淺析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在學(xué)生管理系統(tǒng)中的應(yīng)用

巢湘萍+肖莎

摘要："智慧"理念引導(dǎo)下的高校教育教學(xué)模式正在產(chǎn)生巨大變革，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種新型數(shù)據(jù)分析技術(shù)，通過挖掘分析并形成智能決策依據(jù)，廣泛應(yīng)用于高校教育教學(xué)中，成為學(xué)生管理系統(tǒng)不可或缺的一部分。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；智能決策；學(xué)生成績；管理

一、引言

近幾年來，隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，"智慧"理念引導(dǎo)下的高校已建成或正在建設(shè)“智慧校園”——信息技術(shù)高度融合、信息化應(yīng)用深度整合、信息終端廣泛感知的信息化校園。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種新型數(shù)據(jù)分析技術(shù)，是應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘方法對數(shù)據(jù)實施深度挖掘并形成智能決策依據(jù)，從而為教育者、學(xué)習(xí)者、管理者、教育軟件開發(fā)者和教育研究者等提供服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的技術(shù)特性和潛在價值使其成為學(xué)生管理系統(tǒng)中“智慧”精髓部分，是“智慧校園”不可或缺的一部分。

目前，國內(nèi)許多高校學(xué)生管理系統(tǒng)平臺建設(shè)已逐步趨于成熟，隨著應(yīng)用的不斷深入，產(chǎn)生和收集數(shù)據(jù)的能力大為提高，各個業(yè)務(wù)平臺中積累了大量詳實的教育信息數(shù)據(jù)。面對浩如煙海的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的利用僅停留在監(jiān)控、查詢、統(tǒng)計等簡單應(yīng)用，信息資源未真正發(fā)揮其價值，數(shù)據(jù)背后隱藏的許多重要信息未能被挖掘利用，而這些信息正是教育管理部門和學(xué)校的寶貴財富。所以需要對其進行更高層次的數(shù)據(jù)分析，提取出有用的規(guī)則和知識，為教育教學(xué)提供系統(tǒng)、科學(xué)化的決策指導(dǎo)，能滿足這一需求的強有力的技術(shù)就是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究現(xiàn)狀

從1989年首屆人工智能國際學(xué)術(shù)研討會議召開至今，經(jīng)過多年的發(fā)展，由人工智能延伸出來的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)己經(jīng)積累了豐富的研究成果，越來越多的基礎(chǔ)理論、技術(shù)、工具、應(yīng)用領(lǐng)域的最新研巧成果源源不斷的出現(xiàn)。目前，國外研究數(shù)據(jù)挖掘方面的機構(gòu)有很多，包括很多的教育機構(gòu)比如有麻省理工、斯坦福大學(xué)等，還有ACM、KDNET等研究組織。在國內(nèi)，一般高等教育機構(gòu)或者研究所都會有大量的數(shù)據(jù)挖掘研究人員，研究涉及到數(shù)據(jù)挖掘算法理論及應(yīng)用實際。如著名學(xué)府上海交通大學(xué)、南京大學(xué)等高等院校對包括增量及關(guān)聯(lián)在內(nèi)的數(shù)據(jù)挖掘算法的改進研究。數(shù)據(jù)挖掘算法的應(yīng)用研究不再局限于初始的商業(yè)領(lǐng)域，各種教學(xué)評價、金融、交通管理、搜索引擎、生物科技等眾多社會層面的信息化領(lǐng)域都和數(shù)據(jù)挖掘息息相關(guān)。

三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在學(xué)生管理系統(tǒng)中的應(yīng)用

1.學(xué)生成績分析

利用現(xiàn)有學(xué)生成績數(shù)據(jù)庫和學(xué)生基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)庫，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘算法進行情況分類、關(guān)聯(lián)分析，得出了科目的關(guān)聯(lián)拓撲圖。從中科學(xué)地分析出影響科目成績高低的潛在因素（如戶籍、高考分數(shù)、性別等看似無關(guān)的因素），有利于教師因材施教，促進課堂改革；找出科目與科目之間的關(guān)聯(lián)，指導(dǎo)合理排課和及時調(diào)整教學(xué)內(nèi)容，從根本上提高課堂教學(xué)效果；預(yù)測分析不及格學(xué)生特征，提前預(yù)警，有針對性完善現(xiàn)有的教務(wù)管理，幫扶并監(jiān)控預(yù)警學(xué)生群體認真學(xué)習(xí)，降低高校不及格率。

2.學(xué)生自主學(xué)習(xí)。

隨著信息化建設(shè)的不斷推進，學(xué)生自主學(xué)習(xí)不再局限于書本知識。通過互聯(lián)網(wǎng)、手機新媒體等多種渠道，學(xué)生可以自主選擇喜歡的學(xué)習(xí)方式和內(nèi)容，如教學(xué)視頻、論壇討論、在線實時交流、電子課件下載、收發(fā)郵件等，學(xué)習(xí)內(nèi)容和途徑的選擇廣而雜，而且學(xué)習(xí)效果無法考量。學(xué)生的個性差異與自主學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)難以量化和統(tǒng)計，無疑造成教師對學(xué)生自主學(xué)習(xí)獲得的知識多少、掌握的具體情況以及獲得的有益知識等等無法評價，導(dǎo)致學(xué)習(xí)過程中缺乏有效地指導(dǎo)與監(jiān)控。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)收集、分析學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程中的動態(tài)和靜態(tài)信息，使學(xué)生個性特征的收集和分析工作由人工轉(zhuǎn)向自動，對學(xué)生自主學(xué)習(xí)進行系統(tǒng)的客觀的評價，真實地反映學(xué)生對知識的理解和掌握情況，從而幫助教師及時調(diào)整教學(xué)計劃和方案，對不同的學(xué)生提供不同的教學(xué)資源，為學(xué)生自主學(xué)習(xí)的開展與改進方面提供有效的指導(dǎo)。

3.教學(xué)效果評價

將選課信息數(shù)據(jù)庫、教學(xué)測評數(shù)據(jù)庫與學(xué)生成績數(shù)據(jù)庫進行信息的處理和整合，利用決策樹分類和關(guān)聯(lián)分析可以分析教師的個人素質(zhì)與教學(xué)水平之間的關(guān)系，專業(yè)素養(yǎng)與教學(xué)成果之間的關(guān)系，以科學(xué)的方法實現(xiàn)教學(xué)評價結(jié)果的公正、公平。同時為進行科學(xué)合理的教學(xué)管理提供決策指導(dǎo)，從正確的方向?qū)處熯M行改造，提高教師的素養(yǎng)和涵養(yǎng)，促進教育事業(yè)的蓬勃發(fā)展。

4.學(xué)生日常管理

隨著生源素質(zhì)的下降，所有學(xué)校都存在學(xué)生管理難的問題。學(xué)生從入學(xué)到畢業(yè)的信息都記錄在學(xué)校的數(shù)據(jù)庫中，如學(xué)生檔案、新生入學(xué)教育、軍訓(xùn)、學(xué)生違紀事件處理、評優(yōu)、學(xué)生的獎學(xué)金、貸學(xué)金、勤工儉學(xué)、困難補助、費用減免、特殊事故的處理與學(xué)生平安保險、班主任評語等等。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以分析出品學(xué)兼優(yōu)的學(xué)生有什么樣的特點，而違反紀律，不聽管教的學(xué)生又有什么樣的特點。利用挖掘結(jié)果就可以分析出學(xué)生的行為規(guī)律，便于學(xué)校制定對學(xué)生日常管理的規(guī)章制度。

5.畢業(yè)生就業(yè)整體分析

通過對學(xué)生全面信息的分析以及就業(yè)后的跟蹤調(diào)查，利用數(shù)據(jù)挖掘可以分析出何種專業(yè)的學(xué)生在哪類地區(qū)就業(yè)率高，具備何種素質(zhì)的學(xué)生受到用人單位青睞，以便合理引導(dǎo)本校的教育資源；同時根據(jù)學(xué)生在校的基本情況數(shù)據(jù)，關(guān)聯(lián)分析出哪些素質(zhì)對學(xué)生將來成才影響最大，以便在以后的教育中有針對性地培養(yǎng)學(xué)生，從而提高畢業(yè)生的就業(yè)競爭力。

四、結(jié)語

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在學(xué)生管理系統(tǒng)領(lǐng)域大有可為，不僅對教育的管理更加科學(xué)化，而且也增加了數(shù)字化的建設(shè)，解決了教學(xué)部門的諸多問題，如人才的預(yù)測培養(yǎng)、學(xué)科不及格預(yù)警監(jiān)管、學(xué)風(fēng)考勤的建設(shè)、教學(xué)測評等。利用數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘日益豐富的教育教學(xué)數(shù)據(jù)，將之轉(zhuǎn)換為寶貴的知識信息財富，從而指導(dǎo)教育管理部門出臺正確合理的政策，幫助學(xué)校充分利用教學(xué)資源、提高教學(xué)質(zhì)量，增強學(xué)校的競爭力。教育管理部門和學(xué)校應(yīng)積極尋求該技術(shù)在學(xué)生管理系統(tǒng)中應(yīng)用的結(jié)合點，更好地促進數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在“智慧校園”中發(fā)揮作用。

參考文獻：

[1] 李婷，傅鋼善.國內(nèi)外教育數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀及趨勢分析[J]，現(xiàn)代教育技術(shù)，2010，20（10）：21-25.

[2] 舒忠梅，徐曉東，屈瓊斐.基于數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)生投入模型與學(xué)習(xí)分析[J]，遠程教育雜志，2015（1）：39-47.