基于數據挖掘的計算機輔助課堂教學系統設計分析

摘要：傳統的計算機輔助課堂教學存在系統用戶容量低、信息兼容性差、資源索引時間長等問題。為了提升輔助課堂教學效果，現對原有系統進行數據挖掘深入改造設計，本設計采用B/S機構框架，利用信息收集模塊的形式來提升課堂信息數據處理效果。整個數據分析均采用個性化數據挖掘并行化技術，運用了

（1）K?means聚類算法;（2）Map Reduce并行計算框架，生成了新的教學規則，體現了教學系統的智能化和個性化特點?，F針對數據挖掘為基礎的計算機輔助課堂系統設計進行研究，希望能夠為對應的單位提供參考借鑒。

關鍵詞：數據挖掘;計算機輔助課堂教學;系統設計分析

在信息化教學模式改革下，傳統的教學模式正在不斷更新，由國家發起的高等人才培養信息化、綜合化、多元化教學要求得到了教育領域廣泛的關注。目前的流行的“計算機網絡教育同步模式”是最為實用且流行的教學輔助工具，實現了網絡作為知識傳播載體的目標，體現了教學資源的高效、高速特征，全面提升了師生之間的互動性。此外，計算機輔助教學還具有打破空間教學、分組教學、特長教學等優勢，現將其分析如下。

1.分析傳統的計算機輔助教學模式存在的不足

二十多年來，數據挖掘技術作為計算機技術研究領域的重要組成部分，已經取得了重大的、廣泛的進展。數據挖掘技術自開發以來就主要是面向應用領域的，關聯規則挖掘作為數據挖掘中的一項重要技術，同樣是針對應領域用的。目前，人們己經越來越重視從眾多數據中找出相關的關聯規則。傳統的計算機輔助教學模式書屬于舊式書本化教學的改革，在很大程度上實現了教學資源優化、減少教學壓力、實現多元化教學的目標。但是在實際的教學應用中依舊存在信息化滲入程度不高、個性化能力差、智能化教學應用不明顯等問題。

2.基于數據挖掘的計算機輔助課堂教學系統的應用初衷

以數據挖掘為基礎的計算機輔助教學理念，目的是拓展傳統教學的資源容量，提升信息過濾效率，完成數據信息增值。通過將數據挖掘技術運用在計算機輔助教學模式中，可以全面提升信息的利用效率，為實現信息交互、網絡互動、學生資料管理等有推動作用，在很大程度重新定義了“教”、“學”。

3.簡述計算機輔助課堂教學系統設計

3.1整體系統設計

參照國家教育教學要求，以數據挖掘為主的計算機輔助教學課堂系統設計需要考慮教學應用、資源過濾、使用管理等三個內容?；贐/S三層結構設計，可以將其分為用戶登錄、教學資源設計和教學應用層三個方面。其中教學用戶登錄區分了教師、學生、游客瀏覽三個等級，并采用權限登錄的方式，訪問各自的信息頁。教學應用層是一個人機交互的界面，主要分為了信息收集、信息預處理、個性化應用和模塊調度幾個模塊，分別實現不同功能;資源管理層是存儲教學資源和基本用戶信息的結構，屬于后臺運營以及數據分析的環節。

3.2系統硬件設計

首先，收集信息資源是系統硬件設計的關鍵，信息收集模塊設計包括了學生信息數據的收集和儲存，內容涉及到了OLAP、OLTP等多類型數據，可實現消息同步等功能。具體的設計采用模塊化的方式，可完成數據和模塊元數據交互配置，實現不同的數據統一收集和約束。信息收集的模塊設計方法如下：①數據源提供數據信息;②將數據經過流動式同步、下載式同步的方式完成交互;③完成信息數據庫收集或信息過濾任務。

其次，建立個性化的數據分析模塊，此階段運用到了

（1）K?means聚類算法、（2）Map Reduce并行計算兩個算法，以保證個性化數據獲取精準，實現用戶信息預處理質量。按照后期的數據運用也可以將其分為個性化數據源處理以及個性化數據分析模型兩個方面。通過兩個處理方式以及兩種算法系統會自動化生成新的教學規則，并將其存儲到B/S框架中的資源管理層，之后通過人機交互遞交給用戶，從而實現智能化、個性化教學。

4.基于數據挖掘為基礎的計算機輔助課堂教學應用結果研究

4.1系統功能性測試

計算機輔助教學系統需要大量的數據收集和準各，在這個過程中更需要對

數據進行有效的預處理，才能保障該系統的正常、有效地使用。

實驗測試針對設計中的B/S框架進行功能性測試，分別針對三個區域的功能性質進行研究分析，結果表示：（1）判斷用戶信息處理效果，數據庫針對游客、學生、教師等用戶實現了分類授權信息瀏覽需求，且所有的數據都能夠被及時查詢和更新，實現了教師信息、學生信息的綜合處理。（2）學生的學習成績以及個人信息狀況分析，基于數據挖掘的算法，實現了學生學習成績以及學習行為的評分研究，系統可自動生成學生學習、行為評分結果以及優化措施建議。（3）教學資源下載分析，在系統的特定權限內，學生可以按照自身權限下載一定的教學資源，且教學資源下載流程。系統的綜合功能顯著，表示設計有效。

4.2系統信息檢索時間分析

經過數據研究分析，在系統改革前，網頁數據加載和傳輸的速度、檢索新頁面彈出的速度約為1.47秒-2.63秒左右，經過系統設計改革后，整個檢索時間控制在了0.69秒左右，下載反應速度也控制在了1 .5秒內。對于常規的教學輔助系統來說，該系統的數據檢索時間段，運行效率高，全面提升了計算機輔助教學系統的針對性和高效性，建議研究推廣。

4.3實際教學資源占比分析

后測試本系統的承載運行能力和資源控制能力，現分析系統的資源占用率通過人機交互、信息與處理以及信息過濾等途徑對比分析。傳統輔助課堂教學的CPU占用率為36.48%，經過數據挖掘改革后，系統CPU占用率為18.52%，系統資源承載力更強，信息處理更流暢，建議推廣。

5.結語

綜上所述，基于數據挖掘為基礎的計算機輔助課堂教學理念好，通過基于實踐應用角度設計的計算機輔助程度，可以通過個性化的數據處理和信息控制提升數據處理質量，在后期的（1）K?means聚類算法、（2）Map Reduce并行算法影響下，教學規則生成明顯，信息傳輸效率高，實現了個性化教學目標。綜上所述，本系統可以全面提升學生的學習成績，帶動教學氛圍，幫助教師和學生構建一個李湘的教學資源環境，建議研究推廣。

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作者簡介：胡蓉，1981年7月出生，女，漢族 ，籍貫貴州省貴陽市，副教授，學歷本科，碩士學位， 貴州財經大學，研究方向：計算機應用。