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        淺析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在學(xué)生管理系統(tǒng)中的應(yīng)用

        2017-01-17 20:57:58巢湘萍肖莎
        東方教育 2016年20期
        關(guān)鍵詞:學(xué)生成績數(shù)據(jù)挖掘管理

        巢湘萍+肖莎

        摘要:"智慧"理念引導(dǎo)下的高校教育教學(xué)模式正在產(chǎn)生巨大變革,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種新型數(shù)據(jù)分析技術(shù),通過挖掘分析并形成智能決策依據(jù),廣泛應(yīng)用于高校教育教學(xué)中,成為學(xué)生管理系統(tǒng)不可或缺的一部分。

        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;智能決策;學(xué)生成績;管理

        一、引言

        近幾年來,隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,"智慧"理念引導(dǎo)下的高校已建成或正在建設(shè)“智慧校園”——信息技術(shù)高度融合、信息化應(yīng)用深度整合、信息終端廣泛感知的信息化校園。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種新型數(shù)據(jù)分析技術(shù),是應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘方法對數(shù)據(jù)實(shí)施深度挖掘并形成智能決策依據(jù),從而為教育者、學(xué)習(xí)者、管理者、教育軟件開發(fā)者和教育研究者等提供服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的技術(shù)特性和潛在價值使其成為學(xué)生管理系統(tǒng)中“智慧”精髓部分,是“智慧校園”不可或缺的一部分。

        目前,國內(nèi)許多高校學(xué)生管理系統(tǒng)平臺建設(shè)已逐步趨于成熟,隨著應(yīng)用的不斷深入,產(chǎn)生和收集數(shù)據(jù)的能力大為提高,各個業(yè)務(wù)平臺中積累了大量詳實(shí)的教育信息數(shù)據(jù)。面對浩如煙海的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的利用僅停留在監(jiān)控、查詢、統(tǒng)計(jì)等簡單應(yīng)用,信息資源未真正發(fā)揮其價值,數(shù)據(jù)背后隱藏的許多重要信息未能被挖掘利用,而這些信息正是教育管理部門和學(xué)校的寶貴財(cái)富。所以需要對其進(jìn)行更高層次的數(shù)據(jù)分析,提取出有用的規(guī)則和知識,為教育教學(xué)提供系統(tǒng)、科學(xué)化的決策指導(dǎo),能滿足這一需求的強(qiáng)有力的技術(shù)就是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

        二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究現(xiàn)狀

        從1989年首屆人工智能國際學(xué)術(shù)研討會議召開至今,經(jīng)過多年的發(fā)展,由人工智能延伸出來的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)己經(jīng)積累了豐富的研究成果,越來越多的基礎(chǔ)理論、技術(shù)、工具、應(yīng)用領(lǐng)域的最新研巧成果源源不斷的出現(xiàn)。目前,國外研究數(shù)據(jù)挖掘方面的機(jī)構(gòu)有很多,包括很多的教育機(jī)構(gòu)比如有麻省理工、斯坦福大學(xué)等,還有ACM、KDNET等研究組織。在國內(nèi),一般高等教育機(jī)構(gòu)或者研究所都會有大量的數(shù)據(jù)挖掘研究人員,研究涉及到數(shù)據(jù)挖掘算法理論及應(yīng)用實(shí)際。如著名學(xué)府上海交通大學(xué)、南京大學(xué)等高等院校對包括增量及關(guān)聯(lián)在內(nèi)的數(shù)據(jù)挖掘算法的改進(jìn)研究。數(shù)據(jù)挖掘算法的應(yīng)用研究不再局限于初始的商業(yè)領(lǐng)域,各種教學(xué)評價、金融、交通管理、搜索引擎、生物科技等眾多社會層面的信息化領(lǐng)域都和數(shù)據(jù)挖掘息息相關(guān)。

        三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在學(xué)生管理系統(tǒng)中的應(yīng)用

        1.學(xué)生成績分析

        利用現(xiàn)有學(xué)生成績數(shù)據(jù)庫和學(xué)生基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)庫,應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行情況分類、關(guān)聯(lián)分析,得出了科目的關(guān)聯(lián)拓?fù)鋱D。從中科學(xué)地分析出影響科目成績高低的潛在因素(如戶籍、高考分?jǐn)?shù)、性別等看似無關(guān)的因素),有利于教師因材施教,促進(jìn)課堂改革;找出科目與科目之間的關(guān)聯(lián),指導(dǎo)合理排課和及時調(diào)整教學(xué)內(nèi)容,從根本上提高課堂教學(xué)效果;預(yù)測分析不及格學(xué)生特征,提前預(yù)警,有針對性完善現(xiàn)有的教務(wù)管理,幫扶并監(jiān)控預(yù)警學(xué)生群體認(rèn)真學(xué)習(xí),降低高校不及格率。

        2.學(xué)生自主學(xué)習(xí)。

        隨著信息化建設(shè)的不斷推進(jìn),學(xué)生自主學(xué)習(xí)不再局限于書本知識。通過互聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)新媒體等多種渠道,學(xué)生可以自主選擇喜歡的學(xué)習(xí)方式和內(nèi)容,如教學(xué)視頻、論壇討論、在線實(shí)時交流、電子課件下載、收發(fā)郵件等,學(xué)習(xí)內(nèi)容和途徑的選擇廣而雜,而且學(xué)習(xí)效果無法考量。學(xué)生的個性差異與自主學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)難以量化和統(tǒng)計(jì),無疑造成教師對學(xué)生自主學(xué)習(xí)獲得的知識多少、掌握的具體情況以及獲得的有益知識等等無法評價,導(dǎo)致學(xué)習(xí)過程中缺乏有效地指導(dǎo)與監(jiān)控。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)收集、分析學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程中的動態(tài)和靜態(tài)信息,使學(xué)生個性特征的收集和分析工作由人工轉(zhuǎn)向自動,對學(xué)生自主學(xué)習(xí)進(jìn)行系統(tǒng)的客觀的評價,真實(shí)地反映學(xué)生對知識的理解和掌握情況,從而幫助教師及時調(diào)整教學(xué)計(jì)劃和方案,對不同的學(xué)生提供不同的教學(xué)資源,為學(xué)生自主學(xué)習(xí)的開展與改進(jìn)方面提供有效的指導(dǎo)。

        3.教學(xué)效果評價

        將選課信息數(shù)據(jù)庫、教學(xué)測評數(shù)據(jù)庫與學(xué)生成績數(shù)據(jù)庫進(jìn)行信息的處理和整合,利用決策樹分類和關(guān)聯(lián)分析可以分析教師的個人素質(zhì)與教學(xué)水平之間的關(guān)系,專業(yè)素養(yǎng)與教學(xué)成果之間的關(guān)系,以科學(xué)的方法實(shí)現(xiàn)教學(xué)評價結(jié)果的公正、公平。同時為進(jìn)行科學(xué)合理的教學(xué)管理提供決策指導(dǎo),從正確的方向?qū)處熯M(jìn)行改造,提高教師的素養(yǎng)和涵養(yǎng),促進(jìn)教育事業(yè)的蓬勃發(fā)展。

        4.學(xué)生日常管理

        隨著生源素質(zhì)的下降,所有學(xué)校都存在學(xué)生管理難的問題。學(xué)生從入學(xué)到畢業(yè)的信息都記錄在學(xué)校的數(shù)據(jù)庫中,如學(xué)生檔案、新生入學(xué)教育、軍訓(xùn)、學(xué)生違紀(jì)事件處理、評優(yōu)、學(xué)生的獎學(xué)金、貸學(xué)金、勤工儉學(xué)、困難補(bǔ)助、費(fèi)用減免、特殊事故的處理與學(xué)生平安保險、班主任評語等等。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以分析出品學(xué)兼優(yōu)的學(xué)生有什么樣的特點(diǎn),而違反紀(jì)律,不聽管教的學(xué)生又有什么樣的特點(diǎn)。利用挖掘結(jié)果就可以分析出學(xué)生的行為規(guī)律,便于學(xué)校制定對學(xué)生日常管理的規(guī)章制度。

        5.畢業(yè)生就業(yè)整體分析

        通過對學(xué)生全面信息的分析以及就業(yè)后的跟蹤調(diào)查,利用數(shù)據(jù)挖掘可以分析出何種專業(yè)的學(xué)生在哪類地區(qū)就業(yè)率高,具備何種素質(zhì)的學(xué)生受到用人單位青睞,以便合理引導(dǎo)本校的教育資源;同時根據(jù)學(xué)生在校的基本情況數(shù)據(jù),關(guān)聯(lián)分析出哪些素質(zhì)對學(xué)生將來成才影響最大,以便在以后的教育中有針對性地培養(yǎng)學(xué)生,從而提高畢業(yè)生的就業(yè)競爭力。

        四、結(jié)語

        數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在學(xué)生管理系統(tǒng)領(lǐng)域大有可為,不僅對教育的管理更加科學(xué)化,而且也增加了數(shù)字化的建設(shè),解決了教學(xué)部門的諸多問題,如人才的預(yù)測培養(yǎng)、學(xué)科不及格預(yù)警監(jiān)管、學(xué)風(fēng)考勤的建設(shè)、教學(xué)測評等。利用數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘日益豐富的教育教學(xué)數(shù)據(jù),將之轉(zhuǎn)換為寶貴的知識信息財(cái)富,從而指導(dǎo)教育管理部門出臺正確合理的政策,幫助學(xué)校充分利用教學(xué)資源、提高教學(xué)質(zhì)量,增強(qiáng)學(xué)校的競爭力。教育管理部門和學(xué)校應(yīng)積極尋求該技術(shù)在學(xué)生管理系統(tǒng)中應(yīng)用的結(jié)合點(diǎn),更好地促進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在“智慧校園”中發(fā)揮作用。

        參考文獻(xiàn):

        [1] 李婷,傅鋼善.國內(nèi)外教育數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀及趨勢分析[J],現(xiàn)代教育技術(shù),2010,20(10):21-25.

        [2] 舒忠梅,徐曉東,屈瓊斐.基于數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)生投入模型與學(xué)習(xí)分析[J],遠(yuǎn)程教育雜志,2015(1):39-47.

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