高校院系級教學檔案管理綜合評價分析與研究

摘要：本文主要對灰色聚類數據挖掘在高校院系級教學檔案管理綜合評價中的應用情況進行了一番論述，可以明顯的看出，其可以采取聚類的方式對高校教學檔案管理進行全面的分析，從中發現教學檔案管理的類型，其對于高校檔案管理具有重要的理論與指導意義。作為高校系級教學檔案管理人員，應圍繞著科學評估與分析，結合實際情況，確保教學檔案管理工作具有較高的水平。

關鍵詞：教學檔案管理 灰色聚類挖掘 綜合評價

在挖掘數據過程中主要是從大型的數據庫以及數據倉庫中不斷的發現，同時將其潛在信息或者知識提取出來，它的基本目的是對分析人員提供一定的幫助，探索各個數據間存在的關聯性，發現被人們所忽略掉的要素，上述所述的信息對于趨勢與決策行為的預測是非常有利的。數據實際挖掘過程中經常采用的方法是從數據庫事務中查找出關聯性原則。而聚類分析方式又是數據庫挖掘中運用最為廣泛的一項重要的技術手段，同時還是數據挖掘技術的一個分支。本文首先分析了灰色聚類挖掘算法，其次采用實例對高校院系級教學檔案管理綜合評價進行了論述，以供參考。

1、灰色聚類挖掘算法

這里所說的綜合評價，實質上指的是對諸多屬性體系結構所描述的對象系統進行全方位的評價。綜合評價的方法非常多，不過由于它們的實際出發點都不相同，并且處理問題的思路也不盡相同，相互之間都存在著優點與缺點，因此，當發生綜合評價問題時，人們經常不知道選擇哪一種方法比較好，對于評價結果的可靠性也不清楚。一般情況下，在高校院系級教學檔案管理的綜合評價中，人們比較重視的是教學檔案管理具有的綜合評價等級，所以，筆者認為，采用灰色聚類挖掘算法較為合適。

數據挖掘處理過程中，最為重要的一個環節就是數據挖掘算法，其主要是通過灰色聚類挖掘算法及在數據倉庫中所提取的數據進行的，我們能夠明顯的看出該組織中存在的個體類型，同時它還能準確的判斷出一個個體在這些類型中屬于哪一類。灰色聚類實質上就是把聚類對象對于各項聚類指標，根據幾種灰類進行分類，從而準確的判斷出這一聚類對象具體屬于哪一類。應將各種需要進行綜合評價的個體作為聚類對象，將各項評價指標作為聚類指標，及時有效的處理好各個個體指標的原始數據，然后對各個灰類區間進一步確定，并且提出白化權函數以及白化權系數，最后一步是將個體屬于某一灰類的灰色聚類系數矩陣全面的計算，以此得出這一個體屬于的灰類，從而獲取到不同樣本的實際灰類和評價等級結果。將需要預測的樣本和數據倉庫中已經分類的模式間進行全面的比較，得出這兩者間的實際距離，這樣就能夠獲悉到此樣本與哪種模式相近，然后根據該模式的整體情況對其結果進行預測，進而獲取到待識別樣本的分類等級。

2、高校院系級教學檔案管理綜合評價實例

結合評價的實際目的，將教學檔案的收集、整理、鑒定、利用、保管以及統計這六方面的要素作為評價指標體系。為了使得討論更加的方便，本文主要通過七個教學單位的教學檔案管理情況，有機的結合了專家評分及自我評分，計算出平均分數，獲取到的評分結果原始數據。

有效的處理原始數據矩陣，使其趨于標準化，然后通過灰色聚類算法，結合Matlab程序將最后的結果計算出來，具有較好綜合評價結果的是院系1、院系4以及院系5；中等水平的是院系2和院系3；綜合評價結果最差的是院系6與院系7。從最后計算出的結果中可以明顯的看出，院系1、院系4、院系5的教學檔案管理水平較好；院系2和院系3的教學檔案管理水平一般；而院系6與院系7的教學檔案管理水平是最差的。通過這樣的一種方式，能夠得出好、中、差的聚類中心，數據倉庫的分類模式就此形成。從待評價樣本的預測方面考慮，帶預測樣本應與數據倉庫中已經分類的模式進行全面的比較，得出它們之間的距離，以判斷出此樣本與哪種模式更相近，最終獲取到待識別樣本的分類等級。本文主要對灰色聚類數據挖掘在高校院系級教學檔案管理綜合評價中的應用情況進行了一番論述，可以明顯的看出，其可以采取聚類的方式對高校教學檔案管理進行全面的分析，從中發現教學檔案管理的類型，其對于高校檔案管理具有重要的理論與指導意義。作為高校系級教學檔案管理人員，應圍繞著科學評估與分析，結合實際情況，確保教學檔案管理工作具有較高的水平。

3、結論

綜上所述可知，通過對教學檔案管理各項程序進行加工后的教學檔案，不僅使其呈現出了清楚的編目、使用簡便以及內容豐富等優勢特點，而且還將該系教學工作實際情況全面的反映了出來，我們應全面的利用其具有的優勢，以提高教學工作水平。只有通過這樣的方式，教學檔案的功能作用才會進一步提高，教學檔案建設的最終目的才會得以實現。不過，在應用灰色聚類挖掘評價方式時應對三方面的事項加以考慮，一方面，評價的因素不能過多，不然，評價者難以對全部評價因素進行全面的理解，最終使得所獲取的數據不具備高質量；另一方面，參加評價的對象不能過多，不然重復的操作以及繁重的負擔將使得評價者反感行為的發生；此外，評價先導工作必須完善。由于筆者能力有限，本文的論述還不是很全面，希望同行們提出寶貴的意見或建議。

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