基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高校教務(wù)管理探討

郭 萌

（天津濱海汽車工程職業(yè)學(xué)院，天津 300352）

高校教務(wù)管理系統(tǒng)（University Educational Administration System）是保證高校常規(guī)教務(wù)管理工作能夠井然有序進(jìn)行的重要工具。其面向的對象是高校全體教職員工以及全體在校生。隨著計算機(jī)硬件和信息技術(shù)的發(fā)展，使得海量數(shù)據(jù)的處理已經(jīng)成為研究與生產(chǎn)中的一項重要工作，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)由此而誕生。目前高校常用的教務(wù)管理系統(tǒng)是由Browser/Webserver（簡稱B/S）和Client/Server（簡稱C/S）相結(jié)合而成。這涉及學(xué)校各個相關(guān)部門。它能夠保證高校工作計劃的順利進(jìn)行以及了解師生相關(guān)情況，為教學(xué)活動計劃制定提供詳細(xì)的客觀數(shù)據(jù)支持。只有做到準(zhǔn)確、快捷、有序，才可以提升工作效率，并且通過互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)手段不斷創(chuàng)新、改進(jìn)，逐步完善教務(wù)管理工作。提高了高校處理事務(wù)的效率，保證了高校教育質(zhì)量。

一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

（一）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)展歷程

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，顧名思義，就是通過搜集到的廣泛的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)來發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的一種方法。屬于數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)中不可或缺的一步。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從海量數(shù)據(jù)中自動搜索其中有著特殊關(guān)系性的隱性信息。包含業(yè)務(wù)對象的確定、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果分析、知識運用等過程。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的首次出現(xiàn)是在1989年8月份在底特律舉行的第十一屆國際聯(lián)合人工智能學(xué)術(shù)會議上。由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以應(yīng)用于不同的領(lǐng)域，因此一般在研究領(lǐng)域中被稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，在工程領(lǐng)域則被稱為數(shù)據(jù)挖掘。

我國對于有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘方面的研究相較于國外稍晚，于1993年國家自然科學(xué)基金首次支持該領(lǐng)域的研究項目。直至今日，我國多所高校如北京大學(xué)、清華大學(xué)、南京大學(xué)、四川聯(lián)合大學(xué)等對其關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法及Web數(shù)據(jù)挖掘展開了深入研究并收獲成效[1]。并且在國內(nèi)多個領(lǐng)域也受到了推廣。

（二）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)功能及任務(wù)

高校數(shù)據(jù)庫積累的數(shù)據(jù)是日漸增長的，收集到的數(shù)據(jù)蘊含了許多有意義的信息。想要快速精準(zhǔn)地從浩瀚的數(shù)據(jù)中得到想要取得的信息，需要先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)來處理并挖掘有價值的潛在知識。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以做到對在教務(wù)管理中所遇到的現(xiàn)實問題進(jìn)行有效的模式提取，方可提高數(shù)據(jù)分析處理能力。數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括數(shù)據(jù)總結(jié)、分類、關(guān)聯(lián)分析和聚類分析。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運用觸及多方領(lǐng)域。常見的領(lǐng)域包括教育領(lǐng)域，風(fēng)控領(lǐng)域和醫(yī)療領(lǐng)域，本文所探討的有關(guān)教育領(lǐng)域所應(yīng)用方面已經(jīng)突破了傳統(tǒng)的教學(xué)模式，改善了教學(xué)效果，促進(jìn)了教學(xué)質(zhì)量的提升。

二、在教務(wù)管理中的使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

高校重要職能部門——教務(wù)處承擔(dān)著高校人才培養(yǎng)的教育任務(wù)，是高等教育管理中的中堅力量。為高校教育發(fā)展進(jìn)言獻(xiàn)策，分析利弊，需要對本高校的實際情況進(jìn)行全面嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼{(diào)查了解，可以提供強(qiáng)有力的信息支持。因此，擁有數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的教務(wù)管理系統(tǒng)可以做到應(yīng)用分類、特征變化、回歸分析、聚類、偏差分析和Web頁挖掘等手段進(jìn)行信息加工。幫助高校決策者獲得具有一定意識傾向性、規(guī)律性的信息，加強(qiáng)高校決策的準(zhǔn)確率，從而大大提高教學(xué)質(zhì)量。

目前被高校教務(wù)處廣泛應(yīng)用的教務(wù)管理系統(tǒng)具有以下優(yōu)勢：有專門的數(shù)據(jù)庫，有可以獨立存放數(shù)據(jù)的Web服務(wù)器，同時具備Web客戶端和客戶端。因為教務(wù)管理系統(tǒng)同時具備B/S和C/S兩種性能，所以既可以通過下載應(yīng)用程序使用也可以在電腦或手機(jī)的瀏覽器端直接使用。在合理的資源配置和周全的軟件設(shè)計的加持下，使教務(wù)管理更加規(guī)范化，并且還體現(xiàn)了如今高校所實行的學(xué)分制管理思想。

（一）運用關(guān)聯(lián)規(guī)則合理安排課程

學(xué)生課程設(shè)置按照循序漸進(jìn)的原則來安排的。課程與課程之間有前后順序之分并存在一定的關(guān)聯(lián)性。前面的課程設(shè)置要比后面的簡單，因考慮到學(xué)生存在著最近發(fā)展區(qū)，呈現(xiàn)螺旋上升的趨勢表明，在學(xué)習(xí)難度系數(shù)大的課程之前，首先學(xué)習(xí)基礎(chǔ)課程，如果基礎(chǔ)課程未能學(xué)好，將會阻礙后續(xù)課程的學(xué)習(xí)。在同年級同學(xué)習(xí)進(jìn)度中，會在不同班級中產(chǎn)生學(xué)習(xí)成績參差不齊的現(xiàn)象。同時，可利用屬于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之一的關(guān)聯(lián)規(guī)則來探究造成這一現(xiàn)象的原因。運用關(guān)聯(lián)分析等相關(guān)功能時要做到在大量的數(shù)據(jù)中尋找有效信息，并分析其相關(guān)性來找到影響成績的原因，再結(jié)合實際情況對課程的設(shè)置作出合理安排。

對于基礎(chǔ)教育和高等教育來說，學(xué)生是“學(xué)”的主體，教師是“教”的主體，兩者關(guān)乎高校的教育質(zhì)量能否提高。對學(xué)生因材施教和教師要做教育的研究者是踐行“以人為本”教育理念的基本要求之一?？梢酝ㄟ^數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)-分類法直接提取針對學(xué)生個人或老師教學(xué)情況相關(guān)的有效信息，針對信息進(jìn)行歸納、分析、總結(jié)和概括，找出其所具有的共同點。分門別類地對學(xué)生個人和教師進(jìn)行科學(xué)化指導(dǎo)。

（二）運用聚類分析法提升考試質(zhì)量

試卷質(zhì)量決定著考試質(zhì)量。在教務(wù)管理系統(tǒng)中使用聚類分析法來分析試卷的質(zhì)量以及計算試卷的設(shè)置是否科學(xué)。聚類分析法是按照最大化內(nèi)和最小化內(nèi)的相似性原則將大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分組和聚類，簡而言之按照對象的特征來進(jìn)行分類。考試作為衡量學(xué)生學(xué)習(xí)效果的重要手段之一，考試成績成了可參照的重要指標(biāo)?？梢酝高^成績對試卷質(zhì)量進(jìn)行評價。學(xué)生的成績呈現(xiàn)正態(tài)分布，則說明試卷的質(zhì)量較好。成績呈現(xiàn)雙峰型狀態(tài)，試卷難度分配不當(dāng)。無法準(zhǔn)確區(qū)分學(xué)生的學(xué)習(xí)程度，對中等學(xué)習(xí)程度的學(xué)生區(qū)分度較好，難度梯度分度不均勻。還有一種成績分布方式呈陡峭型[2]。這種分布方式試題難度差別較小，試題難度不具備分辨度，會造成大多數(shù)的學(xué)生考試成績都相近，無法區(qū)分出學(xué)生的學(xué)習(xí)程度，影響教師對于學(xué)生學(xué)習(xí)情況的準(zhǔn)確判斷，從而影響整體的教學(xué)質(zhì)量。

學(xué)生試卷成績采用量化的模式是常用手段，存在峰態(tài)系數(shù)和偏態(tài)系數(shù)兩個評價指標(biāo)作為評價標(biāo)準(zhǔn)。便于對試卷進(jìn)行分類，為采用聚類分析法做鋪墊。這會大大提高試卷的質(zhì)量，能更準(zhǔn)確地通過學(xué)生成績來直觀地看出教學(xué)質(zhì)量。

（三）運用Web挖掘技術(shù)設(shè)置決策支持系統(tǒng)

教務(wù)管理系統(tǒng)中的決策支持系統(tǒng)主要有問題處理與人機(jī)交互系統(tǒng)、模型庫系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)三部分組成，這項技術(shù)是由Web挖掘應(yīng)用技術(shù)來實現(xiàn)的。它是一項綜合技術(shù)，對Web頁面內(nèi)容及后臺數(shù)據(jù)庫進(jìn)行挖掘，從Web文檔內(nèi)容及其描述中的內(nèi)容信息中獲取有用知識的過程。計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展為決策支持系統(tǒng)提供了物質(zhì)基礎(chǔ)。在高校教務(wù)管理系統(tǒng)中，各部分呈現(xiàn)出一副錯綜復(fù)雜的關(guān)系，以往教務(wù)工作決策僅僅憑借學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)的經(jīng)驗和協(xié)商是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，需要更精確科學(xué)信息化的方法。那么決策支持系統(tǒng)則可以通過Web挖掘技術(shù)獲取到與學(xué)生或?qū)W校相關(guān)信息并進(jìn)行快速分析處理。例如：科研知識層面、教學(xué)經(jīng)費財務(wù)分析方面、政策、高校學(xué)生人才就業(yè)方面等事關(guān)學(xué)校發(fā)展前景的信息。針對大量的信息整體分析，獲取相關(guān)資料，可預(yù)見學(xué)校未來將要面臨的風(fēng)險與挑戰(zhàn)，同時提出針對性的解決方案。同時，決策者可按實際情況從眾多方案中選擇一項最佳方案。從而使學(xué)校能夠得到高質(zhì)量、高速度的發(fā)展。

（四）運用數(shù)據(jù)挖掘提升學(xué)生評價質(zhì)量

學(xué)習(xí)評價是教育過程中的常見環(huán)節(jié)，對學(xué)生學(xué)習(xí)有不可或缺的作用。積極有效的學(xué)習(xí)評價可以激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)動機(jī)，喚起學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，發(fā)揮學(xué)生學(xué)習(xí)的自主性，讓學(xué)生及時得到正確的信息反饋，明確自己學(xué)習(xí)的長處與不足，使學(xué)生受到激勵與警示，揚長避短。對于教師來說，可以通過其來檢查自己的教學(xué)計劃，手段和方法的設(shè)置是否合理，是否能準(zhǔn)確達(dá)到教學(xué)目的，也可使教師了解學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度，提高教學(xué)水平和及時反思。

可以通過現(xiàn)在的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對學(xué)生的成績、平時表現(xiàn)、所獲獎懲等有所記錄的數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行信息的提取分析和處理。以便及時準(zhǔn)確地傳送學(xué)生評價，讓老師及時了解，并針對學(xué)生的行為進(jìn)行改進(jìn)[3]。教師可以及時預(yù)見學(xué)生不良行為，并采取相應(yīng)的措施。像這樣的評價系統(tǒng)客觀性較強(qiáng)，削弱了教師等人的主觀性所帶來的有失偏頗地評價觀點。同時也讓教師加大對教學(xué)研究方面的精力分配，提高教學(xué)質(zhì)量。同時可以隨時監(jiān)測教學(xué)情況的轉(zhuǎn)變，可以使教師隨時進(jìn)行調(diào)節(jié)。

教學(xué)質(zhì)量評價對實際教學(xué)工作有著良好的導(dǎo)向性作用，并對高校具體教育教學(xué)工作有著重要的指導(dǎo)性價值。為此，高校通過每學(xué)期的教學(xué)質(zhì)量評價來實現(xiàn)對自身教學(xué)質(zhì)量的評估，并積累海量數(shù)據(jù)在通過數(shù)學(xué)挖掘技術(shù)從中獲得有效信息，得知教師自身年齡、學(xué)歷、年齡以及教學(xué)效果之間的關(guān)系，從而對高校各專業(yè)學(xué)科教師展開科學(xué)的配置，有效調(diào)動學(xué)生對專業(yè)課程的學(xué)習(xí)熱情，提升教學(xué)有效性及教學(xué)質(zhì)量，運用關(guān)聯(lián)規(guī)則及聚類法獲得不同成績學(xué)生群體的特點，通過所得數(shù)據(jù)分析出影響學(xué)生成績的具體原因，繼而采取針對性的教學(xué)方法提升專業(yè)教學(xué)有效性，讓高校各專業(yè)教學(xué)更加有的放矢。

綜上所述，在高速信息化時代，教育系統(tǒng)的信息化、科學(xué)化、現(xiàn)代化的創(chuàng)新模式也在層出不窮。高校教務(wù)系統(tǒng)中采用便捷的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，大大提升了教務(wù)管理方面的效率，能更好地掌控大數(shù)據(jù)，也可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)經(jīng)驗管理模式所帶來的弊端。關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析、Web挖掘技術(shù)等運用于高校教務(wù)管理。增強(qiáng)客觀性和科學(xué)性因素影響力的同時，節(jié)省時間和成本。削弱主觀因素所帶來的干擾。當(dāng)然，此種方式在實際的運用中僅作為輔助方式，需要專業(yè)人員進(jìn)行宏觀調(diào)控，加強(qiáng)把控高校教務(wù)管理方面的靈活性，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)逐漸適應(yīng)教育領(lǐng)域，推動了高校教務(wù)管理創(chuàng)新模式的發(fā)展。