估，保证分层教学的效果。2.3科学的设置课程课程设置是高校教育中的一项关键内容，应遵

7、循从简单到复杂的原则，考虑不同课程之间联系，科学的安排课程教授的顺序，这样才能确保学生的学习效率，完成教学任务。学生只有掌握基础的知识，奠定坚实的基础，才能更好的理解和学习更高水平的课程。教学过程中可以对数据库中存储的以往教学记录进行查看和分析，提取各届学生的成绩，借助数据挖掘技术的优势，通过时间顺序分析、关联分析等方法将有具有研究价值的信息挖掘出来，统一探析这些信息的回归性和相关性，寻找同学生成绩相关的信息