基于聚類分析的教職工檔案管理

夏 宇, 劉天華

(沈陽師范大學 科信軟件學院, 沈陽 110034)

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基于聚類分析的教職工檔案管理

夏 宇, 劉天華

(沈陽師范大學 科信軟件學院, 沈陽 110034)

提出了基于聚類分析的教職工檔案管理系統的設計思路。首先采用B/S架構、SQL Server 2012數據庫以及Visual Studio 2013開發平臺搭建教職工檔案管理系統,完成教師檔案的查詢、添加、更新、刪除操作;其次將聚類分析技術運用到檔案管理系統中,著重解決了教師檔案的應用要求,掌握教師檔案數據的各項數據特征,從復雜的數據源信息中挖掘出潛在規律以及關鍵屬性,找出各個簇中最具代表的核心數值,經過正確的聚類分析方法處理,最終得出令人滿意的教師評估結果,幫助有關部門決策。通過聚類分析方法與檔案管理系統的融合,有效的提高了檔案管理工作的效率、便于學校有關部門對教師做出合理評估,實現教職工檔案信息的有序化管理。

聚類分析; B/S架構; Visual Studio 2013; SQL Server 2012

0 引 言

近年來,教職工檔案信息[1]的管理呈現多樣化、復雜化的特點,這就使得教職工檔案信息的管理計算機化成為必然的發展趨勢。目前,聚類分析技術[2]發展迅速,不僅在教育技術領域得到廣泛應用,而且在檔案信息整理方面也卓有成效。聚類分析技術結合計算機來完成教職工檔案信息[3]的管理工作,確保學校管理教師檔案信息的工作人員的工作準確無誤,同時還可以運用本系統的記錄信息來統計學校要求的海量信息,系統會根據用戶的需求自動彈出所需要的信息,這將使檔案管理員從繁重的任務量中擺脫出去,節省工作時間、增強工作效率,使學校相關工作能夠及時、正確的進行。因此研發、設計并實現中小學教職工檔案管理[4]系統顯得格外有意義。

1 聚類分析技術

聚類分析[5]指將不同的研究對象分為相同性質的群組的分析過程,其特點為自動決定最佳分類數、能夠及時處理大量繁瑣數據、對象各自彼此獨立等。聚類分析與因特網的結合主要是用來進行文檔歸類修復,主要步驟如下:

1) 數據預處理:主要包括選擇物體的個數、體貌特征等,特征要尤其突出、足以體現物體的本質,轉化為一個新的顯著特征,然后獲取一個準確的特征集進行聚類,若出現孤立點,則會導致聚類結果出現偏差,所以需將孤立點移出。

2) 衡量相似度、距離:數據的類似性是某一個類的基礎,那么衡量不同數據在同一個特征空間的相似度就成為重中之重,從而衡量不同數據間的相異性。

3) 聚類或分組[6]:聚類主要分為2種方法,分別是劃分方法和層次方法。將數據信息如何最優劃分到不同的類中是十分重要的環節,數據根據不同的聚類標準[7]被劃分到不同的類中。

4) 評估輸出:評估聚類結果是另一個重要環節,沒有具體的標準評價聚類質量,通過一個類有效索引評價,通常來講,各類之間的分離與各類內部的耦合,都將用來評價聚類結果的質量,類有效索引的最佳值將從正確的類數目中獲取。

2 檔案管理系統的設計

教職工的檔案信息包括教師的校區信息、教師項目信息、教師發明專利、教師獲獎信息、教師處分信息、教師職稱管理、教師人事檔案、教師人事調動、教師繼續教育、教師論文信息、教師著作信息、教師指導學生與教師其他文件等。

2.1 系統總體功能結構圖

教職工檔案管理系統[8]的主要功能有添加、刪除、編輯、顯示檔案信息。采用B/S架構[9],研發客戶端與管理端,分別為Service[10]與WebService[11],Service主要負責連接數據庫,而WebService則負責與前臺連接,具體功能結構見圖1。

圖1 系統總體功能結構圖

2.2 功能模塊設計

本系統共分為2個模塊,分別為用戶、后臺管理以及聚類分析,每個模塊又分為小模塊實現其相應功能,功能設計如下:

1) 用戶管理包括信息注冊、登錄以及個人信息的查看與修改。通過填寫姓名、身份證號等相關信息,完成注冊,用戶登錄后,可以完成個人信息的查看與修改;后臺管理教職工檔案[12]的海量信息,實現檔案信息的添加、刪除、編輯以及顯示功能,同時管理員還需要定期的進行系統維護、及時的安裝補丁升級。

2) 采用K-means聚類的方法[13]對教師檔案進行分析,首先要確定K-means聚類的目標:給定一個包含n個a維檔案數據集X={x1,x2,…,xi,…,xn},其中xi∈Ra,確定要生成的檔案數據子集的數目K,K-Means聚類算法將各教師檔案進行分類,進行K個劃分C={ck,i=1,2,…,k},每個劃分都代表一個檔案類ck,每個類ck均有一個類別核心值ui,ui為這個類最具代表的數值,即核心值成績。運用歐式距離作為判斷相似度的準則,通過計算類中各點到ui的距離平方和,判斷該點與核心數值的相似性,距離平方和為

(1)

(2)

其中:aki=1(xi∈ci)或者aki=0(xi?ci)。顯然,聚類中心uk應該取為類別ck類各檔案數據點的平均值。

本文,K-means聚類算法從一個初始的K類別劃分開始,然后將各檔案數據點指派到各個類別中,目的是減小總的距離平方和。K-means聚類算法中總的距離平方和隨著類別個數K的增加而趨向于減小(當K=n時,J(C)=0)。因此,總的距離平方和只能在某個確定的類別個數K下,取得最小值。

K-means將檔案數據集劃分到K個分類中,算法的流程描述如下:

1) 從檔案數據集中隨機選擇 K個初始聚類中心;

2) 對檔案數據集中的每個數據對象,計算其與所有聚類中心的距離,并按照最近鄰原則將其劃分到距離最近的類中;

3) 重新計算各個新形成聚類的聚類中心,計算所有檔案的距離平方和;

4) 判斷聚類中心J(C)值是否改變,若是,重復執行2 、3兩步操作直到聚類中心不再發生變化則算法結束;若不是,算法直接結束。

運用相似度的方法去研究教師檔案信息之間的關系,這里用1和-1表示,若2份教師檔案信息的相似度極高,那么相似系數則趨近1或-1,反之趨近0,相似度較高的則分為一類。

設Ai,j為教師檔案Mi與Mj之間的相似度,那么有

1) Ai,j=±1 <=> Mi=kMj(k為常數,且k≠0);

2) |Ai,j|≦1(i,j為任意數);

3) Ai,j=Aj,i(i,j為任意數)。

利用聚類分析方法去挖掘、評價教師綜合表現、為其打分,這樣各個劃分都成為一個成績集合群,處于簇中心的值、最具代表的值就是核心值成績,那么核心值成績就是教師評價的有效指標。因此,通過聚類分析方法得到的成績是相對的,而不是絕對的,這樣就可以根據不同的角度對教師檔案進行具體評估。

2.3 數據庫設計

數據庫[14-15]可以高效的存儲與管理數據信息。初級階段需要建立E-R圖模型,E-R圖模型可以表達出實體之間的關系、數據對象與實體的關系以及數據的屬性信息等,足以呈現本系統的需求設計,本系統的E-R圖見圖2。

3 檔案管理系統的實現

3.1 系統的實現

開始由用戶發起登錄操作,用戶名和密碼匹配成功,則完成系統登錄操作,顯示當前默認檔案信息。然后點擊添加、查詢、更新、刪除按鈕實現相對應的功能操作。若數據庫中沒有與之相匹配的結果則顯示相應的錯誤信息,返回并提示繼續添加、查詢、更新、刪除操作,如果需要導出并打印,則可以點擊屏幕下方導出、打印按鈕,結束。

圖2 數據庫E-R圖

3.2 聚類分析的實現

表1 字段屬性

目前,學校十分重視教師的各項技能以及綜合素質情況,而在教師的綜合評價體系中,學校要考慮老師的各種業務能力與在校的日常表現,如教師發表論文數量、教師獲獎情況等。假設我們從系統中采集的教師檔案信息為教師的著作數量、論文數量、獲獎數量、職稱情況,具體分析見表1。

1) 傳統教師評價

大多采用絕對數量的評價,如教師的論文數量達到10篇以上即為優秀教師,雖然處理方式簡單統一,但是若很多教師沒有達到10篇論文的標準,按照傳統評價體系評價教師就不合理。

2) 聚類分析教師評價

聚類分析方法則按照顯著特征選取若干個準確的特征集簇,將數據放于簇中,在此過程中會出現若干孤立的點,防止出現偏差將孤立點移出,然后衡量不同數據在同一個特征空間的相似度,從而得出不同數據間的相異性。同時不同的簇也將相應地對各個成績群進行劃分,給出相應成績群的核心成績。若著作的數量很多時,自然用在寫論文的數量上就會大大減少,從而對本身的綜合評價帶來影響。著作數量、論文數量、獲獎數量都很少時,那么可以挖掘出老師的工作狀態不是很積極、綜合能力沒有體現,再評職稱的時候就會處于劣勢。只有合理安排自己的學習時間、努力工作,將各個方面都做到最好,才會促進教師各方面的綜合發展。

以下是某專業2014學年度對5位教師綜合評價的數據,進行聚類分析。評價項目及分數情況見表2。評價得分情況見表3。

表2 評價項目及分值情況

表3 評價得分情況

聚類結果為:{4}、{1,2}、{3,5},根據以上結果,將教師分為3類,其等級分別為A、B、C。

通過以上對傳統方式與聚類分析方式教師評價的對比上看,傳統方式比較死板,不能全面衡量教師的工作情況,而通過聚類分析的方法則可以補充傳統方法的不足,挖掘出老師的各方面信息。

4 結 論

結合聚類分析、運用計算機管理教職工檔案,可以顯現出以往管理模式所無法達到的優勢,聚類分析能夠從樣本數據出發,自動進行分類、綜合評價教師檔案,全面衡量教師的各種工作狀態,若所采用方法不同,那么得到的結論也會不同;而計算機的優點則可以高效的完成教師檔案的查詢、添加、更新、刪除操作,實現教師檔案信息管理的系統化、有序化、科學化。本文做出詳細的需求分析、數據庫設計、總體功能模塊設計等,采用聚類分析方法,研發出教職工檔案管理系統,完善教務管理體制、有效地提高了教務工作效率,具有重要的作用和意義。

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Received date: 2015-12-06.

Supported: Project supported by Department of Education of Liaoning Province (L2010514).

Biography: CHENG Congdian(1960-),male, was born in Shenyang city of Liaoning province, professor of Shenyang Normal University, master.

文章編號: 1673-5862(2016)02-0201-05

理論與應用研究

Abstract: The problem whether a iterative process of nonexpansive mappingTin real Banach Spaces converges to its fixed point(IPNMCFP)has be extensively studied. Particularly, in 2004, Xu H K constructed a kind of extended Mann iterative process for nonexpansive mapping T, and by the so called viscosity approximation methods, he proved that the iterative process converges strongly to a fixed point of Tunder the uniformly smooth Banach Spaces. In 2007, Zhang S S developed the work of Xu H K. This paper further studies the problem IPNMCFP. By replacing constants with operators, the Ishikawa iterative process is generalized as a class of extended Ishikowa iterative process. Under some conditions, the strong convergence of the iterative process is proved in the viscosity approximation methods, using the theory of duality mapping and variational inequality. And in a special case the iterative process converges strongly to a fixed point ofTis also proved. For the introduced iterative process involves many kinds of Mann and Ishikawa iterative processes, the main conclusion of the present work extends and generalizes some recent results of this research area.

Key words: nonexpansive mapping; fixed point; sequence; Mann iterative process; Ishikawa iterative process

doi: 10.3969/ j.issn.1673-5862.2016.02.016

Offiles management of teaching and administrative staff based on cluster analysis

XIAYu,LIUTianhua

(Software College, Shenyang Normal University, Shenyang 110034, China)

In this paper, we propose a stratage to design a file management system for teaching and administrative staff based on cluster analysis. Firstly a platform was developed with B/S structure, database of SQL Server 2012 and Visual Studio 2013, and a staff files management system was builted to complete the operations of querying, adding, updating and deleting. Secondly the cluster analysis technique was applied to the files management system. It focus on solving the application requirements of teacher files and grasping the characteristics of the teacher files data, diging out the potential law and the key attributes from the complex data source information and finding out the most representative of the core values. After cluster analysis process correctly,finally, the satisfactory evaluation results are obtained, which will help school authorities for decision making. With the integration of clustering analysis and files management system, the efficiency of files management is improved, which provides a reasonable assessment of teacher for school authorities, and realize ordering management on files information.

cluster analysis; B/S architecture; Studio Visual 2013; Server SQL 2012

Aclass of extended ishikawa iterative processes in Banachspaces for nonexpansive mappings

CHENGCongdian,GUANHongyan

(School of Mathematics and Systems Science, Shenyang Normal University, Shenyang, 110034, China)

O177 Document code: A

2015-12-13。

遼寧省教育廳教育教學研究項目(ZK2015052)。

夏 宇(1991-),男,遼寧丹東人,沈陽師范大學碩士研究生; 通信作者: 劉天華(1966-),男,遼寧沈陽人,沈陽師范大學教授,博士。

1673-5862(2016)02-0196-05

TP391.1

A

10.3969/ j.issn.1673-5862.2016.02.015