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      試析學分制教學管理中數(shù)據挖掘技術的應用

      2013-08-15 00:45:05吳春瓊
      長春教育學院學報 2013年9期
      關鍵詞:學分制學分數(shù)據挖掘

      吳春瓊

      試析學分制教學管理中數(shù)據挖掘技術的應用

      吳春瓊

      學分制作為學校教學的一種管理制度,已成為學生最低學分畢業(yè)與學位獲取的重要標準,但在學分制的教學管理中,還存在一些問題亟須解決。數(shù)據挖掘技術作為常用數(shù)據分析法,在學分制的教學管理中進行充分應用,可有效改善教學管理機制。從學分制與數(shù)據挖掘技術內涵出發(fā),分析學分教學管理存在的問題,有助于探討教學管理中數(shù)據挖掘技術的應用。

      學分制;數(shù)據挖掘;技術;教學管理;應用

      吳春瓊/福州英華職業(yè)學院講師,碩士(福建福州350018)。

      在學校發(fā)展當中,教學及管理部門起著很重要作用,不過長期以來,因各職能部門在數(shù)據收集及整理上,沒有統(tǒng)一規(guī)范約束,大量數(shù)據處于雜亂重復及共享率低的狀況,影響了學校工作效率。隨著高校學分制教學及管理的實施,加強海量數(shù)據利用分析勢在必行,數(shù)據挖掘作為數(shù)據分析技術,在學分制下的學校教學管理中應用,可有效改善教學管理中的不足,提高其工作效率。

      一、學分制與數(shù)據挖掘

      (一)學分制

      學分制所指的是在學生選課前提下,將學分當作學習計量的單位,并以平均學分績點累計為尺度,對學生畢業(yè)標準有無達到進行衡量的彈性教學及管理機制,學生并不受年限制,按照專業(yè)培養(yǎng)目標,對教學計劃當中的必修課學分有效完成,同時,根據專業(yè)特色與個人興趣,完成一定數(shù)目選修課的學分,超過或達到畢業(yè)水平,并獲取學位的制度。與學年制課程相比,這種教學管理制度,能更好激發(fā)學生的自主性,讓學生自主選擇教師與課程內容[1],跨專業(yè)選修課程,讓學生在知識深度與廣度上,可充分發(fā)揮其主觀能動性,造就出多學科知識復合人才,并塑造具有專業(yè)性的人才。學分制按照因材施教、人本管理與雙向選擇等原則,能更適應現(xiàn)代教育的時代要求。

      (二)數(shù)據挖掘

      數(shù)據挖掘可簡稱為DM[2],所指的是在大量不完全、模糊隨機與有噪聲的數(shù)據應用中,經過客觀統(tǒng)計分析,發(fā)現(xiàn)其潛在規(guī)律,將隱含于其中、事先不知的有用知識進行處理,對未來動態(tài)與潛在有用信息知識進行準確掌握的信息知識過程,這是門交叉學科,與數(shù)理統(tǒng)計、機器學習、數(shù)據庫、神經網絡與模糊數(shù)學等技術具有很大相關性。簡單來說,數(shù)據挖掘是通過多種數(shù)據分析法,對海量數(shù)據信息進行模型與數(shù)據信息關系挖掘的技術,經過模型認識與理解,有效分析對應關系,給予重大決策支持。數(shù)據挖掘主要包含數(shù)值信息結構化、有效數(shù)值信息內在聯(lián)系的揭示與用戶行為作用充分發(fā)揮等特點[3]。數(shù)據挖掘并非自動完成,而是依靠人工建模的,多數(shù)工作為人工完成,整個數(shù)據挖掘過程包含數(shù)據信息的采集、預處理、選擇變換數(shù)據、挖掘模型構建、知識表示形成與評估模式等,其關鍵技術主要有決策樹、關聯(lián)分析、聚類分析、時間序列、分類、統(tǒng)計學模糊與神經網絡等數(shù)據挖掘技術[4]。在學分制教學及管理中,應用數(shù)據挖掘技術,可有效解決學校工作中所面臨的問題,提高工作效率,加強學分制教學與管理的科學合理性。

      二、學分教學管理存在的問題

      (一)學分教學管理中的復雜化問題

      在高等學校中,在每學期的選修課較多,學生涉及面較廣,學生改選錯選,熱門課的協(xié)調工作與課程場地時間等工作交織于一起,學分制不成熟,管理系統(tǒng)效率不高的情況下,教學管理呈現(xiàn)出階段混亂局面,學分教學管理出現(xiàn)復雜化。同時,學生掌握選課主動權,學生本身選擇缺乏指導性,學習過程也容易缺乏連續(xù)性,專業(yè)學習缺少系統(tǒng)性。學校對學生的課程選擇具有一定限制性,但限制較為粗略,難以有效顧及細節(jié),加強學分教學管理的系統(tǒng)連續(xù)性是必要的。

      (二)學分制的教學管理存在彈性不足問題

      在高等院校中,專業(yè)課、基礎課與課余必修課間存在比例不協(xié)調問題,必修課的比例較高,而選修課的比例低,對學生的靈活選課具有一定限制。目前學校選修課當中,大部分為限制選修課,選修課數(shù)量影響了學生選課的主動性與個性發(fā)展,與現(xiàn)代多樣化發(fā)展形勢不相適應。同時,學生實施了自主選課之后,有些學生沒有學習前修的課程,就憑自身喜好對后繼課程進行了選修,這對學生本人課程的系統(tǒng)學習具有一定影響,對任課教師的教學評價也具有一定不良影響。在學分制狀況下,僅對學生成績給予教學效果評價,會存在一定偏頗性。

      (三)專業(yè)學位與師資力量問題

      在學分制下,學生可自主選擇課程,當學生選修多專業(yè)課程后,并經過了考試,學分獲得后,授予學生哪個專業(yè)學位成為學校的新問題。在學分教學管理當中,要培養(yǎng)出高質量的人才,需要大量的師資力量,但我國高等院校中,教師隊伍結構、素質與數(shù)量存在不合理性,雙師型的專業(yè)教師所占比例不高,對于大學生綜合素質培養(yǎng)具有一定影響。

      三、學分教學管理中數(shù)據挖掘技術的應用

      (一)數(shù)據挖掘技術在信息管理及排課管理中的應用

      在學校教學管理及日常教務中,具有大量基礎信息,如院系、分校、專業(yè)、班級、教研室、教師資源、課程教材與師生個人信息等[5],信息數(shù)量大,種類繁多,要有效處理這些信息,需要保證數(shù)據準確,并做好資料存檔工作,同時,基礎信息需要用在教學管理與日常教務各環(huán)節(jié)中,有效做到各環(huán)節(jié)數(shù)據的彼此關聯(lián),避免孤島信息形成是必要的。數(shù)據挖掘技術中的關聯(lián)分析與聚類分析,可有效挖掘出數(shù)據間隱藏的相互關系,在同一事件當中,尋找不同項相關性。而聚類分析能對樣本中的各事物性質進行比較,把性質相似的歸成一類,性質差別比較大的可分成不同類,通常應用的聚類算法為層次法、劃分法、密度聚類與網格聚類等。應用數(shù)據挖掘技術可實現(xiàn)數(shù)據間的關聯(lián),并達成不同模塊間的數(shù)據共享應用。高等學校學生大多在幾千以上,需要將上課地點、時間、教師與課程等進行周全考慮,運用人工手動進行課程安排是難以想象的,應用數(shù)據挖掘技術,依照系統(tǒng)排課,并按照步驟輸入教學的計劃信息,可自動生成教學安排表與任務書,安排不恰當課目再實施人工微調即可。

      (二)應用數(shù)據挖掘技術指導學生選課,并完善彈性教學計劃

      在學分制下,管理構建完善的選課制度,就需要加強數(shù)據挖掘技術的指導,在決策樹、關聯(lián)規(guī)則與神經網絡等技術下,設置清晰的課程網絡結構,讓課程間存在前后強烈的依賴關系。學生在選修課程C之前,已選修完了課程B與A,運用關聯(lián)規(guī)則當中的支持度與置信度當作衡量指標,對其可靠性與合理性進行判定。教學管理當中的大量歷史數(shù)據要符合實際的關聯(lián)規(guī)則。學生選修課程C時,要求存在關聯(lián)規(guī)則為:課程A成績優(yōu)秀,且課程B成績優(yōu)秀,課程C成績才有可能優(yōu)秀。運用數(shù)據挖掘中的關聯(lián)規(guī)則,其置信度與支持度是比較高的,學生可根據本身學習興趣與專業(yè)特點,選擇恰當?shù)倪x修課程,當?shù)谝惠嗊x擇完成后,學校對沒有達到最低人數(shù)要求的課程進行淘汰,并對學生所選課程給予隨機分配,沒有被選上的學生,可參加第二輪的課程選擇,以體現(xiàn)課程選擇的公正公平性。同時,學校教學計劃應體現(xiàn)學校專業(yè)定位、辦學思路與培養(yǎng)目標等。教學計劃科學合理性對人才培養(yǎng)質量具有直接影響,需要加強教學科目的靈活性,并依據社會要求及本身興趣,鼓勵學生自主靈活組合知識結構,以獲取良好學習效益。

      (三)教學評價中的數(shù)據挖掘技術應用

      在學分教學管理當中,教學評價水平是國家教育水平的主要尺度之一。教學評價依據教學原則與目標要求,對信息進行系統(tǒng)收集,實現(xiàn)教學活動及成果的價值判斷,內容主要包含學生成績評價與教學效果評價[6]。現(xiàn)在學校學生成績評價大多建立于絕對分數(shù)評價基礎上,學生成績90分之上是優(yōu)秀,80分之上是良好等,運用這種方法進行處理是簡便易行的,不過也有很多不恰當?shù)胤?。如果同一門課有幾位教師在上,其中一位教師評分標準嚴,以及考試題目比較難等,學生成績就會偏低,再按照上述處理方法進行評價,就會有失公正,教師教學效果也無法合理評價。應用數(shù)據挖掘技術當中的聚類分析,依據離散數(shù)據對數(shù)據間的密集程度進行計算,并對一組數(shù)據實施距離計算,可將數(shù)據劃分成若干密集簇。應用聚類分析技術,對學生成績評價當中的每個簇作為成績群,每個簇中心數(shù)據作為成績群中心成績,按照不同簇實施成績群劃分,并給出不同成績群里的中心成績,將中心成績作為學生成績等級劃分的一個標準。運用數(shù)據挖掘技術所劃分的成績不再是絕對成績,是相對成績劃分,實施教師教學評價時,聚類分析技術也可起到作用,將學生成績歸納到各簇當中,根據各簇形狀、大小與中心值等進行教學效果評價。學生成績一般應是正態(tài)分布,并呈現(xiàn)較大簇與多個較小簇,小簇應均勻分布于大簇周圍,當簇形狀出現(xiàn)明顯兩極,表明學生成績兩極分化嚴重,需要對教學過程或試題進行考慮。理想成績?yōu)檎龖B(tài)分布,峰值的曲線平緩,不陡峭,較大簇中,數(shù)據量不該太大,出現(xiàn)某簇較大問題,應對試卷與教學給予分析。應用數(shù)據挖掘技術,對數(shù)據信息進行評估,可有效提高信息的統(tǒng)計處理能力,也能不斷完善教學評價系統(tǒng),增強學校的教學水平,通過技術應用,為教學管理系統(tǒng)提供可靠評教結果,輔助任課教師有效改進不足,加強教學質量提高,讓評教系統(tǒng)有效起到激勵監(jiān)督作用。

      (四)加強學生畢業(yè)專業(yè)確認與師資力量提高

      在學分制教學下,學生對課程選修會跨越多個專業(yè)。學生獲得足夠學分后,申請學位與畢業(yè)的時候,學校需要對學生專業(yè)學位進行仔細分辨,特別是跨專業(yè)的選課人數(shù)大致相當時,對學生專業(yè)所屬問題進行分辨是項棘手問題,應用數(shù)據挖掘技術可有效解決這一問題。數(shù)據挖掘技術中有分類分析技術[7],所針對的是某事件或者對象歸,對已有數(shù)據進行分析,對未來數(shù)據給予預測,常用方法為貝葉斯、判定樹、遺傳算法與支持向量機等分類,與聚類分析技術相比,分類技術分類時,已有現(xiàn)成分類規(guī)則,對其進行有效劃分,應用分類技術對學生所屬專業(yè)給予區(qū)分,可對專業(yè)歸屬標準給予確定,學生提出申請時,對其專業(yè)代表課程給予判斷,對各專業(yè)代表課程的學分總和進行計算,并按學生選課專業(yè)中,得分最高專業(yè)進行學位授予。在學分制教學下,教師不僅要有一定理論知識,其實踐經驗也很重要的。師資隊伍構建時,應加強雙師高水平教師的引進,對師資結構與數(shù)量等進行優(yōu)化,完善評價、保障與激勵機制,有效提高教師的教學水平及素質,更好指導學生根據本身興趣與專業(yè)特點,提高對所選課程的積極學習性。

      在學分制教學與管理中,合理應用數(shù)據挖掘技術中的聚類分析、關聯(lián)規(guī)則與分類技術等,可有效解決學校教務管理中的大量數(shù)據信息處理,避免孤島信息形成,有效指導學生根據自身興趣與所學專業(yè),對選修課的合理選擇,培養(yǎng)學生學習的積極主動性,同時,加強數(shù)據挖掘技術在教學評價中的應用,真實體現(xiàn)學生學習成績以及教師的教學效果,輔助任課教師認清教學中的不足,改善教學策略,提高教學質量,培養(yǎng)出社會需求的高素質綜合人才。

      基金名稱:基于數(shù)據挖掘的高職院校學生培養(yǎng)模式評價與分析研究(JA12499S)

      [1]馬云華,劉軼,胡曉艷.學分制教學管理模式下大學生自主學習能力的培養(yǎng)[J].赤峰學院學報(自然科學版),2012,(15)

      [2]韋艷艷,張超群.“數(shù)據倉庫與數(shù)據挖掘”課程教學實踐與探索[J].高教論壇,2011,(1)

      [3]李明江,唐穎,周力軍.數(shù)據挖掘技術及應用[J].中國新通信,2012,(22)

      [4]鄺 濤.數(shù)據挖掘技術在高校教務管理系統(tǒng)中的應用研究[D].鄭州大學,2011

      [5]王小燕.高職院校學分制教學管理的方法探討[J].致富時代(下半月),2012,(3)

      [6]魏寶霞.對我國高校實行學分制教學管理制度的思考[J].科海故事博覽(科教創(chuàng)新),2011,(11)

      [7]宋小敏,張國防,邢淑蘭.數(shù)據挖掘技術在課程相關性分析中的應用[J].中國校外教育(下旬),2012,(10)

      TP311

      B

      1671-6531(2013)09-0115-02

      郭一鶴

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