数据挖掘技术在高校教学管理中应用

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1、数据挖掘技术在高校教学管理中应用摘要：高校在教学和管理中逐渐聚集了相当数量的数据资料，要充分的使用好这些数据资料研究技术对这些数据进行分析和挖掘，从中找出相对于教育教学和监督管理有关的知识，帮助管理者更好的做出决策，与此同时也能够促进学校合理设置课程、制定培养方案和有效管理学生，从而推动学校的全面发展。Abstract:Collegesanduniversitieshasaccumulatedalargeamountofdatagraduallyintheteachingandmanagement,itisnecessarytomakefulluseofthesedat

2、amaterialandcarryontheanalysisandminingtothesedata,andfindsouttheknowledgewhichisrelativetotheeducationandteachingaswellasthesupervisionandadministration,helpmanagerstomakebetterdecisions,atthesametime,itcanalsopromotetheschooltosetupreasonablecurriculum,formulatetrainingplanandeffective

3、lymanagestudents,soastopromotetheall-rounddevelopmentoftheschool.关键词：数据挖掘；教学管理；关联规则Keywords:datamining；teachingmanagement；associationrules中图分类号:TP39文献标识码：A文章编号:1006-4311(2012)34-0200-020引言随着信息技术的快速发展，多数的高等院校都建立了教务管理系统，高校的日常管理基本上全面实现了信息化和网络化。在教学和管理中逐渐聚集了相当数量的数据资料为建立健全将教学、管理和人才信息综合在一起的数据库。

4、如何从这些海量数据中挖掘出有用的知识来指导高校的教学及管理工作，是我们值得探讨的问题。1数据挖掘概述数据挖掘就是从庞大的数据资料之中，去粗取精，去伪存真，在实际应用数据中选取出那些鲜为人知的，在实践操作中有用的信息和知识的过程［1］。简而言之，数据挖掘的过程就是不断的在庞大的数据资料中选取出人们感兴趣的信息和知识，并且将这些信息表示为人们易于理解和应用的各种形式。数据挖掘的过程是一个以用户为中心，人机交互的探索过程。它有三个阶段：数据准备、数据挖掘以及结果表达和解释，一个完整的数据挖掘过程如图1所示［2］。在数据挖掘过程中，以上的过程并不是一次完成的，其中的部分过程可能

5、要反复进行多次。目前，常用的数据挖掘方法有:关联规则分析、聚类分析、决策树分析法、分类分析法、神经网络方法、Web页挖掘等。2数据挖掘技术应用于高校教学管理中的必要性随着信息化的迅速发展，几乎所有的高校都使用基于Web应用的教务管理系统来管理日常教学工作。但是，长期运行之后，系统必然会产生海量数据，如何利用信息技术快速而又准确的从浩瀚的教务数据资源中提取有用的知识为校园管理服务，是衡量教学质量的重要标志之一。3数据挖掘技术在高校教学管理中的应用3.1利用数据挖掘技术实时监控学生学籍异动情况高校的学籍核查管理工作在高校比较受重视。然而学生学籍异动频繁，采用人工核查方式，费

6、时费力且速度缓慢，不能适应现代化高校管理工作。利用数据挖掘中的归类分析法，将教务管理系统中本学期成绩为空的数据与已经申请缓考、休学、退学和降级的数据进行比对，即可及时发现学籍异动情况。3.2利用数据挖掘技术合理设置课程关联规则是数据挖掘的一个重要研究方法，它是描述数据库中数据项之间所存关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现，挖掘出隐藏在数据间的关联或相互关系。高校中所有课程的学习都是循序渐进的，一些课程的开设需要先修课程做知识准备。同时，课程的设置也要根据需求适当调整和更新。使用关联规则分析方法，可以分析课程设置的合理性，并作适当改进。例如通过分析课程A与课程B的关联

7、性，决定如何安排开课顺序，以便学生更好掌握相关知识。尤其是一些课程表面看来没有明确的先后顺序，但是安排在同一学期或不同学期学习，效果可能相差很大，这时可以利用教务系统中存放的历届学生的学习成绩，使用关联规则与时间序列分析等相关功能，进行准确设置。例如VB程序设计语言（含实训）和数据库二者之间并没有明确的先后顺序，可以选择开设在同一学期或不同学期。但是，经过数据挖掘后发现，二者开设在同一学期，VB程序设计语言中的实训课程效果明显优于开设在不同学期的效果，因而对二者进行调整。3.3数据挖掘在学生管理中的应用评定学生的学习行为，起到信息反馈和激