基于數據挖掘算法的創(chuàng)客校園質量管理模型研究

[摘 要] 創(chuàng)客是堅守創(chuàng)新，堅持實踐，樂于分享并且追求美好生活的一群人把興趣與愛好努力變成現實的過程，是一場快速由工業(yè)社會向信息社會過渡的運動。作為未來人才培養(yǎng)基地的學校應該培養(yǎng)更多的創(chuàng)客，打造“創(chuàng)客校園”。創(chuàng)客校園的打造應和其他行業(yè)一樣有自己的質量體系，要從自身的配套設施、創(chuàng)客教學成果、學生管理、創(chuàng)客社會影響等多方面考慮其發(fā)展水平，提高自身的教育質量。因此，基于數據挖掘算法，根據數據創(chuàng)建創(chuàng)客校園質量管理模型，從而精準地對數據進行分析，并將分析結果加工成有效的信息供管理層決策使用。

[關 鍵 詞] 數據挖掘算法；創(chuàng)客校園；質量管理模型

[中圖分類號] G717 [文獻標志碼] A [文章編號] 2096-0603（2017）10-0167-01

作為一種特殊的創(chuàng)客空間，創(chuàng)客校園是近年來發(fā)展起來的新事物。由于尚處在發(fā)展的初級階段，缺乏理論和經驗的雙重積累，創(chuàng)客校園的建設往往會遭遇諸多困境。如何從創(chuàng)客教育的各項數據關系中挖掘、理清其本質內涵，在實踐上對其發(fā)展的方向進行審視和反思，以實現其向內促進師生發(fā)展、推動教育改革，向外孕育創(chuàng)新文化、推動創(chuàng)新成果的核心功能，是創(chuàng)客校園質量管理模型研究的重要目的。

一、創(chuàng)客校園建設的意義

我國在新的歷史時期推行大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新的方案，是國家和社會發(fā)展的動力之源，同時也是富民之道和強國之策，對國家進行經濟結構改革和走創(chuàng)新驅動發(fā)展的道路有著非常重要的意義。無論是對國民經濟的穩(wěn)定發(fā)展，提高社會公民就業(yè)率，進而激發(fā)廣大人民群眾的凝聚力和創(chuàng)造力，還是促進社會縱向流動、公平正義都起著關鍵性的作用。高職院校的培養(yǎng)目標是要著力打通和拓寬各級各類技術技能型人才的培養(yǎng)發(fā)展通道，推進現代職業(yè)教育體系建設和中國教育結構的戰(zhàn)略性調整，培養(yǎng)出一批高素質的技能型人才。創(chuàng)客教育以其創(chuàng)新性、實踐性、開放性、共享性等特質，成為培養(yǎng)創(chuàng)新型人才、提高國民綜合素質的新抓手。創(chuàng)客校園是創(chuàng)客教育實施的必然產物，是廣泛動員和組織全院師生積極參與創(chuàng)客活動，提升教師創(chuàng)新能力，探索培養(yǎng)創(chuàng)新與高素質人才的有力舉措。

二、創(chuàng)建創(chuàng)客校園質量管理模型的必要性

國內創(chuàng)客空間屬于初創(chuàng)階段，創(chuàng)客校園更是少之又少，創(chuàng)意來源也主要是國外的網站，目前還沒有形成有顯著特色的、可持續(xù)發(fā)展的模式。目前各地方、各學校對建立創(chuàng)客空間、開展創(chuàng)客教育都比較積極，但創(chuàng)客的種類相對局限，真正潛下心來做事的不多，擁有創(chuàng)客思維和創(chuàng)客精神的教師也不多。深入貫徹《國務院關于大力推進大眾創(chuàng)業(yè)萬眾創(chuàng)新若干政策措施的意見》，加強創(chuàng)客校園和創(chuàng)客文化建設，全面深化學校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育改革，必須完善人才培養(yǎng)質量標準，健全創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育課程體系，創(chuàng)新人才培養(yǎng)機制，改革教學方法和考核方式，強化創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實訓實踐，加大大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動支持和保障力度，努力造就大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新生力軍。

三、創(chuàng)客校園質量管理模型建設

數據挖掘算法是根據數據創(chuàng)建數據挖掘模型的一組試探法和計算。為了創(chuàng)建模型，算法將首先分析提供的數據，并查找特定類型的模式和趨勢。目前數據挖掘算法可以大致分為六大類：仿生物技術、信息論方法（決策樹方法）、集合論方法、關聯(lián)規(guī)則方法、統(tǒng)計分析方法和模糊集方法。本文主要圍繞決策樹算法建立創(chuàng)客校園質量管理模型。決策樹是一種簡單的知識表示方法，它將事例逐步分類成代表不同的類別。由于分類規(guī)則是比較直觀的，因而比較易于理解。該類方法的實用效果好，影響較大。而其中的ID3算法是決策樹技術中最著名的算法，ID3選擇屬性用的是子樹的信息增益，也就是熵的變化值，對非離散數據都能處理，同時能夠對不完整數據進行處理。

我們可以利用學校現有的創(chuàng)客校園資源、師資、學生、作品等數據及運行數據，確定需要采集的項目計劃數據（Plan），構建出運行系統(tǒng)框架圖，根據框架圖進行系統(tǒng)數據庫的設計。然后進行數據的采集（Do），由于數據庫的規(guī)范為第二范式（2NF），它的建立完全依賴于主關鍵字，所以主關鍵字其中出現一個問題，就會在信息表中出現多系列問題，這就需要在表之間創(chuàng)建一個中間表處理多對多關聯(lián)關系。接著分析信息，根據數據庫建立的主關鍵字決策子樹進行分析（Check），發(fā)現相關影響因素，可以得出創(chuàng)客校園的各類數據、師資、資源是否合理，如果發(fā)展合理，說明我校實施創(chuàng)客教育的人才戰(zhàn)略已初見成效。若發(fā)現潛在問題，比如創(chuàng)客教師的比例相對較低，那要分析是客觀原因，還是主觀因素。如果是客觀原因，可加大資金、資源的投入；若是主觀原因，可通過建立健全創(chuàng)客教育課程體系，創(chuàng)新創(chuàng)客教育人才培養(yǎng)機制，改革創(chuàng)客教育教學方法和考核方式等構建創(chuàng)客校園質量文化。同時，充分利用藍島創(chuàng)客空間、智能制造學院、工程實踐中心等，為全院師生搭建平臺，推動成果轉化、產教結合，實現創(chuàng)新引領新局面。并結合原因分析，將不合理的計劃數據進行修訂并實施（Act），從而實現創(chuàng)客校園建設的良性運作，營造“自我診斷與改進”的創(chuàng)客校園質量管理體系。

參考文獻：

王惠中，彭安群.數據挖掘研究現狀及發(fā)展趨勢[J].工礦自動化，2011（2）：30.