數據挖掘技術在教學工作中的應用

鹿梅 榮家

摘 要：在現代教學活動中，教學人員經常會面對大量收集來的信息，學會使用數據挖掘技術快速有效地處理這些信息，就可以從大量的數據信息中快速高效地找到有用的信息，指導我們開展教育教學工作，提高工作效率，改進教學方式和方法，更好地促進學生的成長成才。

關鍵詞：數據挖掘技術;因材施教;教學質量評價

隨著互聯網、社交平臺、云計算等技術不斷發展和提高，它們在我們日常生活中的應用也越來越廣泛，給人們的生活帶來天翻地覆的變化。但同時，大量的信息也帶來了“信息泛濫”、“數據爆炸”等現象，當我們要解決具體問題時，面對海量的信息很難快速做出區分和選擇，這時需要新技術和自動化工具來幫我們處理信息，從中找到對我們有用的信息，數據挖掘技術就這樣產生了。

簡單地講，數據挖掘就像從沙子里尋找金子的過程。數據挖掘是指在大量的數據中挖掘出有用信息，通過系統的一系列處理揭示出數據之間有意義的聯系、趨勢和模式，找到我們需要的結果表達，幫助我們做出正確的判斷，提高工作效率。本文將主要針對數據挖掘技術在教學方面的應用展開研究分析。

1.在學生評估方面的應用

現代教育理論強調因材施教，因材施教就是針對不同學生的基礎和特點，采用不同的教育方式，以求達到最好的教育效果。對學生的全面評估是因材施教的基礎，要評估的內容與學生學習和受教育的情況相關聯，主要包括：不同科目的學習基礎、學習習慣、興趣愛好、性格特點、父母受教育程度、家長關注程度、親子關系等，借助收集來的這些數據信息，利用數據挖掘技術進行分析整理，找出其中關聯因素，從中挖掘出學生真正的興趣愛好、學習特點等特征，進而能合理設置課程、組織教學內容、選擇教學方法、巧妙設計知識的切入點等，目的是規范學習行為，從興趣出發提升學習能力，提高學習效果。

數據挖掘技術可以很好地指導教師未來的教學活動，對教師在日后教學過程中具有指導意義。通常對學生學習能力了解清楚之后，教師才能根據學生的情況做到因材施教，更好地促進每個學生的全面發展。

2.在學生成績分析中的應用

考試成績是學生學習效果的最直接的反映，每個學期每門課程都會有多次考試。以往教師會在考試后做試卷分析，根據不同類型考題的得分情況，教師通過大腦來分析學生的學習情況。有了數據挖掘技術，我們可以根據考試題目中不同的測試方向（知識點記憶、運用知識點分析、綜合多個知識點分析）來設定分值和統計得分，再加上學生的智力測試、近期學習態度情況等建立基礎數據，利用數據挖掘技術，分析并發現隱藏于數據背后的有效關聯規則，找出每個學生的知識薄弱環節和關聯因素。如果是多數同學存在的問題，則應該從教師方面調整教學方法和教學策略，以達到最好的教學效果。

3.在實驗教學中的應用

實驗是教學的重要環節，特別是物理、化學、生物等科目。實驗過程中受實驗器材的靈敏度、環境條件、操作者的熟練程度等因素的影響，使實驗結果經常會有誤差，學生對實驗結論會有懷疑。我們利用數據挖掘技術對所有結果進行歸納分析，就可以得到準確的實驗結論，并能解釋所有誤差的原因，也能對學生以后的實驗操作提供幫助。例如，在物理電學實驗“小燈泡的伏安特性曲線測定”中，因為小燈泡的電阻受溫度影響在不斷變化，所以測得的伏安特性曲線并不是一條直線。通過數據挖掘技術，可以將班級上所有小組的數據進行整合，并在數據處理后顯示出來，每個小組測定的伏安特性曲線不是完全一樣的，可以將所有小組測定但數據的背后規律發掘出來，從而讓實驗結果更加可信，也讓學生更加清楚地認識到小燈泡的物理性質。

4.在教學評價中的應用

教學質量評價是每個學校期末必不可少的一項工作，它是衡量學校教學質量的重要指標，評價結果將作為教師職稱晉升和評優選先的主要依據。各個學校的評價辦法不同，大致都是教學管理部門制定評價指標和評價權重，由不同人群進行打分，通常包括學生評價、同行評價、教師自評、督導評價、管理者等，各組評分按一定比例計入總分，按分數的高低決定評價等級。這種評價方式內容和形式較為簡單，無法反映教學過程中深層次的問題，表面上能定量表現教師教學質量，實際上卻不能對教師的教學效果進行定性分析，不能對提高教學質量提供一些有針對性的指導意見。

隨著計算機技術應用的不斷發展，數據挖掘技術已經發展成為一門成熟技術，通過對評教指標設置的權重進行統計、教師信息、課程信息、相關課程成績進行比較，找出評教數據中潛在的一些關聯信息，發現隱藏在數據背后的內在規律，尋找出對教學效果產出積極影響的因素，給教學管理部門組織教學、教師培訓提供有價值的參考意見。高質量的教學評價能夠在教學過程中發揮積極的引領作用，促進專業課程建設，加強師資隊伍建設，幫助學校教育適應現代化教育的潮流，提升學校教學水平，增強學校競爭優勢。

5.總結

隨著數據挖掘技術的應用普及，它會在教學的各個環節得到應用。只要我們有了基礎信息就可以利用它尋找出相對應的數據信息，具有數據集成、數據清理、數據選擇、數據變換、模式發現、模式評估和知識表達等功能。

數據挖掘技術在教學管理中得以應用，與傳統教學管理相比，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，大大減少教師無效工作量，使教師集中精力解決核心問題，提升教學業務水平。

數據挖掘技術可以較好地應用于教育教學的許多環節，如教師管理、學生管理、課程設置、學時分配、財務管理、實驗室配置等，未來教育行業發展中面臨越來越多，越來越冗雜的數據信息，必須借助數據挖掘技術進行處理、優化，讓教學系統的配置達到最理想的狀態，能夠為教育教學的開展提供保障，也能為教育事業的穩定發展提供堅實基礎，培養出滿足社會發展需求的人才。

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（作者單位：1、山東省煙臺護士學校，山東 煙臺 264000;2、山東省煙臺市芝罘區教體局，山東 煙臺 264000）