魏 威，李福勝 ，高文天

(鄭州鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河南 鄭州 450052)

基于Data Mining技術(shù)的高職院校人才培養(yǎng)工作狀態(tài)數(shù)據(jù)平臺建設(shè)的思考

魏 威，李福勝 ，高文天

(鄭州鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河南 鄭州 450052)

高等職業(yè)院校人才培養(yǎng)工作狀態(tài)數(shù)據(jù)采集與管理平臺，是教育部推出的一個讓各級教育管理者了解院校發(fā)展的信息窗口，在高職院校教育管理工作中發(fā)揮著越來越重要的作用?；贒ata Mining技術(shù)，就分析、使用好平臺數(shù)據(jù)提出了相應(yīng)方法和實施路徑，同時也列舉了應(yīng)用實例。

數(shù)據(jù)挖掘； 高職院校； 數(shù)據(jù)平臺；建設(shè)

近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)的迅猛發(fā)展，“互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃已應(yīng)用在大數(shù)據(jù)時代的多個領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining，簡稱“DM”)是一個多學(xué)科交叉融合的新興計算機技術(shù)，在互聯(lián)網(wǎng)方面使用廣泛。為貫徹《國務(wù)院關(guān)于加快發(fā)展現(xiàn)代職業(yè)教育的決定》，建立常態(tài)化的職業(yè)院校自主保證人才培養(yǎng)質(zhì)量的機制，教育部印發(fā)了《關(guān)于建立職業(yè)院校教學(xué)工作診斷與改進制度的通知》，強調(diào)職業(yè)院校要充分利用信息技術(shù)，建立校本人才培養(yǎng)工作狀態(tài)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，及時掌握和分析人才培養(yǎng)工作狀況，依法依規(guī)發(fā)布社會關(guān)注的人才培養(yǎng)核心數(shù)據(jù)。因此，高職院校要積極推進“高等職業(yè)院校人才培養(yǎng)工作狀態(tài)數(shù)據(jù)采集與管理平臺”(簡稱“狀態(tài)數(shù)據(jù)平臺”)的建設(shè)和運用，應(yīng)用DM技術(shù)，發(fā)揮其在宏觀管理、行政決策、院校治理、教學(xué)改革、年度報告中的基礎(chǔ)性作用，為學(xué)校管理決策服務(wù)，實現(xiàn)教學(xué)管理的制度化、規(guī)范化和標準化，不斷提升人才培養(yǎng)質(zhì)量。

一、狀態(tài)數(shù)據(jù)平臺建設(shè)現(xiàn)狀

(一)平臺功能

狀態(tài)數(shù)據(jù)平臺是教育部推出的一個能全面了解各院校狀態(tài)的重要信息窗口，從2008年開始實施，其數(shù)據(jù)覆蓋了學(xué)校人才培養(yǎng)的各個方面，具有獨立、原始、真實、公開的特點，反映了學(xué)校的辦學(xué)狀態(tài)。經(jīng)過8年的填報、反饋、改進和完善，主要包含有院?；拘畔?，院校領(lǐng)導(dǎo)，基本辦學(xué)條件，實踐教學(xué)條件，辦學(xué)經(jīng)費，師資隊伍，專業(yè)，教學(xué)管理與教學(xué)研究，社會評價，學(xué)生信息(擴展)，補充數(shù)據(jù)，補充和案例分析共13個模塊，每個模塊又包含若干子功能。

通過“高職數(shù)據(jù)中心”入口進入到學(xué)校的數(shù)據(jù)庫中，可以了解本校現(xiàn)狀與省內(nèi)、全國中位數(shù)相對比的情況(如表1所示)。通過表1可以看到該校12項核心指標數(shù)據(jù)，以及全國示范，國家骨干及省示范，省與全國中位數(shù)和評估標準，這些數(shù)據(jù)對高職院校分析現(xiàn)狀，調(diào)整管理策略具有重要意義。

表1 基本辦學(xué)條件

(二)存在問題

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，以及高職院校數(shù)字化校園的建設(shè)，教育部越來越重視數(shù)據(jù)平臺的填報和使用，已在全國各高職院校推進網(wǎng)絡(luò)版數(shù)據(jù)采集與管理平臺的使用。目前，狀態(tài)數(shù)據(jù)平臺已被教育部納入“金教工程”，作為項目評審、人才培養(yǎng)狀態(tài)監(jiān)測等日常管理工作中的數(shù)據(jù)支撐。狀態(tài)數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)資料是寶貴資源，是決策的基礎(chǔ)，將其加以收集、分析后的相關(guān)信息，可支持決策的形成。但從教育部反饋的數(shù)據(jù)采集情況來看，部分高職院校的狀態(tài)數(shù)據(jù)采集出現(xiàn)格式不規(guī)范、單位被忽略、關(guān)聯(lián)不一致等問題，為決策管理提供了失真的參考信息，不利于全面掌握院校辦學(xué)水平。

狀態(tài)數(shù)據(jù)平臺不只是為了反映教學(xué)運行現(xiàn)狀而進行統(tǒng)計匯總數(shù)據(jù)，更重要的是要通過數(shù)據(jù)分析，把有價值的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成對院校管理監(jiān)控有用的信息，進一步完善高職院校內(nèi)部質(zhì)量保證體系，促進院校規(guī)范化管理。但目前狀態(tài)數(shù)據(jù)平臺是一個由海量數(shù)據(jù)構(gòu)成的數(shù)據(jù)倉庫，每個院校的數(shù)據(jù)量可達到數(shù)十萬條，而且大多是絕對數(shù)據(jù)，即為自然數(shù)據(jù)。高職院校要對自然數(shù)據(jù)進行分析，聚合和關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)倉庫中的各類絕對數(shù)據(jù)，生成有用的相對數(shù)據(jù)。由于數(shù)據(jù)采集字段的逐年增加，數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)度越來越復(fù)雜，因此需要借助DM技術(shù)對狀態(tài)數(shù)據(jù)平臺進行數(shù)據(jù)分析。

二、DM技術(shù)及實施步驟

(一) DM技術(shù)的概念

DM技術(shù)是計算機學(xué)習(xí)技術(shù)的一種，它可從數(shù)據(jù)庫大量的數(shù)據(jù)中分析、挖掘并提取隱含在其中對用戶有用的信息和知識。即它是一個從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中，提取人們事先不知道的信息，并進行整理、歸納與分析的過程，把這些較為隱蔽的有意義、有價值的信息，以人們?nèi)菀捉邮艿哪Ｊ?，為管理人員提供參考依據(jù)。

(二) DM技術(shù)的實施步驟

目前，有影響力的DM過程標準是CRISP-DM(cross-industry standard process for data mining)，它已得到如IBM、SPSS、SGI、NCR等多家公司和企業(yè)的認可。CRISP-DM把數(shù)據(jù)挖掘分成6個步驟,這6個步驟順序不是一定的，經(jīng)常要根據(jù)實際情況進行調(diào)整：

1.業(yè)務(wù)理解(Busingess Understanding)。理解項目目標和業(yè)務(wù)需求，提出數(shù)據(jù)挖掘問題，對目標有明確的定義并建立項目計劃。

2.數(shù)據(jù)理解(Data Understanding)。收集原始數(shù)據(jù)，熟悉數(shù)據(jù)，檢查和確認數(shù)據(jù)的質(zhì)量，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)部屬性。

3.數(shù)據(jù)準備(Data Preparation)。對數(shù)據(jù)進行初步的整理，剔除不完全數(shù)據(jù)，把未處理的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化為模型算法可以處理的規(guī)范數(shù)據(jù)集，建立數(shù)據(jù)挖掘庫。

4.建模(Modeling)。選擇建模算法，產(chǎn)生測試模型，建立模型和評估模型。

5.評估(Evaluation)。檢查并評估已經(jīng)建立好的數(shù)據(jù)挖掘模型，驗證數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果，監(jiān)視數(shù)據(jù)挖掘過程并確定下一步工作。

6.布署(Deployment)。制定數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵤┯媱?，制定監(jiān)控該計劃實施的方法，完成評價報告。

以上步驟不是一次全部完成，在實施過程中個別步驟或所有步驟要反復(fù)進行。

三、 狀態(tài)數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)分析

(一)利用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則

關(guān)聯(lián)分為簡單關(guān)聯(lián)、時序關(guān)聯(lián)、因果關(guān)聯(lián)，關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。狀態(tài)數(shù)據(jù)平臺中的數(shù)據(jù)以一種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)組織形式存在，利用其依附的數(shù)據(jù)模型可刻畫數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)。但數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)是復(fù)雜的，除了依附在數(shù)據(jù)模型中的關(guān)聯(lián)，絕大部分是隱藏的。對于高職院校而言，使用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則關(guān)鍵在于能否在數(shù)據(jù)平臺確定核心要素，根據(jù)核心要素所反映的人才培養(yǎng)工作狀態(tài)，分析其存在的問題，圍繞核心要素到數(shù)據(jù)平臺挖掘與其關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)進行分析。如：把核心要素確定為生師比，將某校的狀態(tài)數(shù)據(jù)平臺中“6.1.1校內(nèi)專任教師基本情況”“6.1.2校內(nèi)專任教師授課及教學(xué)工作量情況”“6.2.2校內(nèi)兼課老師授課及教學(xué)工作量情況”“6.3.2校外兼職教師授課及教學(xué)工作量情況”與“7.2課程設(shè)置”一起進行數(shù)據(jù)挖掘，把分散于多個數(shù)據(jù)表中的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集中起來進行分析，可以解析出該校各專業(yè)的折合教師數(shù)。再與“7.1.1開設(shè)專業(yè)”相關(guān)聯(lián)(如表2所示)，可分析出該校各專業(yè)的生師比情況。

表2 各專業(yè)的生師比情況

該校的整體生師比是16.35，滿足辦學(xué)基本條件。但通過表1可以看出：護理專業(yè)生師比明顯偏高，師資嚴重不足；物流管理專業(yè)生師比偏小，師資過剩。該分析可為學(xué)校師資隊伍建設(shè)決策提供參考依據(jù)。

(二)利用聚類理論分析

聚類分析是將集中的數(shù)據(jù)進行分組，使得每一組內(nèi)的數(shù)據(jù)盡可能相似而不同組間的數(shù)據(jù)盡可能不同。在狀態(tài)數(shù)據(jù)平臺中，可將當年填報的狀態(tài)數(shù)據(jù)與歷年來的狀態(tài)數(shù)據(jù)進行聚類分析，從中得到學(xué)校的發(fā)展趨勢。如通過“生均實踐場所面積”這個項目進行聚類分析，可以反映出高職院校實訓(xùn)條件的發(fā)展狀態(tài)。表3為某校2011年至2015年的生均實踐場所面積。

表3 2011年至2015年生均實踐場所面積

從表3可以看出，該校在2014年之前實訓(xùn)條件建設(shè)力度不足，在2014年加大了實訓(xùn)條件建設(shè)，生均實踐場所面積有較大增加。

(三) 利用可視化方法

可視化方法是最為簡單實用的分析方法，通過圖表等直觀形式，可以就一個或多個項目進行數(shù)據(jù)分析。在狀態(tài)數(shù)據(jù)平臺中，可以廣泛使用此方法，為決策提供數(shù)據(jù)參考。表4和圖1采用了列表和餅形圖的形式表示了某校的專業(yè)建設(shè)與課程開設(shè)情況。

表4 專業(yè)建設(shè)情況

圖1 課程開設(shè)情況

從表4可以看出：該校共設(shè)置了61個專業(yè)，全國示范是47，國家骨干及省示范是36，同類院校是30，全省是30，全國是28，說明該校專業(yè)設(shè)置較多，可以作為專業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的數(shù)據(jù)參考。從圖1可以看出，該校純理論(A類)課程占26%，理論+實踐(B類)課程占53%，純實踐(C類)課程占21%，說明實踐教學(xué)還有待進一步加強。

四、結(jié)束語

實踐表明，科學(xué)利用DM技術(shù)，充分挖掘狀態(tài)數(shù)據(jù)平臺中的各類數(shù)據(jù)，并轉(zhuǎn)化成有用信息，能更好地為高職院校的人才培養(yǎng)工作服務(wù)，實現(xiàn)“讓平臺數(shù)據(jù)為我所用，讓平臺數(shù)據(jù)為管理決策所用，讓平臺數(shù)據(jù)為學(xué)校的發(fā)展建設(shè)所用”。隨著狀態(tài)數(shù)據(jù)平臺建設(shè)的不斷深入，積累的數(shù)據(jù)越來越多，進一步基于DM技術(shù)分析好平臺數(shù)據(jù)，可適時調(diào)整學(xué)校發(fā)展路徑，為深化人才培養(yǎng)模式改革，完善教學(xué)質(zhì)量保證體系，提高人才培養(yǎng)質(zhì)量提供可靠保證。

[1]卞昭玲,張艷欣.大數(shù)據(jù)時代檔案信息服務(wù)課程建設(shè)初探——以河北大學(xué)檔案學(xué)專業(yè)教學(xué)為例[J].檔案學(xué)通訊, 2015(1): 78-81.

[2]汪剛，朱琳.網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺下的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探討[J].電子測試，2016(7): 57-58.

[3]江蘇省教育廳.高等職業(yè)院校人才培養(yǎng)工作評估實務(wù)與點評[M].北京:高等教育出版社，2011.

[責任編輯：趙 偉]

Consideration on the Data Platform Construction of Talents Training Work Status in Higher Vocational Colleges Based on Data Mining Technlogy

WEI Wei，LI Fusheng，GAO Wentian

(ZhengZhou Railway Vocation and Technical College, ZhengZhou 450052, China)

The data acquisition and management platform of personnel training work status in higher vocational colleges, is an information resource which was introduced by the ministry of education to all levels of educational administrators to understand the development of colleges and universities. It plays an increasingly important role in higher vocational education management. Based on the data mining technology, this paper puts forward the analysis method and the implementation path for analyzing and using the data of the platform, and also enumerates the application examples.

data mining; higher vocational college; data platform; construction

2016 - 04 - 23

鄭州鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院教科研課題(2016JKY008)

魏威(1960—)，女，河南鄭州人，鄭州鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院高級實驗師，研究方向為計算機技術(shù)。

TP317

A

1008-6811(2016)-04-0043-04