摘 要：日前，無(wú)論是在商業(yè)還是金融業(yè)等行業(yè)，都對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方面進(jìn)行了大規(guī)模的推廣和應(yīng)用。但是其在教育領(lǐng)域上面的影響卻較小。本文結(jié)合具體實(shí)際，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校教學(xué)中的詳細(xì)探究和分析，從而得出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不但能夠幫助教學(xué)人員安排教學(xué)工作，還能協(xié)助輔導(dǎo)員加強(qiáng)對(duì)學(xué)生的有效管理，從而不斷提高教學(xué)管理水平。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 高等學(xué)校 教學(xué) 應(yīng)用研究

中圖分類號(hào)：G421 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2013）05（a）-0201-01

21世紀(jì)是經(jīng)濟(jì)和社會(huì)不斷發(fā)展，科技水平不斷提高的信息化時(shí)代，從而促進(jìn)了整個(gè)社會(huì)的信息總量的增加，提高了人們利用信息技術(shù)尋找數(shù)據(jù)的能力?？墒怯捎诜e累的數(shù)據(jù)不斷增多，可是在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘的過(guò)程中對(duì)所隱藏的知識(shí)知知曉的方法比較少，從而就出現(xiàn)了數(shù)據(jù)大爆炸，而知識(shí)上出現(xiàn)了嚴(yán)重的匱乏這樣的現(xiàn)象。

隨著人們對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)上的不斷掌握和成熟，以及在數(shù)據(jù)應(yīng)用上也得到相應(yīng)的普及，人們積累的數(shù)據(jù)資料很多，人們累積了比較多的數(shù)據(jù)資料，可是卻沒(méi)有充分的發(fā)揮與利用數(shù)據(jù)庫(kù)里蘊(yùn)含的豐富的知識(shí)和信息。由于在現(xiàn)代社會(huì)里數(shù)據(jù)庫(kù)的量在以幾何狀態(tài)不斷的增長(zhǎng)著，而從數(shù)據(jù)的汪洋中，人們要在挑選技術(shù)的需求下對(duì)信息去粗存精、去偽存真愈發(fā)強(qiáng)烈，日益期望計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠提供更高層次的數(shù)據(jù)分析，從而有效的幫助領(lǐng)導(dǎo)者注意到數(shù)據(jù)之間容易被戶數(shù)可是又很重要的因素，在決策上得到了更好的支持效果。同時(shí)為了跟這項(xiàng)要求呈現(xiàn)迎合現(xiàn)象，應(yīng)挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)KDD，才能順應(yīng)時(shí)代的發(fā)展，得到相應(yīng)的推廣和研發(fā)。

1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體含義和特點(diǎn)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的含義主要指的是從一些不完全、有噪聲、模糊的、大量的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)當(dāng)中，對(duì)其隱藏在數(shù)據(jù)里面的信息進(jìn)行有效的提取，可是又不被人們事先知道，然而又十分有用的信息與知識(shí)的過(guò)程。通過(guò)比較分析數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)，人們可以采用一些手段和措施進(jìn)行挖掘，其中包含了人工智能、集合論或者統(tǒng)計(jì)學(xué)等，再運(yùn)用相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行分析數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，在通過(guò)可視化的工具來(lái)描述奪取的模式和表達(dá)其規(guī)則。

對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)而言，其通常具有以下三個(gè)特點(diǎn)。首先數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠有效的發(fā)現(xiàn)能夠表現(xiàn)系統(tǒng)局部特征和規(guī)律的模型；其次數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以自動(dòng)的對(duì)趨勢(shì)進(jìn)行有效的預(yù)測(cè)，從而發(fā)掘新的知識(shí)；最后數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠便捷的獲取規(guī)則，并進(jìn)行實(shí)時(shí)的更新。數(shù)據(jù)挖掘方法是一種開(kāi)放性的思維方法，它能夠及時(shí)的使用和借鑒在模型法中的多項(xiàng)成果，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粗糙集、樸素貝葉斯算法等方法，這些方法無(wú)一例外都被數(shù)據(jù)挖掘方法所采用。

2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的目的和挖掘的過(guò)程

首先，對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)而言，其希望能夠發(fā)現(xiàn)以下幾方面的知識(shí)的知識(shí)：一方面是能夠有效的表現(xiàn)同類事物的共同性質(zhì)的泛化知識(shí)；另一方面是期望能夠發(fā)現(xiàn)可以表現(xiàn)一種事物與其他事物之間的依賴或者關(guān)聯(lián)的關(guān)聯(lián)型知識(shí)；第三是期望能夠發(fā)現(xiàn)可d5a21d8bf8995ab48264652c777059be9ec563a6aef690dd545773a9b2a7f936以詳細(xì)的展現(xiàn)同類事物的共同性質(zhì)的特征型知識(shí)，以及在不同事物之間存在的區(qū)別的差c6f4a46ca77fd6295a1cd92cd581d2713931f5eac700336042e0f62e377e5c68異型知識(shí)；最后采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還期望能夠獲得通過(guò)對(duì)歷史和當(dāng)前數(shù)據(jù)的分析，能夠預(yù)測(cè)未來(lái)的預(yù)測(cè)型知識(shí)。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)挖掘的過(guò)程是從大型庫(kù)中挖掘出未知的、有效的并且具有實(shí)用價(jià)值的信息，再通過(guò)相關(guān)信息的綜合比較來(lái)做出具體決策。對(duì)其而言，通常可以將其分成準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、評(píng)價(jià)階段以及運(yùn)用這四個(gè)階段。

3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高等學(xué)校教學(xué)中的具體應(yīng)用

3.1 了解高校學(xué)生的基本信息

采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，不僅可以實(shí)時(shí)的分析，跟蹤和了解學(xué)生的出勤狀況，而且能夠針對(duì)學(xué)生的具體年齡和個(gè)人情況進(jìn)行有效的分析，在綜合的掌握和了解還可對(duì)學(xué)生的結(jié)構(gòu)和組合的基礎(chǔ)上，來(lái)為其安排合理的課程，從而為科學(xué)合理的評(píng)價(jià)學(xué)生的綜合素質(zhì)情況提供良好的理論和數(shù)據(jù)依據(jù)。可以采用可視化的技術(shù)來(lái)對(duì)學(xué)生的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，或者給教師提供圖表和曲線圖，使教師能夠充分合理的利用學(xué)生的問(wèn)題資源，來(lái)科學(xué)合理的提高教學(xué)質(zhì)量。在另一方面，數(shù)據(jù)挖掘還能夠應(yīng)用于網(wǎng)上的考試系統(tǒng)，挖掘考生的成績(jī)情況，從而為教師在之后的教學(xué)中更好的教導(dǎo)學(xué)生提供重要的幫助。

3.2 掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)特征

所謂的學(xué)生學(xué)習(xí)特征一般包含兩方面的內(nèi)容：一方面是學(xué)生進(jìn)行學(xué)習(xí)上準(zhǔn)備，另一方面則是學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格。學(xué)習(xí)準(zhǔn)備一般包含初始能力與一般特征。學(xué)生的初始能力是指學(xué)生在學(xué)習(xí)某一特定的課程內(nèi)容時(shí)，學(xué)生已經(jīng)掌握的相關(guān)知識(shí)和技能，還有學(xué)生對(duì)這些學(xué)習(xí)內(nèi)容的具體認(rèn)識(shí)和態(tài)度。而學(xué)生的一般特征則是指學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中能夠影響學(xué)生的心理、生理和社會(huì)的特點(diǎn)，包括年齡、性別、年級(jí)、認(rèn)知成熟度、智力才能、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、個(gè)人對(duì)學(xué)習(xí)的期望、生活經(jīng)驗(yàn)、文化、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等背景因素。

3.3 教師要科學(xué)合理的設(shè)置課程

學(xué)生學(xué)校學(xué)習(xí)的過(guò)程中，其對(duì)課程的學(xué)習(xí)一般都是循序漸進(jìn)的，并且相關(guān)的課程之間都有一定的聯(lián)系和前后順序關(guān)系。因此學(xué)生在學(xué)習(xí)一門比較難的課程之前一定會(huì)先選擇一些基礎(chǔ)課程來(lái)做好充足的準(zhǔn)備。對(duì)于學(xué)生學(xué)習(xí)而言，不學(xué)好基礎(chǔ)課程，一定會(huì)對(duì)之后的課程學(xué)習(xí)帶來(lái)比較大的影響。此外，由于同一年級(jí)的學(xué)生，班級(jí)不同，因此授課教師和班級(jí)文化也會(huì)產(chǎn)生比較大的差異，這就會(huì)影響到學(xué)生的總體成績(jī)。因此合理科學(xué)的利用學(xué)校教學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)中存放的歷屆學(xué)生各門學(xué)科的考試成績(jī)，再在綜合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中對(duì)關(guān)聯(lián)分析和時(shí)間序列分析的功能基礎(chǔ)上，從這些海量的數(shù)據(jù)中探尋出對(duì)教師教學(xué)有用的信息，總結(jié)出一些具有價(jià)值的規(guī)則與信息，從而使教師能夠找到影響學(xué)生成績(jī)的具體原因，在此基礎(chǔ)上對(duì)課程設(shè)置進(jìn)行科學(xué)的挑選和合理的安排。

4 結(jié)語(yǔ)

總而言之，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展和信息量的海量增加，依靠傳統(tǒng)方法很難在規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)中找到科學(xué)決策的依據(jù)。因此這就需要我們借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)去尋找蘊(yùn)藏在數(shù)據(jù)庫(kù)中的規(guī)律，從而為科學(xué)合理的決策提供有力的支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，作為一門輔助工具，永遠(yuǎn)無(wú)法動(dòng)搖教師在提高學(xué)生成績(jī)的地位，可是它能夠?yàn)榻處煹臎Q策提供科學(xué)的依據(jù)，從而為傳統(tǒng)教學(xué)中很難獲取或者不能獲取的模型提供了可能。

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