论数据挖掘技术在贫困生认定与管理中的应用

摘 要本文从数据挖掘技术的相关概述入手，着重分析了贫困生认定与管理现状，探析了数据挖掘技术在贫困生认定与管理中的应用模型，并提出了数据挖掘技术在贫困生认定与管理中的应用策略。

【关键词】数据挖掘技术；贫困生；认定；管理；应用

1 数据挖掘技术的相关概述

数据挖掘技术主要指从大量的数据信息中自动发现具有特殊关系的信息。数据挖掘技术主要包括数据准备、数据挖掘、结果分析这三个过程。数据挖掘具有分类、估算、预测、关联分组和聚类这五种功能。

2 贫困生认定与管理现状

2.1 贫困生认定现状

现阶段，我国高校贫困生的证明主要包括班级、院校和学校的证明，贫困生需向当地政府相关部门申请贫困证明，之后向学校提供贫困证明，经学校审核后即可获得贫困补助。但是，现阶段，我国高校贫困生信息不对称现象严重，学生在填写家庭经济困难调查表之后，到生源地政府部部门开具贫困证明即可。但是，很多学生为获得贫困补助而虚写贫困证明和家庭经济困难调查表。而且，高校并没有对学生的实际情况进行调查。虽然，有些学校对电话采访了学生的家长，但是，大多数家长为了帮助孩子获得贫困补助而作伪证，导致贫困生信息失真。另外，很多高校对贫困生的认定过程不够科学，一些班级的贫困生由学生进行投票决定，但是，学生之间并不了解彼此的家庭状况和生活环境，只是根据学生之间的熟悉程度进行投票。还有些班级的贫困认定由辅导员一手决定，甚至辅导员会与学生按比例分配贫困资助金，如果学生没有向辅导员行贿，在下一学期的贫困生申请中学生将很难再获得贫困生名额。

2.2 贫困生管理现状

大多数高校只注重贫困生的认定工作而忽视了贫困生的管理工作，很多学校都没有对学生的贫困资助金的使用进行监督，导致有些学生将贫困资助金用于娱乐。另外，有些学校并没有严厉处罚通过不正当手段而获得贫困助学金的学生，只是对被发现使用不正当手段获得助学金的学生进行通报批评，并没有没收已经资助的金额，贫困生管理不够规范。

3 数据挖掘技术在贫困生认定与管理中的应用模型

3.1 数据分析

首先，数据来源。高校贫困生数据来源主要来自学生提供的数据和学校提供的数据。其中，学生提供的数据主要包括申请表、调查表、生源地低保证明、孤儿证明、残疾证明、贫困证明等相关的证明。学校提供的数据主要包括学生的成绩、消费记录、学生的平时表现等，作为学校认定贫困生的依据。其次，数据分析与处理。数据清洗时数据分析与处理的第一步，主要包括检查数据的真实性和一致性，对无效的信息和无关的信息进行剔除。之后学校需要对数据进行转换和泛化，具体来将，数据转换就是将数据转换为统一的而形式，方便数据挖掘。数据泛化就是将数据进行高层次概括。

3.2 数据挖掘

数据挖掘主要通过一定的挖掘工具采用关联规则、决策树方法等挖掘方法对数据进行深入挖掘。常用的数据挖掘工具主要包括WEKA、RapidMiner、Microsoft SQL Server Analysis Services这三种挖掘工具。

3.3 结果分析

决策分析主要对数据挖掘结果的复杂度和预测准确率进行深入分析，进而选取出最符合预测标准的学生作为贫困生，将不符合贫困标准的学生剔除，保证贫困生认定的科学性。

4 数据挖掘技术在贫困生认定与管理中的应用策略

4.1 数据挖掘技术在贫困生认定中的应用策略

首先，环境搭建。在贫困生认定中使用数据挖掘技术需要搭建宽松的环境。为此，相关部门应积极研发与数据挖掘技术相适应的系统开发结构，尽量减少系统的维护和安装，减小系统部署的难度。另外，高校应科学选择编程语言和数据库，尽量选用适用于web界面的应用程序，增强程序的稳定性。除此之外，高校应贫困生管理部门应积极开发环境，加快数据挖掘技术软件的开发。

其次，数据库表结构。数据库表结构应该包括学生基本信息表、学生贫困申请信息表、学生贷款情况表、学生一卡通消费数据、学生一卡通门禁数据、學生成绩信息表、学生操行情况表、学生操行平等等信息。其中学生基本信息表主要包括学生的学校、学院编号、年级、班级、姓名、性别、户籍、出生年月、贫困程度等信息。学生贫困申请信息表主要包括学号、贫困程度、家庭状况、家庭人均收入、家庭人数、家庭上学人口、助学贷款情况等。学生贷款情况表主要包括学号、贷款金额和贷款年份。一卡通消费表主要包括学校、累积消费资金、消费类型等。一卡通门禁数据表主要包括学生的学校、刷卡次数、晚归次数等。学生成绩信息表主要包括学号、课程名称、成绩、学分和学期。学生操行情况表主要包括学生的学号、违纪处分情况、参加社团情况、旷课记录、宿舍评比记录等。

4.2 数据挖掘技术在贫困生管理中的应用策略

首先，数据分析。高校在贫困生管理中运用数据挖掘技术需要对数据进行分析，学校可以按照系部维度、专业维度、生源地维度、家庭收入维度进行分析。按系部维度进行分析主要指高校对本校各个系部的学生校园卡消费情况进行分析，了解各个系部的学生消费水平，根据学生的消费水平制定各个系部的贫困生名额，增强贫困生分配的公平性。按专业维度进行分析主要对本校各个专业学生的一卡通消费状况进行分析，并深入探索消费水平的形成原因，根据消费水平采取合适的贫困生管理措施。生源地维度主要对同一生源地学生的消费状况进行分析，了解每一生源地学生的消费能力，根据生源地的不同设置差异性贫困补助。按照家庭收入维度进行分析主要对学生的家庭收入进行分析，根据学生的家庭收入状况和学生的家庭劳动力人数设置贫困等级和贫困标准。

其次，每月补助模块。高校可以根据贫困生的等级设置每月补助模块，对贫困学生进行补助。为此，学校应积极核实学生的一卡通使用现状，并对消费水平较低的学生进行资金补助，保证学生的基本生活。另外，学校可以设置一定的月补助金额对已经认定的贫困生进行资金补助。

参考文献

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[3]韦崇岗，梁小晓.一种高校贫困生资助信息化管理方法的实现[J].内江师范学院学报，2011（02）.

作者简介

龙媛（1983-），女，苗族。大学本科学历。现为湘西民族职业技术学院助理讲师。研究方向为计算机科学与技术。

作者单位

湘西民族职业技术学院 湖南省吉首市 416000