分析在课程教学中数据挖掘技术的选择

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1、分析在课程教学中数据挖掘技术的选择随着职业教育信息化进程的推进，教育教学手段正逐步实现了信息化，教学工作涉及的范围日趋广泛、教学信息种类日益繁杂，在各种教学管理系统中积累了大量的、宝贵的数据。这为数据挖掘技术在教学管理中的应用奠定了基础。通过数据挖掘技术可以发现隐藏在大量数据信息背后的一些有用的知识，用这些知识来指导教学者改进教学手段，去发掘隐藏在数据中的规律或模式，有针对性地加强教学质量并提供创新性。目前从数据挖掘技术的现状、研究方向和应用上，伴随数据挖掘技术的日渐成熟，在投入教育教学的工作中逐渐被重视和使用，本文重点研究放在学院工商管理系部，以工商管理系整个下设专业中的核心主干课程为坐标

2、，以各专业学生应用反馈为射线，以教师在逐步课程改革中实现理论结合实际为方向，以教学首要结果为防线，形成一个庞大的课程与企业合作，企业与人员合作，人员与课程接轨，课程应用数据化，以ERP作为模拟训练，以数据挖掘技术作为整合汇总分析，以人员整体适应和实际收益作为说明和成果，针对工商下属各系，形成尖锐有效省时的教育教学辅助工具。针对商务管理专业如何应用数据挖掘技术，数据挖掘技术在商务管理专业中的有效性，以及教学方法与逻辑思维的适应性从几个系部核心课程依次列举。1.数据挖掘技术的概念数据挖掘是通过挖掘数据仓库中存储的大量数据，从中发现有意义的新的关联模式和趋势的过程。从商业的角度定义，数据挖掘是一种

3、新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使教学管理者把数据转化为有用的信息辅助课堂教学，从而在教育教学中获得效果。2.挖掘专业课程数据的研究步骤第一，数据准备。在开始数据挖掘之前，结合教学课程和质量评价这一问题，广泛收集学生的各种信息，建立对教学课程质量分析的数据，为数据挖掘做准备。第二，建立数据挖掘模型。运用挖掘技术通过汇总将数据转换成适合挖掘的形式，挖掘教育管理所需要的各种规则、趋势、类别等。第三，结果评估。数据挖掘的结果有些是有实际意义的，而有些是没有实际意义的

4、，这就需要进行专业课程质量评估。对发现的规则、趋势、类别进行评估，可以保证发现的模式的正确性。第四，分析决策。数据挖掘的最终目的是辅助决策。将数据挖掘获取的信息转成便于理解和观察的形式反馈给教学管理者，结合实际情况，调整教学专业课程质量评价的方法。3.在课程教学中数据挖掘技术的选择数据挖掘的任务是从数据中发现模式。根据挖掘任务，数据挖掘可分为概念描述、聚集发现、关联规则发现、分类发现和序列模式发现等。在选择使用某种数据挖掘技术之前，首先要将待解决的商业问题转化成正确的数据挖掘的任务，然后根据挖掘的任务来选择具体使用某一种或几种挖掘技术。具体用关联规则和序列模式发现在商务管理专业课程中的使用进

5、行描述。在教学过程中，教师可以采用多种教学方法来完成自己的教学任务：比如讲授法、讨论法、实验法、计算机辅助教学法、调查法等。在通常情况下，一般可以采取一种或几种方法进行。据此可以用数据挖掘的方法来挖掘数据库中的数据，判定下一步应采取什么样的教学方法，以满足教学的需要，更利于学生对知识的吸收。如从每个学生对教学方法的评价以及不同的教学方法得出的教学成绩来进行分析，关联规则的方法来判定此种教学方法适合哪一类学生或哪门课程，使得分层次教学能够得到更进一步的实施。4.数据挖掘技术在商务管理专业课程中的应用根据时间序列模型和关联规则合理设置专业课程。利用学生成绩数据库和调查问卷，从这些海量数据中挖掘出

6、有用的信息，分析数据之间的相关性、因果关系，对可以挖掘的数据进行分析，探寻具有价值的规则和信息，最终找到影响教学效果的原因，提出合理设置课程的建议。4.1国际金融专业国际金融是商务管理国际经济与贸易专业的主要课程，其核心点在外汇套利期权期货交易上，分为基础、管理和实务三大版块。实务版块大力发挥数据挖掘技术在国际金融课程中的应用，如国际收支平衡表章节下设的历年国民收入账户分析，国际收支调节分析，都需要庞大的数据和有效的信息作为基底支撑，在外汇市场业务中，即期远期掉期等交易方式都汇总了大量的单据和数字，如何在这些大批量的数据中提取有效信息缩减范围，应对某一待解决的问题。通过数据分析综合应用于课堂

7、教学举例：按照复式簿记原理，运用货币计量单位以简明的表格形式总括地反映一个国家在一定时期内（通常为一年）全部对外经济交易活动的报告文件。以2005年国际收支平衡表状况，延续数年总量弹性综合分析：2005年我国经济平稳较快发展，对外贸易快速增长，外商直接投资保持规模较大，国际收支保持双顺差，其中经常项目顺差明显扩大，比2004年增长134%，资本和金融项目顺差下降43%，国家外汇储备提升。2006年至2009年