數據挖掘在教務系統中的應用分析

閩西職業技術學院 陳 穎

引言

數據挖掘在高校的發展已經有了幾十年的發展，但是與國外的發達國家相比較來看，高校的信息化無論是發展水平還是發展速度都要遠遠落后。但是，伴隨著高校社會經濟的快速發展，高校的信息化的水平也開始奮起直追，尤其是在很多學校的教務系統得到了非常充分的利用。在這樣的情況下，數據挖掘就成為了關鍵。通過對于信息化的數據進行深度整合與再利用，不僅能夠保證高校的教育信息管理更加的簡單高效，而且也能夠增強學校各個方面的發展，促進更高的經濟效益和社會效益。

1.數據挖掘在教務系統之中的應用現狀

面對著大量的教學管理數據針對每一個學生的數據進行單獨的整合與管理，如此龐大的教務信息管理系統對于人工來說是巨大的挑戰，所以增強對于數據挖掘的充分運用。從目前來看運用數據挖掘，能夠針對目前的數據進行整合與存儲[1]。同時，數據挖掘還能夠有效的獲得隱藏的深層次信息。例如通過對于學生的教學質量評價，能夠分析該學生的實際學習情況，同樣也能夠幫助教師對學生的評判提供重要的參考標準，此外通過數據挖掘還能夠極大的強調了學生對于未來的發展趨勢。利用現有的數據進行分析與歸類，明確學生的具體方面存在的優勢和不足。幫助學生未來的就業選擇，進行重要指導。通過數據挖掘，還能夠有效的加強對于教學質量的管理，例如通過部分數據信息來判斷教師教學的各個環節，深層次的聯系。為教師今后的教學提供重要的依據，將數據挖掘技術運用到教務管理系統之中，能夠有效的將教師信息，學生信息，課程信息評價信息等數據進行充分的整合與歸納，完善教育規律，促進學生良好的學習習慣和生活習慣的養成，幫助學生對于課程進行合理的選擇，提高學生的全面發展，促進教師能夠更加充分的改變自身的教育方式，使得教師和學校決策者能夠明確目前教學存在的問題。

2.在數據挖掘中的主要方法

聚類作為數據挖掘中主要的方法包括很多種方式，例如分割方法、分層次方法、基于密度方法，基于網格方法。不同的聚類方法都有不同的適用情況，在遇到數據挖掘過程中，特殊的問題要特殊分析。一些聚類方法適用于一維數據類型，在針對數據深入挖掘的過程中，一定要掌握聚類方法的適用情況，明確數據挖掘的目標，選擇最合適的聚類方法。由于聚類方法涉及到數據之間的距離計算，通常采用DTW方法和歐式距離算法，不同的算法都有不同的特點，同樣也應該針對數據類型進行恰當的選擇，一般來說DTW方法計算非常復雜。在數據聚類完成之后，針對算法進行優化通過實際情況來選擇計算精度或者計算效率。聚類方法能夠根據不同的指標進行分析,通過不同的影響因素進行綜合性的考慮.利用SPSS樣本之類的方法，能夠快速的將指標因素進行歸類，并且通過計算結果還可以總結各類指標的特色。從目前來看，聚類分析不僅可以用于樣本之類，而且還可以用于變量聚類，例如不同的指標就是變量，通過對于指標的考慮。以及簡單的提取。能夠快速深入的將所有的變量指標進行綜合，避免了數據信息的丟失。

3.數據挖掘在教務系統應用應該注意的問題

3.1 積極提高對于數據挖掘的認識

由于高校的發展時間較短，所以高校目前對于數據挖掘的認識程度還不夠完善。所以針對這一問題，加強對于數據挖掘，尤其是在大數據信息平臺環境下，信息數據的處理更加復雜，對于信息數據的把握也直接影響了學校的發展前景。在數據挖掘的過程中，一定要注意信息化水平的提升，增強的地位，促進能夠更加提高對于數據的整合與管理，幫助管理層提供科學的決策方案[1]。另外，教育信息管理者增強對于數據采納，明確信息數據處理的精細化和深度化，這樣才能夠改善信息質量，促進學校教務系統管理的有效提升。

3.2 完善教務系統

針對教務系統不完善存在的種種問題，進行仔細分析，逐個擊破。首先，通過政教部門牽頭，建立系統的數據的深度處理系統標準，還要根據不同的學院類型來制定不同的系統，這樣才能夠增強系統的處理與開發，更好的提高學校的教育信息管理與信息安全。其次，必須加強教務系統的監督工作，通過相關部門的接入，能夠提高對于系統的安全進行全面管理，而且也能夠對于學校的資金流動進行實時監控，避免出現各種違法行為。而且，高校還借鑒國外的先進經驗，針對目前教務系統存在的問題與漏洞及時的進行解決，更加快速高效的幫助教務系統盡快落實，嚴格規范數據的再次利用。

3.3 提高數據處理專業人才

目前高校現代學校信息化技術正在不斷的普及與完善的過程中，尤其是網絡信息化技術、大數據平臺等先進技術的不斷引入，對于信息化的發展起到了非常積極的促進作用。人才是學校最重要的資源。但是由于很多的教育信息管理人員對于管理信息化的重視程度不足，所以對于管理信息化的專業人員也就缺少重視與培養。但是目前數據挖掘對于操作人員的專業素養要求較高，而且必須具備扎實的專業基礎和操作經驗，這樣一來就形成了信息化專業人才較少的矛盾。而且，對于大部分的人員來說，他們的綜合素質都比較低，所以難以根據自身的知識水平適應時代的發展，更無法利用自身的知識來進行信息化數據信息的處理，也無法滿足數據挖掘[2]。但是同時也必須注意的是，目前信息化的發展還不夠完善，而且相關的數據挖掘還不夠完善，對于信息化數據處理專業人才的培養也不夠完善。所以為了能夠更好的促進高校信息化的長足發展，促進數據挖掘效率，更好的保證高校信息化水平的有效提升，提高教育信息管理層對于數據挖掘的認識，完善信息化專業人才的培訓。在針對數據挖掘人才的開發與培養方面，不斷的促進人員的專業素養，提高他們對于信息化技術的操作與使用，更好的促進他們符合時代發展的需求。在大數據環境下，只有加強自身的專業素質，才能夠更好的提升自己的專業水平，發揮出數據處理的主要功能，更好的完善自身發展，為學校的管理工作提供必要的數據。同時，現代學校在管理與發展的過程中必須增加對于人員的管理與培訓工作，增強學校的人才培養與人才儲備，不斷的適應大數據背景下工作的管理與轉型。

4.結論

信息化是現代學校在不斷發展的過程中必須發展的新技術，對于數據挖掘不僅能夠促進學校人才培養能力的提升，而且也能夠在很大程度上減少學校教學方式存在的問題。但是目前高校教務系統數據挖掘還存在很多方面的問題，尤其是信息化方面的數據深入挖掘還不夠完善。針對這樣的發展狀況，本文通過對于數據挖掘進行深入的分析更好的幫助高校的教務信息管理和教學水平不斷提升。

[1]王勤超,顧陸偉,蔡小慶,劉小丹,許俊.分析數據挖掘在學生信息管理系統中的有效應用[J].電腦知識與技術,2016,12(29)：20-21.

[2]高云華.基于數據挖掘的高校教務管理系統設計與實現[D].湖南大學,2016.

[3]王磊,王毅.數據挖掘在醫學院校教務管理系統中的應用與思考[J].中國教育技術裝備,2015(16)：53-55.