數據挖掘在高校教學管理系統中的應用

李思瑤

摘要：在信息化急速發展的今天，許多工作都在計算機系統的輔助下得到了高效率的發展和進步。隨著高校學生人數的急劇增長，給高校教學管理工作增添了許多困難。本文力求將數據挖掘應用在高校教學管理中，利用數據挖掘技術有效的挖掘教學管理資料中隱藏的重要信息，為學院安排教學工作提供科學決策依據，從而提高高校教學管理系統的使用效率。

關鍵詞：數據挖掘 教學管理 關聯規則 決策樹

數據挖掘是從大量的數據中挖掘有趣模式和知識的過程。數據源包括Web、數據庫、動態流入系統的數據或其他信息存儲庫。雖然是一門新興學科，但其研究具有廣泛的應用前景。本文旨在尋找數據挖掘技術與教學管理系統這兩者的聯結點，尋求如何在教學管理系統中使用數據挖掘技術。本文主要對學生成績數據庫、教學評價數據庫進行挖掘。

一、教務管理信息化建設成果及問題

隨著我國高校信息化的迅猛發展，信息技術在高校教學管理中應用的普及。全國絕大部分高校已經建立校園網并使用現代化的教學管理手段。利用信息技術更有效的為高校日常教學管理服務。已經成為當代教學管理人員進行日常教學管理的重要手段之一。

從國內高校使用的教學管理系統的情況來看，雖然系統中保存著課程、師生信息、成績等大量的數據信息。但絕大部分管理人員只對這些大量積累的數據采取導入、查詢、刪除和備份等操作。雖然該系統在一定程度上大幅度地提高了教務管理效率，但該系統不具備為管理人員提供能科學性、理論性的綜合分析學生、教師情況的信息，且對于長時間積累的大量數據中所隱含的信息不能有效的處理。不能充分發揮信息技術的潛能。難以為教學管理決策提供科學、理論的依據。

二、數據挖掘系統的實現目標

目前高校的教學管理系統能夠完成高校現階段教務工作所涉及的教學管理以及數據信息等工作。具有對數據的儲存、修改、查詢、備份等功能。但是該系統的使用，讓教學管理人員的工作仍處于簡單的數據操作狀態中。該系統很難做到對存儲的數據進行多角度分析，這些常年積累的數據隱藏著未知的規律或者模式。這些未知的規律或者模式卻因未經發現而不能使用。

為了解決這一問題。本文通過對筆者所在單位使用的正方管理系統中已有的數據庫進行整理、連接，使用數據挖掘工具，從而設計出能夠挖掘隱藏知識的新一代教學管理系統。本文設計的教學管理挖掘系統主要有兩方面的應用：

1.教學評價中的應用。學院每學期均組織學生、教師進行教學評價，評價后的數據除了用于對教師的教學質量評級外不做其他用途。使用決策樹算法，建立教學評價模型，幫助教學管理人員有效地、正確地使用每學期積累的教學評價數據，找出影響教師教學效果的因素，從而在提高教學質量、加強教學效果、合理分配教學資源等方面，提供科學理論依據。

2.課程設置中的應用。各個系部的專業課程設置均為循序漸進的，即課程與課程間有一定的先后順序關系。但是有些課程開設的先后順序并不能從經驗上判斷。致使相關課程開課的先后順序不清。故使用關聯規則算法建立課程設置模型。為人才培養方案的制定提供科學理論依據。顯得尤為必要。

三、高校教學挖掘系統構建

（一）數據挖掘模型的構建過程

1.確定挖掘目標。該步驟是進行數據挖掘的第一步。進行挖掘前首要一步就是能夠明確問題，確定挖掘目的，認清目標是正確建立挖掘的先決條件。本系統所挖掘的信息是教學評價評分和學生成績。目的是通過對教學評價的評分和學生期末成績進行分析，找出影響教師課堂教學效果的因素以及課程設置的先后順序。2.數據選擇。該步驟是對所需數據進行收集、篩選。3.據預處理。該步驟是需要對存儲在數據庫中的數據進行清理、去噪、刪去無效數據、填補不完整的域等操作。這些操作的目的是為了保證數據的正確、完整和一致性。4.數據轉換。將處理過的數據轉換成為一個數據模型，根據數據的特點選擇建立相應的數據挖掘模型。5.數據挖掘。按照挖掘模型。選擇適合的算法對數據進行挖掘，以期獲取有用的知識。6.生成分類規則。對挖掘得到的信息進行解釋、評價，將得到的結果生成分類規則。在評價階段，為了便于用戶的理解，系統將篩選出有價值的信息使用可視化的方法將結果呈現。7.知識的應用。將挖掘出的知識應用到實際教學中，以期待找到提高教師授課水平的關鍵因素和正確的課程設置順序，從而提高學院的整體教學水平、提高教學質量。

（二）主要功能模塊介紹

登錄模塊：本系統的使用者根據身份的不同。有著不同的使用權限。本系統的使用者主要包括管理員和教師。管理員的職責是對系統平臺進行日常管理和維護，系統管理員可以實現擁有最高權限。教師身份是系統平臺的使用者，可以對平臺的信息進行挖掘，并對挖掘后的知識進行查詢、使用，其使用權限次于系統管理員。

數據預處理模塊：在數據預處理子功能模塊中，主要是可以依據挖掘需要，對數據進行預處理操作。主要的操作包括數據的選擇、數據的缺失值處理、數據冗余的處理、數據的離散化處理等。基于決策樹算法的教學評價模塊：該模塊是使用lD3算法實現的。該模塊主要用于對每學期學院組織的教學評價分數進行分析。找尋影響教師教學效果的因素。基于關聯規則的課程設置模塊：該模塊是使用Apriori算法實現的。學生在校學習期間，課程之間是有一定相互聯系的，部分課程是有前后順序關系的。該模塊主要是對課程實行數據挖掘，找尋課程與課程間的關聯。并分析各個課程間的相關性。該模塊主要使用學生成績數據，利用關聯規則挖掘滿足給定條件的支持度和置信度課程問的關聯，得到有價值的發現、規律，為科學、合理設置課程順序。提供有力的數據支持。

數據挖掘技術在教學管理系統中的應用，除了本文所涉及的教學評價和課程設置外，還有許多待開發、研究的方向。在今后的學習、研究中。可以進一步開發新的應用系統。例如：學生選課的興趣研究、學生高考成績對大學階段考試成績的影響、課程設置與學生就業方向的關系、挖掘影響教師科研水平的因素、學生就業情況與在校期間成績的聯系等課題的研究。