商業智能技術在高校教學管理中的應用研究

摘 要: 商業智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業作出明智的業務經營決策的工具。本文作者提出了將商務智能技術應用于高校教學管理中，并給出了基本思路，同時在成績管理模塊中嘗試具體運用，旨在通過建立統一的教學管理數據視圖，為相關的應用人員提供準確、快捷、高效的教學業務數據查詢平臺，尤其是為廣大師生提供教與學的方向指示。

關鍵詞: 高校教學管理 商業智能技術 數據挖掘

1.引言

商業智能也稱作BI(Business Intelligence)，這一概念最早是由GartnerGroup提出來的，主要應用于企業中。它能將企業數據轉化為知識，進而轉化為企業利潤。確切地講，商業智能并不是一項新技術，它是將數據倉庫(DW)、聯機分析處理(OLAP)、數據挖掘(DM)等技術與資源管理系統(ERP)結合起來應用于商業活動實際過程當中，實現了技術服務于決策的目的，目前在國外已經得到了廣泛的應用。其中IBM公司就是一個為很多企業提供BI解決方案的知名公司，已經有大量的成功案例。在國內，當前商業智能系統也主要運用在企業的商業活動中，例如廣告業、銀行業、移動通信等;部分政府機關和事業單位為了更有效地管理和使用各種經濟數據等也有運用，如各級稅務部門。但是在高校的教務管理部門的應用目前尚沒有深入的應用和研究。我們提出了將商業智能技術引入到高校教學管理的設想，給出了基本思路，并在學生成績管理中小試牛刀，作了初步嘗試，希望能夠進一步深入推廣。

2.基本思路

在高校教學管理中利用商業智能技術的基本思路就是以數據倉庫、聯機分析處理(OLAP)和數據挖掘為核心，將來自教學過程中不同運作系統的大量冗余數據，進行識別、提取、清理，以保證數據的正確性和有效性，然后經過抽取(Extraction)、轉換(Transformation)和裝載(Load)，即ETL過程，合并到一個相對級別較高的數據倉庫中，從而得到教學數據的全局視圖。

商業智能在教學中的應用與在商業中的應用最根本的區別在于反饋受眾的不同。在企業商業智能應用中，最終結果以某種知識形式反饋給相應的企業決策人員，而原始數據的創造者——絕大多數的員工，得不到最終結果的反饋，從管理角度上考慮，他們也無需得到這部分知識的反饋。而在教學中，商業智能應用的最終結果的主要反饋對象也包括原始數據的創造者之一，例如學生本人。學生作為重要的反饋受眾得到他自己所創造的大量數據的最終形式化結果，從而更有效地引導學生關注和了解自己的學習狀況，主動地看清自己的位置，自己的趨勢，自己的所作所為的可視化結果，以便更好地完成學業。同時，幫助教學管理者分析和掌握學生的總體情況與發展趨勢，更有效地利用現有的數據，挖掘數據的功效，以加快教學管理體系的改革，從而最大限度地提高教學管理的效能。

3.學生成績管理中商業智能技術的應用初探

在高等院校中，學生的相關數據尤其是和學習相關的數據可謂是海量，但是目前這海量的數據沒有發揮其應有的功效，大部分高校對這部分數據的應用主要在于對數據的查詢和統計，而這兩個功能也只是數據的一小部分功能;對數據的分析，并給出相應的決策指導，使數據起到更高層次的功效。我們設想，在教學中，商業智能應用的最終結果的主要反饋對象是原始數據的創造者——學生本人。以往數據分析的最終結果主要反饋給學校各級領導，僅僅將形式化的數據知識作為決策參考，從而主動地影響學生本人，而學生只是被動地接受影響，這種現象導致的最終結果就是教師苦口婆心地勸導，而學生卻置若罔聞。這正是因為學生沒有得到全面的、準確的、實時的數據信息反饋，對自身的學習狀態沒有正確而清醒的認識，所以，我們設想，讓學生作為重要的反饋受眾得到他自己所創造的大量數據的最終形式化結果，從而使學生主動地看清自己的位置，自己的趨勢，自己的所作所為的可視化結果。

在學生成績管理模塊中，學校通過合適的查詢工具、數據挖掘技術、OLAP技術等對學生成績數據進行分析處理，最終以可視性較好的最終知識呈現給學生用戶。本模塊力爭主要達到以下目標:一是圖表化的綜合趨勢分析;二是可視化的學習定位分析;三是可預見的學習趨勢分析，等等。

3.1成績均值分析

學生可以將自己各門課程的成績與本專業各門課程平均分進行比較，通過曲線圖來形象表示。如圖1所示。

事實上，學生可以更加靈活地選擇需要，任意圈定比較的人群范圍，比如和同宿舍幾位同學的成績比較，或者本專業成績比較優異的幾位同學，等等。

3.2合格率分析

通過對一個班或一個專業的各門課程的合格率進行分析，學生可以清楚地看到自己是否屬于不合格的人群當中，從而加強學習。尤其對于那些在校期間掛科現象嚴重的學生，讓他們有危機感和緊迫感。如圖2所示。

現在的學生都有一種從眾心理，總覺得大家都跟自己差不多，以為自己掛科不好沒關系，孰不知自己已經是掛了大部分都通過的課程。通過這樣形象反饋，學生能意識到自己掛的不是尋常科，并非大家都跟自己一樣不合格，當自己屬于那一小部分人的時候，就要提高警惕了。

3.3綜合趨勢分析

許多學生進入大學以后，既不知道自己走過的歷程，又不知道自己未來的方向，這樣就容易產生厭學情緒。我們通過設計這樣一個模塊，讓學生能夠回顧自己過往的成績走勢，顯示進入大學以來的總體趨勢。通過這個走勢圖，學生可以在較短時間內看出趨勢。如果情況不理想，管理模塊會作出及時的預警，引起學生和教師的重視。如圖3所示。

4.進一步設想與目標

我們希望建立一個系統，實現以下形式化目標:一是可定制的動態報表查詢;二是界面友好的指標管理;三是實時的、高自由度的線上分析處理;四是可視化的教學結果分析;五是輔助的趨勢預測;六是輔助的教學規劃分析;七是輔助的學習方向分析。最終為教學的主要對象——學生，提供一個完整、高效、可靠的指導平臺，從而更好地促進學生學習，輔助教學改革的實施。

5.結語

將商業智能應用于教學管理，能夠加強高校教學數據的傳播反饋能力，消除學生、教師、領導之間對教學目標、教學數據結果的認知差距，讓原始數據的主要創造者，同時也是教學的最主要對象——學生，獲得更多的最終反饋，全面改善教學主動與被動的關系，使教與學這個群體中的每個人目標一致、齊心協力、化被動為主動。

參考文獻:

[1]傅國華，毛彧.教務輔助決策分析系統的思考[J].管理觀察，2008.10.

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