數據挖掘技術在教學管理中的應用

摘 要：本文主要分析數據挖掘技術在普通話等級考試中教學管理環節的應用，以供相關教育工作者分析與研究。

關鍵詞：數據挖掘技術；教學管理；普通話等級考試

中圖分類號：G658.4 文獻標識碼：B 文章編號：1002-7661（2013）30-016-01

普通話作為學生必須具備的一項基本能力，對學生日常學習交流與日后進入社會工作與生活有著重要影響。普通話等級考試作為評價學生普通話水平的主要手段，能夠系統、直觀的考察學生的普通話水平。目前，我校建立了完善的學生普通話等級考試成績數據庫，對往年學生普通話等級考試情況做了較為全面的整理，但隱藏在其中的深層次信息卻沒有被發掘。因此，利用數據挖掘技術，全面的整合學生的普通話等級考試情況并做好完善的預測與分析工作。

一、數據挖掘技術在普通話等級考試成績分析中的應用

對于我院普通話等級考試成績數據庫中大量信息儲存卻沒有得到充分利用的現狀，現引用數據挖掘技術，全面的整合學生的普通話等級考試情況并做好完善的預測與分析工作。通過關聯規則挖掘算法，對學生的戶籍、專業與普通話等級考試成績相關數據進行綜合分析與預測。依靠數據挖掘技術，從普通話等級考試成績與學生戶籍、專業分析中提取了大量有利于提高普通話教學質量的信息，對我院提高教學質量、提升學生普通話水平起到的積極的促進作用，也實現了我院為社會提供大量具備綜合素質人才的教學目標。

二、普通話等級考試信息數據挖掘系統的設計

1、數據庫體系與結構

利用數據挖掘技術，使傳統的數據庫體系與結構得到了一定程度的優化。傳統的數據庫體系主要是對單一的數據資源進行處理、決策與分析，在實際應用方面有著較大的局限性。通過數據挖掘技術對其進行一定程度的優化后，能夠將存儲的數據從不同的數據源中提取后將其轉化為公共的數據模型，便于檢索人員直觀的分析，也能與數據庫中原有的數據進行充分的整合。

2、新型數據庫的設計

新型數據庫的設計主要采用三層數據建模的手段，構建出概念模型設計、邏輯模型設計與物理模型設計三種不同的模型。其中概念模型層主要是對學生普通話等級考試分數進行概括性的整體描述，整理出較為簡潔明了的數據信息，以供檢索人員分析與利用；邏輯模型層主要是對學生普通話等級考試成績的應用進行分析，列舉出主要的應用范圍；物理模型層是對學生普通話等級考試成績進行物理分布，設計出具有實際意義的物理數據信息。

3、新型數據庫的設計流程

將系統中涉及到的數據源清理出符合分析范圍的數據，設計等級考試成績的數據倉庫，使用Microsoft決策樹創建OLAP 數據挖掘模型一，使用Microsoft聚集創建OLAP數據挖掘模型二，最后通過兩種模型的建立得出分析結果。如圖所示：

4、數據的抽取、轉換與裝載

（1）數據的抽取。傳統的數據庫數據抽取是簡單的將檢索人員所需要的數據從數據源中轉移出來，因此用戶在使用時會附帶得到部分不必要的數據，降低了檢索的效率與有效性；而新型數據庫數據的抽取是將數據源信息進行清洗與轉換并與原有的數據進行整合，形成更為全面的數據信息供檢索人員使用，顯著的提升了檢索的效率與有效性。

（2）數據的轉換。數據轉換的主要目的是實現數據信息的選擇、分離與合并、轉化、匯總與修飾，便于用戶多樣化的需求。數據轉換的主要方式有許多種，常見的轉換方式有格式修正、轉碼、解碼、字段分離、信息合并、日期/時間轉化等。

（3）數據的裝載。數據裝載作為新型數據庫數據信息檢索最后一個環節，通常涉及從源數據庫系統、數據準備區數據庫傳送大量的數據到目標數據庫。類似于數據的抽取數據的裝載有三種類型：初始裝載、增量裝載和完全刷新。

三、數據挖掘技術應用于普通話等級考試分析的結果

利用數據挖掘技術，對我院普通話等級考試數據庫中的數據進行綜合分析后，得出以下結果。

1、普通話等級考試一甲的通過情況。目前，我院沒有通過普通話等級考試一甲標準的學生，因此學生獲得普通話等級考試一甲證書的可能性無限接近于零。

2、普通話等級考試一乙的通過情況。目前，我院通過普通話等級考試一乙標準的學生較少，通過學生生源地基本為城市，因此學生獲得普通話等級考試一乙證書的存在一定的可能性。

3、普通話等級考試二乙的通過情況。超過一半生源地為城市的學生能夠通過普通話等級考試二乙標準，加強對這些學生普通話的培訓可以提高學生獲得二甲與一乙的可能性；生源地為農村的學生部分能夠通過普通話等級考試二乙標準，加強對這部分學生的培訓可以提高其獲得二甲的可能性。

參考文獻：

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（指導教師：毛 琴）