淺談數據挖掘技術在教學實踐中的應用

馬英杰

【摘要】隨著信息技術在社會各個領域的廣泛應用，如何將信息技術應用到學校教育教學管理中來實施教學管理規范化，是每個教育工作者所必須面對的。

【關鍵詞】數據挖掘技術 教學實踐 應用

【中圖分類號】G71 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2018）38-0238-01

大數據的發展對教育改革提出了新的挑戰。大數據技術越來越廣泛地應用于教學，通過在線測試，對學生進行實時訪問等調查方法，了解學生學習潛力的基本情況等，根據他們的資質，使教師更容易理解和處理教學過程中出現的問題。本文將系統地介紹數據的概念以及其在教學管理中的應用。

一、信息技術和數據

信息技術是用于管理和處理信息的各種技術的通用術語，主要利用計算機科學和通信技術設計、開發、安裝和實現信息系統和應用軟件。

而數據是事實或觀察的結果，客觀事物的邏輯結論，以及用來表示未加工對象的原始材料。

大數據時代給我們帶來了無窮信息，那么我們如何在大量信息中找到我們需要的信息呢？

這就需要數據挖掘。

數據挖掘，也稱為數據庫中的知識發現，是從大量不完整的、嘈雜的、模糊的和隨機的應用程序數據中提取未知但可能有用的信息和知識的過程。從廣義上講，數據挖掘意味著在一系列事實或觀察中尋找決策支持的模式。

二、數據挖掘

那么數據挖掘在教學管理實踐中是如何工作的呢？

有三種方法。

1.集群分析

教師的信息、學生的教學評價結果作為數據來源，數據挖掘中聚類分析方法可以應用于評估教師教學水平的分析，學生是教學的對象，老師的教學更多的是讓學生理解，通過對教學評價結果統計數據的分析；通過分類來區分不同的教師，通過教學質量的定量評估和分類來分析教師之間的差異，可以反映老師的教學中存在的實際問題，提高教師的教學評價，提高教師的教學質量，優化教師對學生的影響。

2.關聯原則

在分析學生學業成績的基礎上，分析了數據挖掘中的關聯原則，在學校的課程中，對學生的表現進行分析和評估。分析和評估可以得出課程之間的關系，理解本課程的相關性，一方面可以為學生提供課程選擇的科學指導，幫助學生合理選擇課程，為專業課程提供更好的服務；另一方面也可以根據結果的前沿情況，預測后續課程學習條件和警示效果，同時還提供了一個重要的基礎教育管理開發專業培訓和教學計劃，并協助教育管理。

3.變化和偏差分析

此方法將學生的成績、登記信息作為數據來源，結合學生的狀態變化，該方法可以應用于學生在學校情境分析中，早期預警的學習狀態可以存儲在教學管理系統中，學生的考試成績存在資料庫中，提取并分析諸如課程添加刪除記錄等信息，學生的請假情況或學生狀態變化分析，以找出學生的出勤情況，或是否在一個壞的學習狀態中，這會更好地輔助教學管理和學籍管理，而且它還可以幫助和糾正學生不良的學習狀態。

三、數據挖掘與教學環境

近幾年隨著計算機技術和人工智能通信技術的集中和爆炸性地增長，引發了教育改革，在短時間內出現了一種新的計算機教學環境。這是一種全新的教學環境，正在逐步發展，網絡和人工智能技術在教育中的應用，創造了一個更加開放和智能化的教學環境。

在教學環境的顯著特點背景下，這已成為一個大數據時代，教學數據挖掘也面臨諸多挑戰。

1.道德挑戰

對教育數據挖掘過程的研究通常涉及學生的私人數據，結果也會對學生和老師產生不利影響。這要求在進行數據挖掘的同時，不僅要符合倫理的限制，保護學生的隱私，而且要使研究的學術價值最大化，這對教育數據挖掘的研究者來說是一個挑戰。

2.技術挑戰

大數據技術有利于數據處理和知識的發現，然而，教學數據挖掘的工作量和難度主要集中在數據獲取、理解和預處理。為了理解數據，研究人員通常需要收集一些離線數據，這些數據需要教育學、心理學和統計學知識和技術的共同作用。與此同時，研究人員也要精通數據處理算法和工具，以提高數據預處理的效率。

3.管理挑戰

學生、教師和教學管理人員需要與研究人員密切合作的教學數據挖掘研究。因為涉及到眾多的角色，不同的人參與這項動態的研究，對項目的期望，以及對該技術的理解也存在巨大的差異，所以教學數據挖掘研究通常比一般的項目更為復雜，需要整個教育機構來協調運作。

大數據在教學管理中的應用，與傳統教學相比，效率更高，更加開放、多元化，而且教學參與者之間的交流也更通暢、互動更深入，教師的課程和作業更靈活。大數據時代的到來可以評估、分析和提升教師的教學業務水平。

將數據挖掘技術應用于教育管理，可以充分利用大量數據的教育管理系統，對有用信息進行分析，為學校管理者做出相關決策提供正確的數據支持和保證。

通過這種方式，會推進教學管理實現教學資源的整合、管理體系的改進和創新，能有效提高教學質量，為社會培養等多高質量的人才。

參考文獻：

[1]《信息技術導論》2004

[2]《數據挖掘概念和技術》2007