基于數據挖掘技術的高校教務管理研究

郭海昭

摘要：隨著信息化技術的快速發展，各行各業正在進行積極的創新轉變，高校的教務管理也正面臨著全新的機遇和挑戰。目前高校的數據庫中保存的教育數據越來越多，教育信息化的建設過程中，高等院校也逐漸建立和完善了多種數據應用系統，對于其中復雜龐大的數據信息管理，離不開數據挖掘技術對信息進行深入的分析和分類，為高校教育提供決策上的數據支持。本文對數據挖掘的基本流程和數據挖掘技術在教務管理中的作用進行了探討，提出了數據挖掘技術在高校教務管理中的應用分析。

關鍵詞：信息化 數據挖掘 技術 高校 教務管理

前言

我國自從進入了互聯網技術快速發展的新時期以來，信息化技術得到了廣泛的應用，在人們的生活和工作中，每天都有各種大量的信息產生，經過深入的挖掘和探索，可以得到價值較高的信息。大數據時代的背景下，教育數據對于高校教務管理來說有著重要的意義，目前的高校教務管理工作正在進行積極的轉型和創新，由信息化管理方式升級到更高一層的智慧化管理模式，借助數據挖掘技術，對教育信息中的數據關系進行分析和探索，挖掘出教育數據中的潛在價值，為領導決策等提供科學的數據依據，推動高校未來的穩健發展。

一、數據挖掘的基本流程

數據挖掘又被稱為資料探勘、數據采礦，是基于數理模式之上，展開對大量資料的分析和研究，在數據中將隱含的過去未知的有價值的潛在信息提取出來，是一門在大量數據中提取有用信息的科學。數據挖掘的基本流程主要分為五個步驟，首先是對需求的解讀，在整個項目的生命周期中都貫穿著解讀需求，每一階段的解讀需求各有不同，為了將正確的需求解讀出來，需要加強交流和溝通，指導下一步工作;第二步是采集數據，在正確解讀了需求的基礎之上，用足夠的數據來展開有效數據的挖掘，對取樣分布形成正確的認知和理解，在抽樣過程中避免發生以偏概全的情況，全面收集數據，保持數據一定的覆蓋面;第三步是預處理數據，通常情況下，采集和收集到的數據是有噪聲的、離散的，缺少一定的完整性，因此要整理數據和對數據進行去噪處理，挖掘數據的整個過程中，預處理數據需要占用大量的時間;第四步是模型評估，在不同的模型中找出最佳模型;第五步是解釋模型，深入探索和分析模型中的數據和隱含價值，為決策提供輔助和支持。

二、數據挖掘技術在教務管理中的作用

數據挖掘技術在教務管理中的作用主要分為以下三項，分別是預測、聚類分析和關聯分析。其中預測是通過掌握和分析數據內容的發展規律，來對未來的發展趨勢進行預見，建立起數據的組合后，將另一個數據的模型推出。例如將學生的學習行為、學習成績等采集后構建起一個模型，再根據對模型的分析研究，找出學生行為、學生成績與學業預警之間的關系，以此為根據，對學生的各項行為進行預測。聚類分析是將數據分群，保持同群內的數據盡量相似，在不同群之間要有較明顯的差異性，例如分類學生的時候，將具有類似特征的分為一個群組，給每個群內的學生提供不同的學習材料，觀察學生的學習情況和學習行為。關聯分析是在數據中找到其中存在的關聯性，例如比較不同類別學生的學習情況，對學生的理論課程成績和實踐課程成績進行研究分析，找到其中存在的關聯性。

三、數據挖掘技術在高校教務管理中的應用

（一）學生成績管理

在整個高校的教學信息數據庫中，學生的課程考試成績數據占據著很大的比重，是反映高校學生學習情況的最直接體現，同時也能夠側面反映出教師的教學成效和試卷的出題合理性等。利用數據挖掘技術來挖掘、分析和歸納學生的考試成績，得到各個方面的考核和評價，幫助學生明確自身的學習情況，更加清晰的了解未來的學習中需要注意的問題，在此基礎上制定有針對性的學習計劃和學習方案。結合試卷的質量和學生的考試成績進行綜合分析，對試卷的難易程度展開評價，查看試卷和學生的實際學習情況是否相匹配，促進試卷質量的提高。應用數據挖掘技術教師分析學生的考試成績和試卷中的數據，發現其中存在的教學問題，及時優化和改善教學方法，提高教師自身的教學技能水平和課堂教學的效率，對學生的各科成績進行合理分析，提高教務管理的成效。

（二）教學質量評價

在高校教務管理中心，教學質量評價是教學活動最為直接有效的反應，應用數據挖掘技術的過程中，根據關聯規則來挖掘其中與教學質量評價相關的數據，例如，學生的到課情況、作業和練習情況、考試成績等學生的學習情況，教師考勤、教學過程、教學方法、教學內容、師生互動等教師的上課情況。挖掘以上的數據后能夠對高校教學質量進行全面的評價，提高評價的準確性，鼓勵教師創新教學方法，展開高效的教學研究和教學改革，督促學生學習，提高師生的教與學水平。

（三）課程設置

高校教務管理中，設計高校的課程需要遵循一定的科學性和規律性，高校課程中包括專業基礎課、公共基礎課、專業必修課、選修課等等，要提高課程安排的合理性，保證前續課程能夠為后續課程打下良好的基礎，做好鋪墊，讓學生能夠在循序漸進中完成高校教育。應用數據挖掘技術來挖掘和分析以往的數據，掌握好各個數據之間存在的潛在關系，對以往的課程安排進行查看和分析，評定其是否合理，課程安排的結構等是否完善，最終達到提高教學質量和成效的目的。表面看起來課程順序沒有影響的兩門課程，通過數據挖掘技術的應用，挖掘和分析數據后可能會發現某一門課程潛在影響著另一門課程，如先開設某一門課程能夠幫助另一門課程提高教學質量和教學效率，促進學生學習成績和效果的提升，最終優化學校的課程設置方案。

（四）學生管理

通常高校的學生在入學后會為其在數據庫中建立起學生檔案，其中包括個人基本信息、家庭信息、興趣特長、獎懲情況等多方面的內容。通過數據挖掘技術來統計、聚類、預測以上數據，能夠幫助高校教務管理工作者更加全面的了解和掌握學生的情況，為開展教務管理工作提供依據。利用數據挖掘技術來查看和分析學生的上課考勤情況、活動參與情況、查寢情況等，對學生可能發生的行為傾向進行準確的預測，及時發現學生的異常情況，避免造成更加嚴重的后果。在對學生的綜合測評中借助數據挖掘技術，能夠使評測結果的分析和研究更加全面。針對畢業生來說，可分析學生適合的就業范圍與求職傾向，向畢業生提供科學的就業指導，預測學生的就業情況，分析通過正規途徑獲取的招聘信息，提高學生的就業效率。

四、結論

綜上所述，隨著社會經濟的快速發展，我國科學技術和信息化水平逐漸完善，數據挖掘技術作為一種被廣泛應用的技術，將其利用到高校教務管理中，對于高校的長足發展有著重要的意義。利用數據挖掘技術對教育數據進行全面科學的分析，包括學生管理、教學管理、就業管理、行政管理等，在高校的設計、決策、部署、評價過程中為其提供可靠、科學的數據支持，促進高校的信息化建設進程，為高校未來的穩健發展奠定堅實的基礎。

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