数据挖掘技术在教育信息化中的应用研究

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1、数据挖掘技术在教育信息化中的应用研究　　摘要：随着现代科技发展，信息化、数据化逐渐成为现代风向，融入各个应用领域，所以在教育中也被大量应用。但人们在享受方便时，数据量增加也使工作变繁琐，所以便通过数据挖掘来处理数据。应用这项技术来简化和分析数据，使教育工作能够快速、高效率进行。这篇文章通过讲述其由来、要点和过程，探究技术应用和处理化集中等问题。　　关键词：教育信息化；数据挖掘　　在信息和数据被大量应用的时代，各种数据和信息通过网络流传而出，而现代高校和学生也通过网络这种渠道在应用着大量的信息。但信息量的庞大和繁杂给高校带来了不便，为使这些信息可以被

2、更好的应用和吸收，高校便应用了数据挖掘技术来加工和分析数据。　　1、数据挖掘的概念及过程　　（1）数据挖掘的概念　　这项技术是一种简单的提取和吸收过程。通过从一些繁琐的、残缺的、模糊不清的应用数据中，提取出一些潜在的、非常有用的数据。这便是这项技术的根本要点。　　（2）数据挖掘的过程6　　在数据挖掘过程中，是需要几个方面的配合的。例如以下几方面，首先要对一些原始数据进行处理，将数据中的一些多余片段和噪音去除，使得数据变得清晰和完整，紧接着便将这些完整的数据进行整合，通过多个数据形成的文件再进行压缩和精炼，形成一个个优质数据，这样便减少了数据挖掘的时

3、间和过程，然后进行数据的挖掘。但由于各种不同的数据在挖掘时需要的方法也大不相同，算法也就不一样了，如采用分叉法，这种便是常用的方法之一。最后对处理后的数据进行分析和鉴定，便于了大众的认知，之后便应用于实际的教育工作中去。　　2、数据挖掘技术在高校教育信息化中应用的必要性　　当今，数据的处理和分析是需要计算机的配合的，它在数据挖掘过程中起到关键作用。在现代科技高速发展过程中，数据也大量的出现在人们的视野中。而且数据的种类也多种多样，在应用传统的数据处理方法时，会出现诸多的不变，效率也在下降，这时人们便寻出了数据挖掘这种高效技术。而高校在教育工作的过程

4、中，也会遇到大量繁重的数据，但由于教学的要求和为使学生们能够更好的应用这些数据，一些简单的数据处理已经不能满足需求，所以便应用这一项技术。由于教育工作者仅仅凭借多年的工作经验，便对一些数据进行简单的分析和处理，然后将得出的结果交与学生，这便使得学生在对这些数据应用时感到困难。所以，我们需要通过数据挖掘技术来更容易的找到潜在内容，更快捷的处理好数据，使教育工作者做出良好的方案，解决掉学习中的问题，继而教学可以更高效率的提高，对学生的学习评价也变得有理有据，教育工作也可以更加顺利的进行。　　3、数据挖掘在高校教育信息化中的应用6　　在高校的管理体系中，

5、教育信息化得到了广泛的应用。这项技术在教学和管理方面得到了好评，使得教育管理更加的模式化，提高了校园生活的质量和教学工作的质量，加快了信息化进程。而在教育信息化过程中，会不断的增加数据，然后人们便应用数据挖掘技术进行数据处理，使数据有效化。这些数据对教学方案和教育课程等有着很大的帮助。　　（1）教学评价　　教育工作者在教学的过程中，通过对学生和教师进行收集一些数据，并进过处理得到结果，然后严格按照教学要求和目标进行评估，这便是教学评价。在收集数据时，对学生和教师的平时考勤和行为规范等数据要严格分析，应用数据挖掘技术来进行处理，从而得到精准的教学评价

6、。教育工作者可以通过这份结果来规范学生的学习行为，使得教师可以公平公正的进行教学工作。在教学工作中，可以将数据挖掘技术的应用方法来应用但其中，使得教师可以更清楚的认识到自身的不足和学生的学习情况，那么，教育工作的开展便非常顺利了。　　（2）合理设置课程　　由于学生在学习过程中是需要引导，然后由浅入深的，是需要按照一定的学习计划来完成的，而且班级之间的学习的能力不同，导致学习氛围不一样。所以教育工作者就很难给学生们做出合理的教学评价，对安排以后的教学方案有很大的影响。那么，我们便可以利用数据挖掘技术，从有效的数据中找到潜在的有用数据，并进行分析，然后

7、做出总结，对以后的教学做出更好的规划和应对方案。　　（3）个性化、智能化网络教育6　　现代社会流行远程教育热，就是通过网络来传播一些有关的教学数据。而在远程教育中，很多地方体现了数据挖掘技术的作用。如在面对不同层次的学生时，通过数据挖掘技术的处理，使有关的教育数据可以为不同层次的学生提供不同的教学方式。还有对学生的数据信息进行处理，然后排组出与学生想适应的教学方案。　　（4）学习者特征分析　　作为教学方案规划的基础和高校教育工作成功的关键，学习者特征分析是至关重要的一环，它在教学工作中是非常重要的。所以我们需要应用数据挖掘技术来了解学习者的学习习惯

8、、学习者的学习要点与内容、学习者的心理反应等，通过研究和分析这些数据可以很好的改善学习者的学习行为，提高学习者的学习效率，