浅谈数据挖掘技术在教学实践中的应用

马英杰

【摘要】随着信息技术在社会各个领域的广泛应用，如何将信息技术应用到学校教育教学管理中来实施教学管理规范化，是每个教育工作者所必须面对的。

【关键词】数据挖掘技术 教学实践 应用

【中图分类号】G71 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2018）38-0238-01

大数据的发展对教育改革提出了新的挑战。大数据技术越来越广泛地应用于教学，通过在线测试，对学生进行实时访问等调查方法，了解学生学习潜力的基本情况等，根据他们的资质，使教师更容易理解和处理教学过程中出现的问题。本文将系统地介绍数据的概念以及其在教学管理中的应用。

一、信息技术和数据

信息技术是用于管理和处理信息的各种技术的通用术语，主要利用计算机科学和通信技术设计、开发、安装和实现信息系统和应用软件。

而数据是事实或观察的结果，客观事物的逻辑结论，以及用来表示未加工对象的原始材料。

大数据时代给我们带来了无穷信息，那么我们如何在大量信息中找到我们需要的信息呢？

这就需要数据挖掘。

数据挖掘，也称为数据库中的知识发现，是从大量不完整的、嘈杂的、模糊的和随机的应用程序数据中提取未知但可能有用的信息和知识的过程。从广义上讲，数据挖掘意味着在一系列事实或观察中寻找决策支持的模式。

二、数据挖掘

那么数据挖掘在教学管理实践中是如何工作的呢？

有三种方法。

1.集群分析

教师的信息、学生的教学评价结果作为数据来源，数据挖掘中聚类分析方法可以应用于评估教师教学水平的分析，学生是教学的对象，老师的教学更多的是让学生理解，通过对教学评价结果统计数据的分析；通过分类来区分不同的教师，通过教学质量的定量评估和分类来分析教师之间的差异，可以反映老师的教学中存在的实际问题，提高教师的教学评价，提高教师的教学质量，优化教师对学生的影响。

2.关联原则

在分析学生学业成绩的基础上，分析了数据挖掘中的关联原则，在学校的课程中，对学生的表现进行分析和评估。分析和评估可以得出课程之间的关系，理解本课程的相关性，一方面可以为学生提供课程选择的科学指导，帮助学生合理选择课程，为专业课程提供更好的服务；另一方面也可以根据结果的前沿情况，预测后续课程学习条件和警示效果，同时还提供了一个重要的基础教育管理开发专业培训和教学计划，并协助教育管理。

3.变化和偏差分析

此方法将学生的成绩、登记信息作为数据来源，结合学生的状态变化，该方法可以应用于学生在学校情境分析中，早期预警的学习状态可以存储在教学管理系统中，学生的考试成绩存在资料库中，提取并分析诸如课程添加删除记录等信息，学生的请假情况或学生状态变化分析，以找出学生的出勤情况，或是否在一个坏的学习状态中，这会更好地辅助教学管理和学籍管理，而且它还可以帮助和纠正学生不良的学习状态。

三、数据挖掘与教学环境

近几年随着计算机技术和人工智能通信技术的集中和爆炸性地增长，引发了教育改革，在短时间内出现了一种新的计算机教学环境。这是一种全新的教学环境，正在逐步发展，网络和人工智能技术在教育中的应用，创造了一个更加开放和智能化的教学环境。

在教学环境的显著特点背景下，这已成为一个大数据时代，教学数据挖掘也面临诸多挑战。

1.道德挑战

对教育数据挖掘过程的研究通常涉及学生的私人数据，结果也會对学生和老师产生不利影响。这要求在进行数据挖掘的同时，不仅要符合伦理的限制，保护学生的隐私，而且要使研究的学术价值最大化，这对教育数据挖掘的研究者来说是一个挑战。

2.技术挑战

大数据技术有利于数据处理和知识的发现，然而，教学数据挖掘的工作量和难度主要集中在数据获取、理解和预处理。为了理解数据，研究人员通常需要收集一些离线数据，这些数据需要教育学、心理学和统计学知识和技术的共同作用。与此同时，研究人员也要精通数据处理算法和工具，以提高数据预处理的效率。

3.管理挑战

学生、教师和教学管理人员需要与研究人员密切合作的教学数据挖掘研究。因为涉及到众多的角色，不同的人参与这项动态的研究，对项目的期望，以及对该技术的理解也存在巨大的差异，所以教学数据挖掘研究通常比一般的项目更为复杂，需要整个教育机构来协调运作。

大数据在教学管理中的应用，与传统教学相比，效率更高，更加开放、多元化，而且教学参与者之间的交流也更通畅、互动更深入，教师的课程和作业更灵活。大数据时代的到来可以评估、分析和提升教师的教学业务水平。

将数据挖掘技术应用于教育管理，可以充分利用大量数据的教育管理系统，对有用信息进行分析，为学校管理者做出相关决策提供正确的数据支持和保证。

通过这种方式，会推进教学管理实现教学资源的整合、管理体系的改进和创新，能有效提高教学质量，为社会培养等多高质量的人才。

参考文献：

[1]《信息技术导论》2004

[2]《数据挖掘概念和技术》2007