基于winForm的教務(wù)管理系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)

羅宇　李明東　伍開勝

【摘 要】針對南充市中小學的日常管理及成績統(tǒng)計的非智能化環(huán)境，采用winform開發(fā)框架，C/S結(jié)構(gòu)，設(shè)計并實現(xiàn)了一套具有針對性的教務(wù)管理系統(tǒng)。實現(xiàn)了對教師、學生信息，教師評價，課表排定，學生成績管理等教務(wù)工作的智能化操作。

【關(guān)鍵詞】教務(wù)管理系統(tǒng)；winForm；智能化

0 引言

隨著時代的發(fā)展和人們對教育重視程度的提高，中小學的學生規(guī)模日益增長。大量的學生導(dǎo)致學校的教務(wù)管理工作越來越繁重，隨著工作量的加大和對工作效率要求的不斷提高，原始的手工或半自動化管理方式的弊端逐漸顯現(xiàn)出來。手工處理大量數(shù)據(jù)時，不但給工作人員帶來極大的壓力，而且容易產(chǎn)生操作上的失誤，造成數(shù)據(jù)的異常，信息查詢的效率更是低下。并且，手工制作學校管理工作中的各種報表也需要浪費大量的人力和時間。這就在很大程度上影響了學校管理工作的效率，甚至影響正常的教學進程所以，傳統(tǒng)的手工教務(wù)管理和簡單的計算機輔助管理已經(jīng)無法滿足管理人員的工作需求。為了避免上述問題，我們開始了該系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)。

1 數(shù)據(jù)庫的設(shè)計

Microsoft SQL Server 2005 是一個全面的數(shù)據(jù)庫平臺，使用集成的商業(yè)智能（BI）工具提供了企業(yè)級的數(shù)據(jù)管理。Microsoft SQL Server 2005數(shù)據(jù)庫引擎為關(guān)系型數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提供了更安全可靠的存儲功能。本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫實體包括班級、教師、學生、課程、課表，數(shù)據(jù)庫表設(shè)計如下（表1）：

表1 數(shù)據(jù)庫設(shè)計

2 系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)

2.1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計

本系統(tǒng)在進入時，必須先進行身份驗證，最高等級權(quán)限為管理者模式。其他等級分為學校領(lǐng)導(dǎo)、教師、學生。高級權(quán)限擁有低級權(quán)限的所有功能。系統(tǒng)功能如圖1所示。

2.2 通信模塊設(shè)計

采用socket套接字實現(xiàn)客服端和服務(wù)端的通信，send和recive方法發(fā)送申請和獲取數(shù)據(jù)，應(yīng)用數(shù)據(jù)長度加數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)體來解析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。Socket模塊的工作流程如下：

（1）在通信開始之前由雙方確認身份，建立一條虛擬連接通道，用于數(shù)據(jù)傳輸；

（2）利用虛擬連接通道傳送數(shù)據(jù)信息進行通信，傳輸數(shù)據(jù)；

（3）通信結(jié)束時，接收線程進入監(jiān)聽。

2.3 教師評價模塊設(shè)計

該模塊運用.net的DataGridView控件，把從服務(wù)器端獲取數(shù)據(jù)進行解析，并逐條添加到該控件中。最后對DataGridView的排序進行重寫，使顯示的數(shù)據(jù)按照需要的順序重新排列。

對數(shù)據(jù)的操作采取了對比的模式。在獲取數(shù)據(jù)的時候，建立了一張?zhí)摂M的表，其數(shù)據(jù)為接收的數(shù)據(jù)一直。當提交修改時，在本地將數(shù)據(jù)進行對比，只將修改的數(shù)據(jù)發(fā)送到服務(wù)器，減少了數(shù)據(jù)傳輸。

2.4 學生成績錄入模塊設(shè)計

運用button控件的事件機制，單擊某一課程時從服務(wù)器獲取對應(yīng)數(shù)據(jù)，依次逐條的加入到DataGridView中。修改課程成績時，直接DataGridView中修改，利用DataGridView控件的CellBeginEdit和CellEndEdit事件，對數(shù)據(jù)進行修改，然后通過通信模塊將修改結(jié)果發(fā)送給服務(wù)端。效果圖如圖2：

3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件中的應(yīng)用

3.1 數(shù)據(jù)挖掘簡介

數(shù)據(jù)挖掘，又名為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦，它就是從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出知識（其中的數(shù)據(jù)源可能包括數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、網(wǎng)絡(luò)、其他種類的信息存儲庫或動態(tài)地流入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)），并對所挖掘出的知識進行理論化和可視化的處理，使其變得簡潔、生動，從而輔助管理者對未來發(fā)展趨勢做出正確決策的過程。具體地說，數(shù)據(jù)挖掘的整個過程是由一系列的迭代序列組成的：

（1）數(shù)據(jù)清理：將不需要的“臟數(shù)據(jù)”從數(shù)據(jù)中剝除；

（2）數(shù)據(jù)選擇：通過多種數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的應(yīng)用，收集數(shù)據(jù)源，并將數(shù)據(jù)源中的與數(shù)據(jù)挖掘有關(guān)的數(shù)據(jù)提取出來；

（3）數(shù)據(jù)變換：將數(shù)據(jù)進行類型和性質(zhì)上的轉(zhuǎn)換，規(guī)范數(shù)據(jù)的形式；

（4）數(shù)據(jù)挖掘：使用聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析方法對數(shù)據(jù)進行整理；

（5）知識表示：根據(jù)用戶要求，通過理論化和圖形化的處理，為用戶呈現(xiàn)出簡潔的、生動的挖掘結(jié)果。

3.2 K-Means算法和Apriori算法

k-means算法，也被稱為k-平均或k-均值，是一種得到最廣泛使用的聚類算法。其主要是用來計算數(shù)據(jù)聚集，通過不斷地取離種子點最近均值的算法。采用距離作為相似性的評價指標（即認為兩個對象的距離越近，其相似度就越大）。該算法認為簇是由距離靠近的對象組成的，因此把得到緊湊且獨立的簇作為最終目標。

Apriori算法是一種挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的頻繁項集算法，其核心思想是通過候選集生成和情節(jié)的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集。

挖掘步驟分為：

（1）首先找出所有的頻集，這些項集出現(xiàn)的頻繁性至少和預(yù)定義的最小支持度一樣；

（2）然后由頻集產(chǎn)生強關(guān)聯(lián)規(guī)則，這些規(guī)則必須滿足最小支持度和最小可信度。

使用第1步找到的頻集產(chǎn)生期望的規(guī)則，產(chǎn)生只包含集合的項的所有規(guī)則，其中每一條規(guī)則的右部只有一項，這里采用的是中規(guī)則的定義。

本系統(tǒng)主要實現(xiàn)了關(guān)聯(lián)規(guī)則分析算法中的Apriori算法和聚類分析算法中的K-Means算法，并根據(jù)學生實際情況和對學生成績的分析，結(jié)合現(xiàn)有的經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，創(chuàng)建了圍繞學生成績?yōu)橹黝}的聚類分析算法和圍繞聚類結(jié)果得到的學生類型為主題的聚類分析算法，從而達到能夠從不同角度、立體化的對學生成績進行統(tǒng)計分析，并對挖掘記過進行理論化和可視化的處理，將簡潔、易懂的挖掘知識展現(xiàn)給用戶。

4 結(jié)束語

本系統(tǒng)界面簡潔，安全可靠，已經(jīng)被應(yīng)用于實踐當中。在實際的日常管理中，能大大提高教務(wù)管理工作的效率，減少出錯率，并減少了人力資源的消耗，對于中小學的日常管理有積極的作用。

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[責任編輯：王楠]