論數據挖掘技術在貧困生認定與管理中的應用

摘 要本文從數據挖掘技術的相關概述入手，著重分析了貧困生認定與管理現狀，探析了數據挖掘技術在貧困生認定與管理中的應用模型，并提出了數據挖掘技術在貧困生認定與管理中的應用策略。

【關鍵詞】數據挖掘技術；貧困生；認定；管理；應用

1 數據挖掘技術的相關概述

數據挖掘技術主要指從大量的數據信息中自動發(fā)現具有特殊關系的信息。數據挖掘技術主要包括數據準備、數據挖掘、結果分析這三個過程。數據挖掘具有分類、估算、預測、關聯分組和聚類這五種功能。

2 貧困生認定與管理現狀

2.1 貧困生認定現狀

現階段，我國高校貧困生的證明主要包括班級、院校和學校的證明，貧困生需向當地政府相關部門申請貧困證明，之后向學校提供貧困證明，經學校審核后即可獲得貧困補助。但是，現階段，我國高校貧困生信息不對稱現象嚴重，學生在填寫家庭經濟困難調查表之后，到生源地政府部部門開具貧困證明即可。但是，很多學生為獲得貧困補助而虛寫貧困證明和家庭經濟困難調查表。而且，高校并沒有對學生的實際情況進行調查。雖然，有些學校對電話采訪了學生的家長，但是，大多數家長為了幫助孩子獲得貧困補助而作偽證，導致貧困生信息失真。另外，很多高校對貧困生的認定過程不夠科學，一些班級的貧困生由學生進行投票決定，但是，學生之間并不了解彼此的家庭狀況和生活環(huán)境，只是根據學生之間的熟悉程度進行投票。還有些班級的貧困認定由輔導員一手決定，甚至輔導員會與學生按比例分配貧困資助金，如果學生沒有向輔導員行賄，在下一學期的貧困生申請中學生將很難再獲得貧困生名額。

2.2 貧困生管理現狀

大多數高校只注重貧困生的認定工作而忽視了貧困生的管理工作，很多學校都沒有對學生的貧困資助金的使用進行監(jiān)督，導致有些學生將貧困資助金用于娛樂。另外，有些學校并沒有嚴厲處罰通過不正當手段而獲得貧困助學金的學生，只是對被發(fā)現使用不正當手段獲得助學金的學生進行通報批評，并沒有沒收已經資助的金額，貧困生管理不夠規(guī)范。

3 數據挖掘技術在貧困生認定與管理中的應用模型

3.1 數據分析

首先，數據來源。高校貧困生數據來源主要來自學生提供的數據和學校提供的數據。其中，學生提供的數據主要包括申請表、調查表、生源地低保證明、孤兒證明、殘疾證明、貧困證明等相關的證明。學校提供的數據主要包括學生的成績、消費記錄、學生的平時表現等，作為學校認定貧困生的依據。其次，數據分析與處理。數據清洗時數據分析與處理的第一步，主要包括檢查數據的真實性和一致性，對無效的信息和無關的信息進行剔除。之后學校需要對數據進行轉換和泛化，具體來將，數據轉換就是將數據轉換為統一的而形式，方便數據挖掘。數據泛化就是將數據進行高層次概括。

3.2 數據挖掘

數據挖掘主要通過一定的挖掘工具采用關聯規(guī)則、決策樹方法等挖掘方法對數據進行深入挖掘。常用的數據挖掘工具主要包括WEKA、RapidMiner、Microsoft SQL Server Analysis Services這三種挖掘工具。

3.3 結果分析

決策分析主要對數據挖掘結果的復雜度和預測準確率進行深入分析，進而選取出最符合預測標準的學生作為貧困生，將不符合貧困標準的學生剔除，保證貧困生認定的科學性。

4 數據挖掘技術在貧困生認定與管理中的應用策略

4.1 數據挖掘技術在貧困生認定中的應用策略

首先，環(huán)境搭建。在貧困生認定中使用數據挖掘技術需要搭建寬松的環(huán)境。為此，相關部門應積極研發(fā)與數據挖掘技術相適應的系統開發(fā)結構，盡量減少系統的維護和安裝，減小系統部署的難度。另外，高校應科學選擇編程語言和數據庫，盡量選用適用于web界面的應用程序，增強程序的穩(wěn)定性。除此之外，高校應貧困生管理部門應積極開發(fā)環(huán)境，加快數據挖掘技術軟件的開發(fā)。

其次，數據庫表結構。數據庫表結構應該包括學生基本信息表、學生貧困申請信息表、學生貸款情況表、學生一卡通消費數據、學生一卡通門禁數據、學生成績信息表、學生操行情況表、學生操行平等等信息。其中學生基本信息表主要包括學生的學校、學院編號、年級、班級、姓名、性別、戶籍、出生年月、貧困程度等信息。學生貧困申請信息表主要包括學號、貧困程度、家庭狀況、家庭人均收入、家庭人數、家庭上學人口、助學貸款情況等。學生貸款情況表主要包括學號、貸款金額和貸款年份。一卡通消費表主要包括學校、累積消費資金、消費類型等。一卡通門禁數據表主要包括學生的學校、刷卡次數、晚歸次數等。學生成績信息表主要包括學號、課程名稱、成績、學分和學期。學生操行情況表主要包括學生的學號、違紀處分情況、參加社團情況、曠課記錄、宿舍評比記錄等。

4.2 數據挖掘技術在貧困生管理中的應用策略

首先，數據分析。高校在貧困生管理中運用數據挖掘技術需要對數據進行分析，學校可以按照系部維度、專業(yè)維度、生源地維度、家庭收入維度進行分析。按系部維度進行分析主要指高校對本校各個系部的學生校園卡消費情況進行分析，了解各個系部的學生消費水平，根據學生的消費水平制定各個系部的貧困生名額，增強貧困生分配的公平性。按專業(yè)維度進行分析主要對本校各個專業(yè)學生的一卡通消費狀況進行分析，并深入探索消費水平的形成原因，根據消費水平采取合適的貧困生管理措施。生源地維度主要對同一生源地學生的消費狀況進行分析，了解每一生源地學生的消費能力，根據生源地的不同設置差異性貧困補助。按照家庭收入維度進行分析主要對學生的家庭收入進行分析，根據學生的家庭收入狀況和學生的家庭勞動力人數設置貧困等級和貧困標準。

其次，每月補助模塊。高校可以根據貧困生的等級設置每月補助模塊，對貧困學生進行補助。為此，學校應積極核實學生的一卡通使用現狀，并對消費水平較低的學生進行資金補助，保證學生的基本生活。另外，學校可以設置一定的月補助金額對已經認定的貧困生進行資金補助。

參考文獻

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作者簡介

龍媛（1983-），女，苗族。大學本科學歷。現為湘西民族職業(yè)技術學院助理講師。研究方向為計算機科學與技術。

作者單位

湘西民族職業(yè)技術學院 湖南省吉首市 416000