数据挖掘技术在成人教学管理中的应用

司杰 冯秀清

【摘要】针对数据挖掘技术在成人教学管理中的应用分析，首先从数据挖掘技术的概念入手，其次，阐述了数据挖掘技术的步骤和功能以及方法。最后对数据挖掘技术在成人教学管理中的应用，进行有效分析。主要内容有：数据挖掘技术在教务管理中的应用、数据挖掘技术在学籍管理中的应用、数据挖掘技术在学生成绩分析中的应用、数据挖掘技术在教学评价中的应用。

【关键词】数据挖掘技术 成人教学 教学管理

【课题项目】本文系川北医学院教育教学改革课题，“数据挖掘在成人学分制教学管理中的应用与研究”研究成果。

【中图分类号】G64 【文献标识码】A 【文章編号】2095-3089（2018）45-0252-02

引言

在成人教学管理中，经常需要对大量的数据进行处理。这些大量的数据包括老师和学生的基本情况、培养计划、课程安排情况、成绩考核情况、教学评价等等。这些数据密切相关，而且也有重要的信息数据。因此，数据挖掘技术在成人教学管理中进行有效的应用，可以对数据表征的内容和数据之间的关系进行深入分析，可以及时的发现成人教学管理中出现的问题，然后有针对性的加强成人教学管理，有效的提升成人教学管理的效果和质量。

1.数据挖掘技术的概念

数据挖掘技术又叫作知识发现，主要是指从大量的随机详细数据中挖掘有价值的信息与知识的过程。数据挖掘技术主要挖掘的是数据库与数据仓库，经过对数据进行统计和综合以及分析整理，发现事件之间的关系，从而判断事件的发展形式。数据挖掘技术比较广义，其包含了数据库技术和人工智能以及统计学等多门学科的重点内容。

2.数据挖掘技术的步骤和功能以及方法

数据挖掘技术属于知识发现中的一个重要步骤，很多个挖掘步骤组成了知识发现。主要有以下几个步骤：首先是数据选择，在进行数据挖掘的时候，需要结合挖掘的需求，合并和处理几个数据库中的数据，挑选和知识发现有关的数据[1]。然后是数据预处理和转换，把和知识发现有关的数据集合中剔除错误和较长的数据，然后再对剩下的数据进行精减，从而减小数据挖掘的范围，是数据的形式更加规范。其次是数据挖掘，可以通过合适的挖掘算法，深入的分析数据，从而挖掘出合理有价值的知识。然后是知识描述，知识描述主要结合数据挖掘的目的，深入分析提取出来的信息，然后再挑选出其中有用的信息，把发现的知识数据通过用户可以理解的形式展示给用户。最后是知识评价，就是指用户通过已有的知识数据，合理的分析挖掘的结果。

数据挖掘技术可以查询出过去的数据，还可以预测未来的形式和行为，然后还可以挖掘出以前没有发现的模式。总的来说，数据挖掘技术具有可以自动预测趋势与行为的功能，还具有可以关联分析的功能，还具有聚类的功能，还具有概念描述的功能，还具有偏差检测的功能。

数据挖掘技术的方式有很多中，每个挖掘的方式都有不一样的优势和劣势。其主要有归纳法、模糊逻辑法、遗传算法、统计分析法等等，这些方式都有自身的使用范围，因此，在使用数据挖掘技术的时候，需要结合实际情况，通过合理的方式进行挖掘。

3.数据挖掘技术在成人教学管理中的应用

3.1数据挖掘技术在教务管理中的应用

目前，随着我国教育的不断发展，成人学校需要结合培养对象的实际情况，运用不同的培养模式，从而可以做到因材施教。教务人员在制定人才培养方案的时候，都是凭借自身的丰富经验与对专业的深入了解进行制定的，从而使制定出来的方案具有一定的主观性。因此在教务管理系统中通过分类法，对学生的个性特征和学习情况以及教学计划等信息进行挖掘，找出这些信息的共同特性，然后对其进行分类，从而制定出更加合理的培养人才方案。

在成人学校教务工作中，制定教学计划是非常重要的。制定的教学计划需要循序渐进的安排每个专业的教学课程，并且这些专业课程之间存在着一定的联系。随着成人学校的教学规模渐渐变大，教务人员需要具备较强的专业背景，从而可以从容的面对前期课程和后续课程之间的联系，然后结合两者之间的联系，制定教学计划。因此，教务人员可以运用数据挖掘技术的关联规则，深入的挖掘分析往年课程数据，从而挖掘出隐藏课程相关的规律和前期课程和后续课程之间的继承模式，对教学计划进行合理的制定和安排。

在成人学校教育工作中最繁琐的就是排课[2]。由于人工排课任务量非常的大而且效率还非常低，人工排课还容易出现错误，因此，想要排出合理的教学课表就需要结合多方面的因素。最近几年成人学生的规模越来越大，人工排课的难度和工作强度也随之增大，给人工排课带了的巨大的困难。随着我国信息技术的不断发展，大部分成人学校都采用了自动化办公，随之计算机排课系统出现了。经过调查显示，一般情况下系统都是进行查询与搜索，就可以解决排课的冲突，但是其不能完全的结合现实，因此还是需要结合人工排课的形式进行。想要挖掘出历史数据中排课的规律，就需要对当前的课程进行合理的安排，这样可以有效的确保自动化排课，还可以确保排课的合理性。

在成人学校教务管理系统中，也可以通过应用数据挖掘技术积累一些有价值的信息，例如选课人数等等。这样有助于学校对课程设置的调整，有效的对热门课程与冷门课程人数进行调整，还可以针对选课率和相关的信息，激励和指引学生选择一些和自身专业互补的课程。这样可以提升学生的整体综合素养，也可以使教务人员合理的分配教学资源。

3.2数据挖掘技术在学籍管理中的应用

在成人学校学籍管理中，主要包括对学生在校的学习情况和生活情况等管理，因此学籍管理是非常重要的。但是由于学生学习异动比较频繁，而且成人学校对学习的管理重视程度不够，特别是一些规模较大的成人学校，这些现象表明对学籍进行人工管理已经没有办法对学籍核查的过程进行监控。因此，学籍管理人员可以通过数据挖掘技术中的归类原则，在成绩库中挖掘没有成绩的数据信息，还有休学退学的数据信息进行对比，可以及时的发现学籍管理出现的问题。学籍管理人员还可以通过数据挖掘技术对新生进行核查，传统的核查方式速度较慢并且失误较多，成人学校的规模越来越大，导致人工核查的方式已经满足不了需求。成人高考一般都是社会成员较多，成人学校通常会对这些人员进行考核，从而核查这些人员的真实学习水平。

3.3数据挖掘技术在学生成绩分析中的应用

在成人教学管理中含有大量的学生成绩信息，部分没有教学管理系统的成人学校也有大量的信息数据[3]。教学管理人员可以通过对学生成绩数据进行深入挖掘，从中找到学生总体成绩中的关键科目，然后注重对该科目的教学管理，从而提升学生的成绩。例如，在学生成绩数据库中，《护理学基础》成绩在80分以上的学生，其《内科护理学》成绩在80分以上的可能性较大。这个就是数据挖掘技术的关联规则。因此，教学管理人员就可以让老师加强对学生进行《护理学基础》的教学，从而提升《内科护理学》的教学质量。

在数据库中还存在着很多这样的关联规则，教学管理人员需要对其进行仔细筛选，通过支持度和可信度这两个阈值把一些没有价值的关联规则淘汰掉。在学生成绩分析中运用数据挖掘技术中的关联规则，对学生成绩与课程的安排以及课程的教学效果进行分析，从而设计出合理科学的教学课程与计划，为教学管理进行决策奠定良好的记住。

3.4数据挖掘技术在教学评价中的应用

在成人教学管理中，教学评价是非常重要的。教学质量评价具有导向性的特点，对成人教学具有积极的指导作用。由于学校每年都需要进行教学质量评估，从而累积了很多的教学评价数据。教学评价的主要形式有两种：定性评价、定量评价。其中定量评价主要指的是根据教学目的和内容以及态度方式等，进行教学评价。这样挖掘出来的信息数据更加具有真实性和精确性，可以直观的体现出老师的教学效率和质量。而且在教学管理中，教学评价对决策具有重要的作用。

例如，在利用数据挖掘技术的相关规则的时候，通过挖掘可以看出教学质量和老师的年龄和性别以及职称学历等都有密切的关联。教学管理人员还可以通过数据挖掘技术中的聚类与关联规则，对质量评价表中的指标进行挖掘和分析，从中找出影响学生成绩的原因，从而使老师可以有效的改善自身的教学模式和理念，有效的激起学生对学习的兴趣，使学生可以加深对专业知识的理解和记忆。教学管理人员可以通过数据挖掘技术中的分类规则，使老师可以对每个学生采取不同的教学模式和课程，通过因材施教的教学模式对学生进行教育，从而提升老师的教学效率和质量。此外，教学管理人员可以通过数据挖掘技术中的关联规则，对学生的成绩与课程安排等相互之间的关系进行挖掘和分析，然后结合支持度与可信度，把一些沒有价值的关联规则淘汰，使老师可以更好的设定教学计划与课程，从而使教学活动可以顺利的进行。

结束语

总而言之，在成人教学管理中应用数据挖掘技术是非常重要的。数据挖掘技术作为一个现代化工具，有助于教学管理人员在大量的数据信息中挖掘出隐藏的规律和模式，为教学管理人员进行决策奠定良好的基础，从而提升教学管理人员的工作质量和效率。

参考文献：

[1]刘英，高锁军.数据挖掘技术在高校教学管理中的应用[J].价值工程，2012（34）：200-201.

[2]程俊静，林意.数据挖掘技术在教学管理系统中的应用[J].数字技术与应用，2011（05）：185-186.

[3]李嘉，杨珊珊.数据仓库与数据挖掘在成人高校教学管理系统中的应用[J].科技信息，2009（13）：440+477.

作者简介：

司杰（1989-），女，汉族，重庆人，实习研究员 ，大学本科，研究方向：成人教育教学。

冯秀清，女，汉族，四川南充人，实习研究员，研究方向：人力资源管理。