数据挖掘技术在高校教学管理中的应用

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1、计算机光盘软件与应用2010年第9期ComputerCDSoftwareandApplications计算机教学与教育僮皇化数据挖掘技术在高校教学管理中的应用徐祥涛(济宁学院，山东曲阜273155)摘要：利用数据挖掘技术对高校教学成绩数据库进行分析处理，来确定学生的关键学科和职业方向，以便加强关键学科的教学，制定科学合理的教学培养目标，从而提高高校的教学质量。关键词：教学管理；数据挖掘；预测；关联中图分类号：N41文献标识码：A文章编号：1007—9599(2010)09—0191—01Applicationo

2、fDataMiningTechnologyinCollegesTeachingManagementXuXiangtao(JiningUniversity，Qufu273155，China)Abstract：Thecollegescoredatabaseisanalyzedandmanagedbythetechniqueofdatamining．Theresultstellkeycoursesandthecareerdirectionofsutdents，SOthatthemanagercanstrengthet

3、eachingofkeycoursesanddrawupthereasonablecultivatingtargettoimprovetheteachingquality．Keywords：Tcachingmanagement；Datamining；PredictiOn；AssOciation伴随数字化校园的发展和信息化管理水平的提高，教学管理式，另一方面也可借助数据挖掘技术从教务管理信息系统中直接系统在各高校如雨后春笋般的呈现。但现有的高校教学管理系统提取。通过对挖掘的信息数据建立一个量的模型，进行分析、归仅

4、实现了基本的学生课程成绩数据的存储、查询、报表打印等功纳和总结，找出共同的特点，按照分类的模式划分归类，然后将能，其侧重点在于如何为教学管理部门提供较好的管理解决方案，学生个性化培养方案概括到某个给定的范围。这样，既可以为学而没有继续对学生课程成绩数据进行分析挖掘，从而得到更深层生自主学习提供科学有效的指导，又可以对学校的课程设置提供次的信息，来为教师、学生及教学管理者提供更好的服务。对此，建设性意见，从而更好地实现培养多样化、个性化、创新性人才可以借助于数据仓库分析工具来发现数据中隐藏的规律或模式，的目标。为

5、决策者提供服务支持。(三)异常信息检测一、数据挖掘技术教学管理系统中的数据挖掘，利用关联分析或分类分析，可数据挖掘技术可以用于从大量的数据中发现隐藏于其后的规以发现一些普遍性的现象。如通过分析学生的成绩，可能发现“离律或数据间的关系，为用户的决策分析提供智能的、自动化的辅散数学”成绩好的学生，其“数据库”课程的成绩也好。但这种助手段。数据挖掘是一个多阶段的过程；一般情况下，它可以分析，也可能导致对暂时不具有普遍性的情况的忽略。事实上，分为数据准备、数据挖掘、结果表达和解释三个主要阶段。其中，那些不经常出现的情况

6、出现了，更应该引起管理与决策者的注意。数据准备阶段：数据准备在整个数据挖掘过程中占的比例最大，针对例外对象，可以使用数据挖掘的异常检测方法予以呈现。通常达到60％左右；数据挖掘阶段：该阶段是数据挖掘的核心步异常检测在教务管理中，适用于学生成绩分析、课程分析、骤，也是技术难点所在；结果表达和解释：使用可视化和知识表教师工作量、教师教学质量等方面。有些例外情况是应该引起教示技术，向用户提供挖掘的知识。育决策者注意的，比如通过对教师任课信息数据的孤立点挖掘发在数据挖掘算法的理论基础上，数据挖掘中的常用方法有：现学校任

7、课情况异常的教师；通过对学生成绩数据的孤立点挖掘生物学方法(包括人工神经网络、遗传算法等)、信息论方法(包发现成绩异常的学生等等。例如对学生成绩的分析，选取学生各括决策树等)、集合论方法(包括约略集、模糊集、最邻近技术等)、个学期的平均绩点作为特征值，就可以发现异常的学生，如进步统计学方法和可视化技术等方法。较快的、成绩下降明显的、成绩极不稳定的等。再如课程分析，二、数据挖掘技术在高校教学管理中的应用用各个学期的选课人数作为特征值，就可以发现例外的课程，从在高校教学管理方面应用数据挖掘技术，可以将人们对数据而为

8、修订教学计划提供参考信息。的应用从低层的数据查询提升到决策支持、信息预测，在教学管三、结束语理的诸多方面发挥着重要作用。将数据挖掘技术引入数据信息量的不断增长在高教教学管理(一)学生成绩评估中，可以促进教学管理的进一步完善、改革和发展。如果长期沿高等教育的重点和关键是提高整个教育质量，而学生成绩恰用经验管理模式，往往产生管理滞后等问题。对数据挖掘工具的是评估教学质量的重要依据，也是评价