數據挖掘在高校教育領域中應用的淺談

摘要：根據現在教育系統中對于大量數據的存儲和管理存在的問題，提出利用數據挖掘技術來統籌規劃合理利用這些數據，并歸納部分已經使用這些技術的方面。

關鍵詞：數據挖掘；高校教育；管理系統；關聯規則；決策依據

中圖分類號：TP311文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2008)33-1283-01

A Brief Discussion on Data Mining for Higher Education in the Field of Application

JIANG Lian

(Jiangsu Teachers University of Technology， Changzhou 213000，China)

Abstract: Base on the problems in large amounts of data storage and management in the current education system，the article suggests that use of data mining technology to co-ordinate the planning and reasonable use of these data， and summed up the use of these technologies has been part of the area.

Key words: data mining; higher education; management system;Association Rules; Basis for decision making

1 引言

近年來，許多高等學校在教學和日常管理工作中積累了大量的數據，但這些海量數據卻沒有有效的利用。學校管理人員在日常整理中只是通過統計或排序等簡單功能獲得表面的潛在信息，因此對于這些數據的挖掘是一個待開發的“金庫”。如何對這些表面數據再次進行有效管理和整合，從中發現規律，將現有的管理數據轉化為可供使用的知識，以便于為學校管理者提供決策支持，提高管理水平和辦學質量，是現在各大高校都在研究和討論的重點。

2 數據挖掘引入教育領域

數據挖掘是一門能夠從大量數據中發現有用知識的技術學科，是從大型數據庫或數據倉庫中提取隱含的，未知的，非平凡的極有潛在應用價值的信息或模式，是數據庫研究中的一個很有應用價值的新領域，融合了數據庫、人工智能、機器學習、統計學等多個領域的理論和技術。利用這一技術，我們可以通過客觀統計和分析．從大量數據中發現潛在規律，找出隱含的模式，準確掌握未來的動態。將數據挖掘技術與教學管理相結合．從中提取出隱藏在數據之中的有用信息．使信息系統的功能得到最大程度的利用．并使之能在功能上更加滿足學校教學和管理的需要。

如今各高校大都在師資隊伍建設，學生學籍、成績管理等方面積極采用數據挖掘技術對之前收集的數據進行管理，解決教育領域中存在的諸多決策問題。例如對學生的就業情況是學校最為關心的問題之一，根據往屆學生就業面就業渠道等情況，找到提高學生就業率的相應規律，并及時調整專業課程的設置和就業指導的方法；根據現有的學生學習成績的分析，為各專業院系提供切實可行的提高教學質量、優化教學資源的依據;根據現有的教師隊伍情況，預測招生數量與生源，合理的安排，為學科建設和師資隊伍建設提供決策依據等。總之，在目前學生生源減少，而各高校又擴招，學生就業壓力大增的情況下，數據挖掘的結果可以為各高校提供與時俱進發展，合理分配資源提供重要方法，可以為高校領導層提供科學的決策依據，成為管理決策支持系統中不可缺少的重要工具。

下面，就數據挖掘技術在高校教育領域中的應用作一些簡單的介紹。

2.1 在高校教學質量評估中的應用

高校教學評估是每個高校定期必須接受的教育部的審核，通過對高校的教學評估發現教學中存在的問題，及時地調整教學方案和手段，來提高教學質量，從而培養出順應時代發展要求的學生是教學質量評估的最終目的。把數據挖掘技術引入到教育領域的評估系統中，不僅提高了教育管理的科學性，而且增強了教育數字化建設的實效性。基于數據挖掘的關聯規則法應用于的教學質量評估中，從教師教學的效果，學生和教師的互動，教學與教學場所等因素中找出其中的內在聯系，為教學部門提供決策支持信息使之更好地開展教學工作，提高教學質量。該領域的研究具有一定的潛力．許多學者都在這方面發現新的算法，以此幫助高校有效快速的提高教學質量。

2.2 在學生工作管理系統中的應用

將數據挖掘技術中的決策樹技術運用到學生管理系統中，建立一個學生管理決策樹挖掘系統，對學生日常管理進行分類挖掘。通過挖掘系統可以得到許多有價值的信息，這些信息在幫助學校更好地進行學生的管理、掌握學生日常生活的情況、幫助學校更好的了解學生生活情況，及時發現問題學生等方面具有重要的指導意義。在學生工作中，隨著數據信息的不斷增長，把數據挖掘技術應用到管理中，以建立高校科學學生管理系統，必將為高校各級領導部門的決策提供切實可行的提高學生質量、優化學生生活的依據，為高校在激烈的競爭中掌握主動在未來的發展中提供更廣闊的空間，發揮重要的作用，為高校的飛越式發展起到一個科學導向作用。

2.3 在試題庫系統中的應用

隨著教育體制改革的不斷深入，計算機應用的普及，高校試題庫系統得到了越來越廣泛的重視。高校試題庫系統主要包括考題組織，在線考試，答案分析以及試卷分析等幾大部分，擔負著考核學生學習水平，考察教師教學水平的重要作用，對教學工作的開展有著非常重要的現實意義。縱觀以往的題庫管理系統，多半都以難易度、區分度等為主要衡量指標，以組成一套合理的試卷為目的，考察學生的知識掌握水平。但是這些題庫系統普遍缺乏綜合分析、輔助決策的能力;并且對其歷史積累的海量信息中隱含知識的利用無能為力。針對上述問題可以采用數據挖掘中的演變分析方法對其進行建模，根據教學時間序列的變化，周期長短的變化，不同教師類似性分析，從中發掘出學生掌握知識的最佳時期。

2.4 在教師管理中的運用

要培養有能力素質高的學生離不開精銳的師資隊伍。高校如何對現有師資資源進行管理和利用，也是數據挖掘技術研究的一個重要方面。提高教師教學水平，提高教師自身素質，教師待遇的權衡等問題可以利用數據挖掘中數據區分規則進行研究，對兩組教師隊伍進行分析，可以幫助發現兩類之間更多的區分特性，從而決定教師教學能力和水平，對其進行獎懲，提高教師能力。

2.5 在分層次教學研究中的應用數據挖掘

將數據挖掘技術和現代教育統計學中有關技術相結合，可以為實際教學活動提供決策指導。研究主要以數據挖掘技術中關聯規則發現的相關理論為基礎，運用經典教育統計理論對教育活動中的分層次教學實例進行分析，通過對教學活動中的各影響因素進行數據挖掘，從而發現影響教學結果的關聯規則，并將數據挖掘的預測結果反饋到新的教學活動中，為實際教學活動提供決策指導。

3 結束語

如今的社會，到處都講究素質人才，這些素質人才的來源就是各大高校。數據挖掘技術應用在教育領域，不僅是教育界的一大突破，更對將來的社會有著不可估量的價值。利用數據挖掘技術幫助社會培養出更多針對型人才，勢必將成為未來數據挖掘技術要研究的方向。

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