隨著教育的發(fā)展，在日常教學(xué)工作中會(huì)產(chǎn)生大量教學(xué)數(shù)據(jù)和教學(xué)資料，這些數(shù)據(jù)對(duì)教師教學(xué)工作至關(guān)重要，需要進(jìn)行妥善管理與儲(chǔ)存，本文對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教學(xué)中的應(yīng)用進(jìn)行研究。

　　《現(xiàn)代教育技術(shù)》核心教育期刊，創(chuàng)刊于1991年，由教育部主管，清華大學(xué)主辦，為中國教育技術(shù)協(xié)會(huì)會(huì)刊。本刊刊名由清華大學(xué)胡東成教授題字。2001年獲正式刊號(hào)，對(duì)外公開發(fā)行之際，著名教育家顧明遠(yuǎn)教授率先為本刊題詞：“開展教育技術(shù)研究，促進(jìn)教育現(xiàn)代化”。

　　隨著信息技術(shù)在高校管理中的應(yīng)用，日常使用中教學(xué)管理系統(tǒng)會(huì)遺留下海量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)已經(jīng)形成一個(gè)關(guān)于教學(xué)信息的數(shù)據(jù)庫。在現(xiàn)代化建設(shè)的的條件下，如果對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，就可以發(fā)現(xiàn)對(duì)教務(wù)管理、學(xué)生管理當(dāng)中有規(guī)律并具有指導(dǎo)意義的信息。

　　利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，針對(duì)現(xiàn)在學(xué)分制的高校教務(wù)管理系統(tǒng)進(jìn)行改革和創(chuàng)新，先將數(shù)據(jù)挖掘的概念引入到教務(wù)管理系統(tǒng)的使用中，分析了其實(shí)現(xiàn)的可行性。針對(duì)教務(wù)管理系統(tǒng)中的高校統(tǒng)考課程成績這一項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和建模。

　　一、引言

　　數(shù)據(jù)挖掘作為一種工具，將其應(yīng)用于高校的教學(xué)管理工作，可以幫助管理者從以往的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的規(guī)律或模式，為決策提供信息支持，從而不斷提高教學(xué)管理質(zhì)量，促進(jìn)教育管理的進(jìn)一步改革、完善和發(fā)展，從而提高管理的科學(xué)性、針對(duì)性和高效率。不管是國內(nèi)還是國外，越來越多的高校利用數(shù)據(jù)挖掘等等技術(shù)進(jìn)行決策系統(tǒng)的構(gòu)建，為更高的決策提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

　　二、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的定義

　　數(shù)據(jù)倉庫是決策支持系統(tǒng)(dss)和聯(lián)機(jī)分析應(yīng)用數(shù)據(jù)源的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)環(huán)境。數(shù)據(jù)倉庫研究和解決從數(shù)據(jù)庫中獲取信息的問題。數(shù)據(jù)倉庫的特征在于面向主題、集成性、穩(wěn)定性和時(shí)變性。數(shù)據(jù)倉庫不僅僅是是一個(gè)簡單的數(shù)據(jù)集合，還是一個(gè)決策系統(tǒng)，它將相關(guān)聯(lián)的的數(shù)據(jù)重新組織，并且為其找出一定的規(guī)律，從而對(duì)以后的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，以供最終用戶直接完成對(duì)數(shù)據(jù)的查詢、分析與決策[1][2]。這些元素被收集在模型下，例如：

　　預(yù)測：估計(jì)銷售量、預(yù)測服務(wù)器負(fù)載或服務(wù)器停機(jī)時(shí)間;

　　風(fēng)險(xiǎn)和概率：選擇目標(biāo)郵遞的最佳客戶、確定風(fēng)險(xiǎn)方案的可能保本點(diǎn)、將概率分配給診斷或其他結(jié)果;

　　建議：確定哪些產(chǎn)品有可能一起銷售并生成建議;

　　查找序列：分析購物車中的客戶選擇，并預(yù)測接下來可能發(fā)生的事件;

　　分組：將客戶或事件劃分到相關(guān)的項(xiàng)目分類，分析和預(yù)測相關(guān)性。

　　目前，常用的數(shù)據(jù)挖掘分析方法有：關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、聚類分析、分類分析、特征、變化和偏差分析、web頁挖掘等幾種[3]。

　　三、數(shù)據(jù)挖掘在教務(wù)管理中的應(yīng)用

　　隨著時(shí)代的發(fā)展，對(duì)學(xué)生的要求也越來越趨向于個(gè)性化、多元化。學(xué)生可以自主選擇自己感興趣的課程，感興趣的老師。這樣就導(dǎo)致學(xué)校在定制人才培養(yǎng)方案的時(shí)候出現(xiàn)的盲區(qū)。或者我們可以通過調(diào)查問卷的方式提取學(xué)生的個(gè)人特征、學(xué)習(xí)情況和興趣愛好。并對(duì)學(xué)校的教學(xué)計(jì)劃、課程設(shè)置以及資源分配進(jìn)行統(tǒng)籌。這樣的方式會(huì)耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力，并有在這樣的過程中，也會(huì)因?yàn)槭照{(diào)查的人群不同而得到不一樣的結(jié)果。針對(duì)這種部分代表全部的方式，得到的結(jié)果也會(huì)有所誤差。利用信息化的教務(wù)管理系統(tǒng)，我們?cè)谡�常使用下就已�?jīng)留下了學(xué)生信息、課程設(shè)置、成績等等的大量信息。

　　在教務(wù)管理中運(yùn)用不同的數(shù)據(jù)挖掘方法可以挖掘出相關(guān)的有價(jià)值的信息知識(shí)。按照不同的關(guān)聯(lián)規(guī)則，對(duì)數(shù)據(jù)的分類也是不一樣的，從而反應(yīng)出的映射類別也是不一樣的。選擇合適的方法能夠優(yōu)化速度，更準(zhǔn)確的預(yù)測，為決策提供更為精確的數(shù)據(jù)。按照不同的關(guān)聯(lián)規(guī)則提取數(shù)據(jù)，并用對(duì)提取數(shù)據(jù)進(jìn)行分析[4]。

　　例如存在A+B—C的規(guī)則。那么根據(jù)學(xué)生的A行為和B行為就可以推出可能要發(fā)生的C行為，這樣就可以及時(shí)制定策略去鼓勵(lì)或遏制C行為的產(chǎn)生。以A學(xué)生和B學(xué)生在一起的行為來說，推導(dǎo)出A和B在一起是起著積極作用還是負(fù)面的影響，進(jìn)而可以選定學(xué)生之間的關(guān)聯(lián)，促進(jìn)學(xué)生之間的互助行為。通過這樣的規(guī)律就可以更好的在學(xué)校內(nèi)使用互幫互助的學(xué)生集合。并且利用分類規(guī)則對(duì)于學(xué)生的分類和判斷，可以對(duì)于不同的學(xué)生采用不同的教學(xué)方法和教學(xué)課程，可以進(jìn)一步實(shí)施分層次教學(xué)，提高教學(xué)質(zhì)量。另外，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)挖掘教務(wù)管理系統(tǒng)中積累的有用信息，可以使學(xué)校的相關(guān)院系針對(duì)人才培養(yǎng)方案，進(jìn)行課程的調(diào)節(jié)。通過選課率、通過率及相關(guān)信息，鼓勵(lì)和引導(dǎo)學(xué)生選擇互補(bǔ)的課程，這有利于學(xué)生整體素質(zhì)的提高，也有利于教學(xué)資源的合理分配。

　　四、模型的建立

　　大部分的學(xué)校選用學(xué)分制的教務(wù)系統(tǒng)，采取分專業(yè)、分班教學(xué)的方式來測量學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，在繁雜的的教務(wù)系統(tǒng)中，以統(tǒng)考課程成績作為數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)方法對(duì)學(xué)生的成績進(jìn)行分析和歸類，并對(duì)課程的選擇進(jìn)行預(yù)測，更好的為學(xué)校制定人才培養(yǎng)方案提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)。進(jìn)一步的為學(xué)校的管理者提供決策支持，更好的、更準(zhǔn)確的制定學(xué)校的發(fā)展方案。于此同時(shí)也可以為學(xué)校提高教學(xué)質(zhì)量、優(yōu)化教學(xué)資源提供可靠的數(shù)據(jù)依據(jù)。

　　首先，在基于B/S的三層體系結(jié)構(gòu)中，表示層、中間層、數(shù)據(jù)層被分割成三個(gè)相對(duì)獨(dú)立的單元。利用數(shù)據(jù)倉庫的三層體系結(jié)構(gòu)，搭建屬于高校統(tǒng)考課程成績數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用模型的體系[5]。

　　其中，這三層結(jié)構(gòu)由五部分組成，如圖4-1所示。

　　其中，五個(gè)部分分別是：

　　(1)數(shù)據(jù)源，包含著以后分析所需要的所有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。例如學(xué)生基本信息、試卷信息、題型信息、課程信息、教師信息等。

　　(2)ETL階段，即數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換、裝載和刷新，數(shù)據(jù)的來自于不用的數(shù)據(jù)源，在不同的數(shù)據(jù)源中的信息表述也不盡相同，這些數(shù)據(jù)在抽取的過程中需要進(jìn)行過濾，得到質(zhì)量高的信息，并針對(duì)不同表述的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成同種的格式，方便后面數(shù)據(jù)的刷新，并裝載到另一層的數(shù)據(jù)倉庫中。

　　(3)中心數(shù)據(jù)倉庫，即高校統(tǒng)考課程成績數(shù)據(jù)倉庫。這個(gè)中心數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)存放的是經(jīng)過清洗和轉(zhuǎn)換以后的數(shù)據(jù)，在經(jīng)過進(jìn)一步加工以后存儲(chǔ)于多維數(shù)據(jù)庫中，學(xué)生可以利用數(shù)據(jù)的分析進(jìn)行課程的選擇，從而達(dá)到?jīng)Q策支持的效果。

　　(4)OLAP服務(wù)層，利用OLAP技術(shù)或是DM技術(shù)對(duì)統(tǒng)考成績數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢?cè)L問，得到輔助決策信息。

　　(5)信息展示層，利用數(shù)據(jù)分析工具得到的知識(shí)通過各種可視化的信息展示技術(shù)，比如有圖標(biāo)、文本、視頻、聲音等方法將分析結(jié)果更加直觀和全面的展示給用戶。

　　其中題型難度表，分?jǐn)?shù)表，考試狀態(tài)信息表作為表述的元素。

　　在教務(wù)系統(tǒng)中，針對(duì)課程成績某一功能，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，將其應(yīng)用于某個(gè)課程成績中，將學(xué)生成績數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、加載，完成數(shù)據(jù)的匯總。并使用OLAP技術(shù)對(duì)學(xué)生成績進(jìn)行全方位、多角度的分析，例如：學(xué)生的總結(jié)性評(píng)估、學(xué)生的個(gè)性特征等等，通過這些信息更好的完善學(xué)習(xí)方法，提高學(xué)習(xí)的成效。準(zhǔn)確判斷學(xué)生合作學(xué)習(xí)和解決問題的能力，洞察學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)。

　　五、結(jié)語

　　利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能幫助大學(xué)管理人員更好地分析數(shù)據(jù)，從而將潛藏的、有用的信息和知識(shí)，從大量的數(shù)據(jù)中提取出來。為后面的決策優(yōu)化速度和準(zhǔn)確性等。數(shù)據(jù)挖掘在教務(wù)系統(tǒng)中的運(yùn)用，也需要通過慢慢的研究來進(jìn)行進(jìn)一步的提高。

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