基于大数据环境下高校教学管理信息化创新研究

章胜江 刘萍

摘要：在当前大数据环境下，我国高校教学管理水平要适应社会的发展需求，就必须对传统教学管理方法进行改进，引入信息化手段，建立在大数据信息技术基础上，还要整合一切现有资源，将它们的实际价值充分地发挥出来。本文结合笔者多年从事高校教学管理的经验，并对大数据环境下高校教学管理信息化建设进行的深入研究，提出了大数据环境下高校教学管理信息化的建议，在现有信息化平台的基础上，进一步加大对教学管理信息化建设的投入力度，真正实现高校教学管理无纸化和高效化。

关键词：大数据;教学管理;信息化

中图分类号：TP3      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）21-0166-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

随着教育的不断发展，高校办学规模也不断扩大，学生人数越来越多，教师队伍也逐渐壮大，办学从原来的一个校区扩展到了两个甚至多个校区，多个校区同时运作，这么多教职员工教学的管理，给高校教学管理部门带来了挑战。为了更好地完成教学管理工作，高校都在尝试使用信息化系统进行教学管理。目前，高校教学管理信息化系统也有不少，也能完成相应的教学管理工作，但这些系统都有它们各自的应用环境，在他们的环境里应用没有问题，他们的应用方式和应用格式也是针对特定环境的。在目前大数据环境下，如何进行高校教学管理信息化是摆在高校教学管理人员面前的一个课题。随着信息技术的发展，高校教学管理也要随着时代的步伐与时俱进，高校传统教学管理环境已经不能适应信息时代发展的需要，传统教学管理方式存在一定的不足，在时间和空间上都不能满足当前人才培养的需要。尤其是在当下的大数据时代，获取数据已经非常容易，但是如何在获取的数据中，找出数据之间的依赖关系和关联关系才是高校教学管理的重点，从教学管理数据中，挖掘出数据的关联关系，才能够更好地为高校教学管理服务，才能激励教师更好地投入教学中，提高高校的教学质量和教学效果，培养出社会需要的合格人才。在高校教学管理中应用大数据技术能够大大提高高校教学管理的效率和质量，例如，通过对高校教学数据挖掘，教师可以得出学生在学习过程中的具体掌握程度以及问题症结所在，教学管理部门也能够得到教师的教学水平和教学能力的关联度，高校教学管理部门才能够有的放矢，有针对性地采取有效措施去改进现状，才能更好地为学生服务，才能培养出具有创新能力的大学生。

1 大数据在高校教学管理信息化中的应用

关联规则是指数据对象之间的相互关联的程度，关联规则的任务是从数据库中发现置信度和支持度大于给定值的强规则。从数据库各种复杂的关系中找到这些隐藏的关联就是关联规则进行数据挖掘的真正目的。本文以改进的Apriori算法，结合关联规则中置信度及支持度这两个衡量指标，同时引入兴趣度，对高校教学管理数据进行分析，找出学生的考试通过率与教师以及教师的教学效果与学生的考试成绩之间存在的关联关系，为高校教学管理部门提供决策支持，从而帮助教务部门更好的安排教师授课，衡量教师的教学水平，提高学校整体的教学效果。

本文采用雪花模型，该模型以学生考试成绩分析为主体，由事实表和维表组成。事实表中包含了每个维表的主键，而非主属性在事实表中称为事实。数据源视图如图1所示。

从上述挖掘结果可知，大部分的男生选择了C语言程序设计，而选择了C语言程序设计的学生大多选择了工号为“1237”的教师，选择了C语言程序设计和“0008”教师的大多是男学生，选择了C语言程序设计和 “1237”教师的大多是女学生。依赖关系网络如图3所示。

从上述挖掘结果可知，选择了C语言程序设计的学生如果选择工号“0006” 教师的一次通过率要高于“0008”和“0011”教师;而选择“0010”和“0014”教师则考试不通過的可能性较大，说明这几位教师要加强教学，提高水平。最强依赖关系网络如图6所示。

另外，还可以对补考情况进行关联挖掘，以提高补考通过率，具体操作与如上类似，这里不再赘述。

根据高校教学管理系统，可以挖掘出学生选教师、选课程的习惯规律，找出其相关性;另外根据考试通过情况可用于评价教师教学效果，还可用于预测学生考试一次通过的概率。

因而，高校教学管理不仅是个信息管理系统，同时还是一个决策分析系统，采用分时挖掘数据的策略，从获取的强关联规则中探讨教学安排的合理性，以提高学生考试一次通过率。

2 结语

本文阐述了在大数据环境下高校教学管理信息化的必然性，接下来详细论述了大数据在高校教学管理信息化中的应用，探讨了利用大数据可以挖掘出教师授课效果和授课水平，学生考试通过率等关联为例，说明了大数据在高校信息管理中应用的作用，最后论述了高校教学管理信息化平台的核心功能。

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【通联编辑：张薇】