數據挖掘在教學中的應用解析

劉昆

摘要：由于社會主義市場經濟發展速度不斷加快，基于這種大環境影響下，數據挖掘技術也隨之發展起來，并且得到了各個領域的廣泛應用，例如商業以及金融業等，但是在我國的教育領域中，數據挖掘技術在教學中的應用少之又少。因此，本篇文章就數據挖掘技術的概念詳細的說明，通過對數據挖掘在教學中的應用進行充分的分析，希望通過本文的闡述，可以給我國的從教人員在教學模式上提供一定的幫助，并對教育事業的管理工作起到輔助的作用，進而提高我國的整體教學水平，為數據挖掘在教學中的應用奠定了扎實的基礎。

關鍵詞：數據挖掘；高校教育；教育信息化；學習評價特征；分類分析

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）14-0091-02

進入新世紀以來，隨著我國信息化發展的速度越來越快，在這種環境的影響下，我國的教學部門也開始將信息化和數字化的理念融入到教學中來。就拿廣東外國語學院來說，在03年底，學校自從接受了市教育部的評估之后，學校在教學中開始融入信息化技術和數字化技術，使得學校的教學管理和發展呈現直線上升的趨勢。隨著信息化時代的來臨，學生們在對教師的工作進行評分時，由傳統的筆答方式逐漸演變為應用計算機進行評分，而教師在對學生的每次考試成績進行公布時，也將傳統的紙質評分逐漸演變為應用計算機進行評分，教師和學生也可以應用計算機技術進行選課或者學習，而學校的教學系統也由傳統的辦公室自動化系統逐漸演變為數字化對外公開系統。隨著各個學校將信息化技術和數字化技術融入到教學中來，不僅有效地提升了學校教學的整體效率，同時也給學校節約了大量的人力資源和物力資源，促進了我國教學的進一步發展。與此同時，隨著學校將信息化技術應用到教學中來，它也給學校的管理工作和教學方式積攢了大量的參考數據。其中包括學生所有考試成績管理數據、教師教學質量和學生對教師教學方式的評分數據、教師和學生考試管理數據以及教師的專業知識培養數據等。這些數據的存在，不僅是輔助學校教學管理的重壓工具，更是給學校教學的今后發展奠定了扎實的基礎。但是，根據目前的情況來看，我國的各個學校的教學和管理工作一直處于起步階段，因此，這些數據還沒有得到各個學校的廣泛使用?；诂F在的情況來看，各個學?？梢越柚@些數據并進行充分的挖掘，不僅可以有效地提升整個學校的教學質量，同時也給學校的今后發展奠定了重要的條件。

1 概述

數據挖掘（Data Mining） ，也被人們廣泛稱作數據開采，建立在一個全新的角度出發將各個領域的技術進行結合得出的產物，其中包括數據庫技術、知識發現技術（KDD技術）、數據統計技術等。它的主要原理就是將所需要對數據從大量的數據庫中搜索出來，并將這些數據進行充分的挖掘，將這些數據中最有利用價值和具備潛在效益的一面進行利用，并將這些挖掘的數據進行高級處理的整個過程就叫做數據挖掘。見圖1所示：

數據挖掘可以從兩個層次進行解釋：在淺層次上， 數據挖掘可以借助數據庫管理系統的三個功能分別是數據查找功能、數據探索功能以及數據報表功能，與兩種數據分析法進行結合，其中包括多維數據分析法以及數據統計分析法，在實現聯機將這些數據進行分析處理，進而得出所需要的參考數據。在深層次上，數據挖掘可以將數據庫中前所未聞的數據或者隱性的數據探索出來。并將數據庫中可以利用的數據進行高校的挖掘和索取，進而給人們提供更好的參考數據，并將這些數據進行充分、合理的應用。

2 數據挖掘方法

在對數據挖掘進行充研究時，由于數據挖掘涉及的科學領域比較眾多，因此，數據挖掘的方法也以很多的形式表現出來。第一方面傳統統計分析方法；第二方面就是機器學習方法；第三方面就是數據庫方法。要想真正實現注入三方面的內容，下面就是筆者對這三方面的詳細介紹。

2.1 傳統統計分析方法

傳統統計分析方法主要包含五個方面的數據分析，第一個是判別分析；第二個是回歸分析；第三個是聚類分析；第四個是探索性分析；第五個是支持量分析。傳統統計分析方法的原理為，用戶首先要提供所要假設的參數，然后在由系統將這些參數進行數據驗證。傳統統計分析方法存在很多弊端，例如經過訓練之后才能進行使用，由此同時，在進行數據探索時，為了保證數據的真實性，用戶需要進行多次操作。在統計學習理論中，被人們探索出的一種新型學習方法就是支撐矢量機（SVM），建立在計算學習理論的結構較小風險的原則之上，可以提升學習機的泛化能力。

2.2 機器學習方法

機器學習方法主要包含三個方面，第一方面是歸納學習法；第二方面是基于范例推理法；第三方面就是貝葉斯網絡。基于范例推理法的工作原理就是借助原理的實驗或者方式來對于指定的問題進行求解。據目前情況來看，我國的對機器學習方法進行探索的方向是把范例推理同格子機和最近鄰原理相進行充分結合。除此之外，基于多關聯規則的分類算法是一種具有較高的效率以及較強的適應功能的機器學習算法。

2.3 數據庫方法

數據庫方法主要包含三種方法，第一種是基于可視化的多維數據分析方法；第二種還是 OLAP 方法；第三種面向屬性的歸納方法等。

3 數據挖掘在教學中的應用

3.1 學生成績數據挖掘

每個學校都會在期末的時候對學生的成績進行統計，其中包含學生的平時成績、學生的考試成績以及各科教師對學生的考查成績等，在教學的過程中應用數據挖掘技術，不僅可以給學生在查詢自己的各項成績時提供便利，同時也給可學生的綜合成績進行統計。應用關聯分析法，不僅可以將學生的各項成績進行充分的挖掘，同時還可以讓學校及時地了解學生的各項成績、學生的全部信息、學生的專業發展、教師的教學質量以及其他未知信息等之間存在的聯系。在每個學校的期末結束以后，學校的全體人員可以利用數據挖掘技術對各項數據進行查詢以及統計之外，還可以從中吸取一些經驗，這對教師以及學校的管理人員在面對新的學期時的工作與教學管理提供了重要的意義。

3.2 教師課堂教學評分數據挖掘

根據目前情況來看，許多學校開始使用計算機評分方法讓學生給教師進行教學質量評分。在學校期末工作結束之后，教師可以應用計算機來查詢學生對自己教學質量的評價，學校教務部們可以根據學生對教師教學質量的評價標準來制定新的學期的教學方案，并根據學生給教師做出的評價來給教師進行排名，并利用數據挖掘技術將這些數據進行充分的分析，并根據分析出的結果對各科教師的教學成果和教師具備的專業素質、學生自身具備的綜合素養、評分標準的判定以及指標之間衡量值的設定進行挖掘，進而讓教師了解教師的教學方式也及教學質量與學生的各項成績有著直接的影響。見圖2所示：

4 結束語

總而言之，隨著科技發展的腳步越來越快，教學部門也開始將信息化技術和數字化技術應用到教學中來，而傳統的教學模式已經不能很好地滿足現代的教學需求，我們也很難在依照傳統的方式將所需要的參數在大量的數據中快速的查找出來，這就需要在教學中應用數據挖掘技術。即使數據挖掘技術只是一種輔助工具，它永遠也不可能將教師的位置進行替換，但是它可以給教師的教學工作提供輔助的作用。數據挖掘技術就是通過科研人們通過大量的實踐得出的產物， 它給在傳統教學管理模式中很難獲取或者不能獲取的數據提供了捷徑。

參考文獻：

[1] 江敏，徐艷.數據挖掘技術在高校教學管理中的應用[J].電腦知識與技術，2012，8（24）：5741-5745+5760.

[2] 陳小莉，刁永鋒.數據挖掘在教學管理中的應用研究[J].中國醫學教育技術，2010（24）；10602：165-168.

[3] 黃佳彬，胡健.數據挖掘在實踐教學信息網中的應用[J].計算機光盤軟件與應用，2013（16）；23124：104+106.