如何構建啟發式課程設置決策支持系統

摘要 數據挖掘能從大量數據中提取或挖掘知識，發現重要的數據模式。本文基于高校圖書館學生借閱數據及其閱讀行為，通過Apriori關聯分析算法，提出符合高校學生學習進度的啟發式課程設置決策算法，通過課程設置實例實現決策系統構建與數據挖掘相結合的初步實踐。

關鍵詞 關聯規則 聚類分析 借閱記錄 決策支持 數據挖掘

中圖分類號：G632 文獻標識碼：A

一、引言

自20世紀60年代以來，數據庫的規模與數量與日俱增，這讓人們飽受信息泛濫的痛苦：人們不再缺乏對事物的信息，而信息過多而無法從中找到真正想要的知識。數據挖掘能從大量數據中提取或挖掘知識，可以發現重要的數據模式，對商務策略、知識庫、科學和醫學做出巨大的貢獻 。

隨著高校招生規模的擴大，目前高校在校人數日益增多。課堂教育已不再是全部，學生的閱讀的行為是教育的延續和深化。而幾乎每所高校都有自己的圖書館，這使得研究高校圖書館中學生的閱讀行為成為可能。在文獻 中指出研究大學生閱讀教育的目的，其中第二點提到這一研究“可向學校提供有關資料，幫助校方了解學生的知識結構及能力結構，以利于推動教學改革和學校課程建設，提高學生素質”。因此，借助于挖掘學生的閱讀行為加以分析，為課程設置決策提供支持是可行的。

為了達到更好更全面的支持決策的目的，本文借助于數據挖掘的技術和新的研究思路，提出基于數據挖掘和學生閱讀行為分析的決策支持系統。