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    數(shù)據(jù)挖掘在高校人才優(yōu)化配置方面的應(yīng)用

    2018-11-28 11:24楊晶
    人力資源管理 2018年10期
    關(guān)鍵詞:教育信息化數(shù)據(jù)挖掘

    楊晶

    摘要:隨著我國經(jīng)濟、科技水平的不斷提高,信息化技術(shù)越來越多的運用到了我們的生活之中,教育行業(yè)也是如此,高校逐漸進入了信息化時代。目前高校中的人才越來越多,在人才配置方面,信息化的人才配置方案,為新時代高校進行人才收納及教育開展帶來新的解決方案?;诖耍疚闹饕蛯?shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行詳細的探討,然后對數(shù)據(jù)挖掘人才優(yōu)化配置方面的策略進行分析,最后對全文進行總結(jié),使得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校人才優(yōu)化配置中的應(yīng)用程度得到極大的提升。

    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;高校人才;教育信息化;人才配置

    目前隨著國家信息化程度越來越高,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)越來越頻繁的出現(xiàn)在了各行各業(yè),如金融、科技、商業(yè)、營銷等。慢慢地,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校中的運用也逐漸增多,但是目前高校中運用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還是停留在比較低級的階段,比如對學(xué)校學(xué)生的信息、考試成績進行保存、備份、搜索。但是就目前而言,我國很多高校開始招更多的學(xué)生,這種情況下我國的高校學(xué)生人數(shù)就變得越來越多,這就給高校帶來很大的挑戰(zhàn),這也造成傳統(tǒng)的信息管理手段不能滿足時代的進步。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為高校人才優(yōu)化配置提供了很多的技術(shù)支持,使得高校人才數(shù)量變得越來越多,同樣也為高校人才優(yōu)化配置問題提供了很多有效的解決方案,例如通過數(shù)據(jù)挖掘,對高校老師或?qū)W生進行分類管理,進而進行表現(xiàn)評估等。

    一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的介紹

    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)其實是由之前的理論(數(shù)據(jù)庫原理以及計算機科學(xué)等)進行相互補短產(chǎn)生的一種新類型學(xué)科。進入二十一世紀(jì)之后,我國很多新類型學(xué)科應(yīng)運而生,比如經(jīng)濟學(xué)、金融學(xué)以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等的出現(xiàn)使得教育事業(yè)發(fā)展速度在極大程度上得到提升,而且高校也越來越重視數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主要的專業(yè)內(nèi)容是對算法的有效修改,除此之外,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在對產(chǎn)品分析、高危預(yù)警、市場評估等方面起著舉足輕重的作用。目前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中被高校所看重的是人才優(yōu)化配置方面,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的數(shù)據(jù)挖掘算法不斷被運用到高校人才的培養(yǎng)以及管理當(dāng)中。

    1.1關(guān)聯(lián)原則

    數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)原則,就是對大數(shù)據(jù)進行收集、分析、排列等,這對于人數(shù)逐年遞增的高校來說有很大的幫助。關(guān)聯(lián)原則首先將收集到的大數(shù)據(jù)進行分類,從各個項集中找到它們的共同點與差異點,通過對頻繁出現(xiàn)的項集進行分析,可以了解到有哪些項集與其有關(guān)聯(lián),并且通過對各個項集中相同內(nèi)容進行分析,能夠知道他們之間有哪些內(nèi)在的聯(lián)系。例如Apriori算法就是一種比較出名的關(guān)聯(lián)原則運用算法。Apriori 算法在高校中的運用有以下幾點,首先老師可以以學(xué)生的入校到現(xiàn)階段的各個時期的成績進行數(shù)據(jù)庫保存,然后通過對學(xué)生大學(xué)各個課程的開設(shè)時間以及順序進行排序,通過將兩者對比,就可以了解到大學(xué)時期學(xué)生課程開設(shè)順序?qū)τ诖髮W(xué)生成績的影響,從而可以得出大學(xué)生大學(xué)各個課程之間的相互關(guān)聯(lián)。另外高校還可以對教師檔案的進行保存,然后根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)原則,將教師的平時情況以及所帶學(xué)生的成績進行分析,進而得出教師的專業(yè)水平以及教育模式與學(xué)生成績之間的內(nèi)在聯(lián)系。

    1.2構(gòu)件對象細分模型

    數(shù)據(jù)挖掘中的構(gòu)件對象細分模型指的是在明確的公司、學(xué)校、企業(yè)等背景下,比如教育理念、經(jīng)營模式等等。依據(jù)客戶、學(xué)生等的需求、表現(xiàn)等情況將這些對象進行分類,分類介紹后我們可以通過一個類別就可以找到許多相同類型的客戶、學(xué)生,通過不同的類別,我們就可以找到許多不同類別的客戶、學(xué)生。通過這種算法模式,我們可以輕易的為服務(wù)對象提供最合適的服務(wù),這種將對象進行細致劃分其實就是數(shù)據(jù)挖掘的理論基礎(chǔ)。

    1.3聚類算法

    數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法主要指的是對大數(shù)據(jù)進行劃分,建立不同大類,將大數(shù)據(jù)劃分到其中,這個過程就是聚類算法。聚類算法的目的主要是為了下一步的研究分析打下基礎(chǔ),使研究人員容易找到針對性的目標(biāo)。聚類算法是一種比較傳統(tǒng)的算法,它很早就出現(xiàn)了,但是它的運用至今仍然很多,就比如在高校的人才培養(yǎng)研究中。教師可以首先確定學(xué)生的培養(yǎng)指標(biāo)以及標(biāo)準(zhǔn),然后根據(jù)聚類算法將學(xué)校的教育理念與要求劃分為幾類,接下來就是對大學(xué)生進行科學(xué)合理的分類,然后因材施教,針對學(xué)生的實際特點對學(xué)生進行針對性教育。另外學(xué)校也可以對教師進行聚類算法,將教師的考核標(biāo)準(zhǔn)劃分為幾類,將教師的教學(xué)表現(xiàn)進行記錄,對教師進行劃分,這樣就可以針對不同類別的教師進行針對性的教學(xué)考量以及教學(xué)檢查。這樣不僅可以對高校的學(xué)生進行針對性的教學(xué),還可以針對性的提高教師的教學(xué)質(zhì)量,大范圍的提高教師能力。

    二、基于數(shù)據(jù)挖掘的人才管理策略

    2.1人才引進

    想要將學(xué)校發(fā)展起來,首先就是要制定合理、科學(xué)的人才引進,但是人才引進不是盲目的引進,要考慮以下的幾點,首先學(xué)校要了解自己的學(xué)科結(jié)構(gòu)以及學(xué)科重點,其次人才引進要結(jié)合學(xué)校的未來發(fā)展目標(biāo),最后人才引進還要與學(xué)?,F(xiàn)有的師資力量相關(guān)照。學(xué)校所要引進的人才要既有可實施性,在進行人才引進時,要努力尋找“高尖端人才”,要滿足:能力強,年紀(jì)不要過大、學(xué)歷高、有較多的科研水平成果等。引進這樣的人才能夠幫助高校優(yōu)化人才結(jié)構(gòu),在相同時間內(nèi)取得更多的科研成果,最終促進高校的可持續(xù)發(fā)展。

    在學(xué)校的特色學(xué)科方面,學(xué)校應(yīng)該對學(xué)科的基礎(chǔ)人才建設(shè)投入較多的關(guān)注,并且大力培養(yǎng)有潛力的優(yōu)秀新星,建立未來的人才集團。

    學(xué)校對于人才的引進一定要看重其教育背景,對于擁有高質(zhì)量背景的人才來說,他們可以較為容易的從高學(xué)歷人才過度到科研型人才。而且現(xiàn)在國家注重學(xué)校的科研水平成果,所以擁有這類人才可以對于高校的研究成果進行保障。對于擁有不同背景的高學(xué)歷人才,學(xué)??梢宰屗麄兌噙M行學(xué)術(shù)交流提高他們之間的合作能力以及科研能力。

    2.2高校人才培養(yǎng)

    高??梢韵雀鶕?jù)前面所描述進行人才引進,之后就是高校進行人才的培養(yǎng)。在對于科研成果豐富,科研成績優(yōu)秀的人才,高校可以對其增加研究經(jīng)費進行鼓勵,幫助其能夠進行更加尖端的學(xué)術(shù)研究,擴大高校這類科目的全國地位,增大學(xué)校這門學(xué)科的影響,對于其他科研成果較為稀少、成績不算好但是具有發(fā)展?jié)摿Φ目蒲腥藛T來說,高??梢詾樗麄冎贫ㄒ恍┌l(fā)展規(guī)劃,幫助他們進行科學(xué)研究,還可以將其派遣,與國外頂尖高校進行學(xué)術(shù)交流,幫助提高其科研能力,這樣就能使得高校人才可持續(xù)發(fā)展。

    三、結(jié)語

    綜上所述,目前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在人才優(yōu)化配置方面的運用越來越多,對于高校的發(fā)展來說,運用科學(xué)合理的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對高校發(fā)展而言有著舉足輕重的意義。在高校中運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助高校對人才進行合理的安排,而且能夠?qū)θ瞬胚M行合理培養(yǎng),不斷加強各類人員的科研能力,以提高高校的科研水平,所以高校合理運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是提高自身的重要方法。

    參考文獻

    [1]李廣水,王智鋼,馬青霞,等.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在我國高校人才培養(yǎng)中十年應(yīng)用回顧及發(fā)展趨勢[J].技術(shù)與創(chuàng)新管理,2018(03).

    [2]董雯,李靜.大數(shù)據(jù)視域下高校人才工作的適應(yīng)與創(chuàng)新[J].神州(中旬刊),2017(07).

    [3]李鋒,尹潔,吳潔.基于數(shù)據(jù)挖掘的高校人才引進與培養(yǎng)策略研究[J].科技進步與對策,2017(04).

    [4]曾振東.基于數(shù)據(jù)挖掘的高職院校課程體系建設(shè)和優(yōu)化的應(yīng)用研究[J].電腦知識與技術(shù),2017(08).

    [5]文益民,易新河,李憂喜,等.高校人才培養(yǎng)全過程與信息技術(shù)深度融合中的數(shù)據(jù)挖掘[J].高教論壇,2017(02).

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