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数据挖掘技术在中职学生心理健康教育中的应用

2021-03-25李喜杰

成长 2021年4期
关键词:数据挖掘技术中职学生心理健康教育

李喜杰

摘 要:随着我国素质教育的不断深化,目前高学历人群不断增多,初中毕业生的数量不断减少,导致中职院校的生源越来越少,给中职院校的发展和教育带来了巨大的困难,为了解决这一现状,中职院校扩大招生范围,降低录取门槛,虽然生源数量得到了极大的改善,但是却为中职院校的心理健康教育带来了巨大的难题。所以,如何提升中职院校学生的心理健康教学质量是教师们重点研究的课题。本文针对数据挖掘技术在中职院校学生心理健康教育中的意义和作用进行分析,探讨中职学生心理健康教育中数据挖掘技术的应用对策,促进中职学生们的健康发展。

关键词:数据挖掘技术 中职学生 心理健康教育 应用

近年来,随着中职院校学生的心理健康问题呈现出高发的姿态,环境因素、人际交往等成为了中职学生出现心理问题的主要因素。完善的中职学生心理健康教育体现对于中职教育具有重要意义。中职教育是学生们走向这会的一个重要阶段,是学生们健全人格的形成和心理成熟的关键期。但是面临纷繁复杂的社会环境,中职院校学生们的心理负担也不断提升,许多心理问题不断涌现出来,各种各样的因素影响着学生们的心理健康问题,不利于学生们的发展。比如新环境的适应问题、升学就业问题、恋爱交友问题以及专业选择问题,都对学生们的心理产生极大的影响,如果没有做好及时的教育和疏导,很容易埋下安全隐患,使学生们产生心理问题,影响他们未来的发展。为此,中职院校应该重视心理健康教育工作,积极发挥数据挖掘技术的作用,提高中职学生心理健康教育水平。

1 数据挖掘技术的内涵

从技术层面来说,数据挖掘主要是通过大量的实际数据中提取其中不容易被发现和挖掘的有用信息,从而达到最终的目的。原始数据中蕴含着丰富的信息,但是由于原始数据比较庞大,其中有用的信息比较少,因此,如何才能通过原始数据的深层次挖掘,提取有效的信息十分关键,所以,数据挖掘技术的出现,彻底的将其称为可能,改变了传统依靠经验来预测未来的模式,用数据信息来说话,实现更加精准的预测。

2 数据挖掘技术的功能

数据挖掘技术的出现,满足了社会发展的需求,能够实现对未来趋势的准确预测,充分发挥了具有价值性的功能。通过合理的运用数据挖掘技术,可以在数据中挖掘出隐含的、有价值的知识,同时明确事故之间存在的内在联系,找出有效的解决方法。因此,数据挖掘技术的功能表现为以下几类:

2.1 数据信息的分类和预测

通过数据挖掘技术的应用,能够对数据进行分类与预测,在数据的分类中,要求首先构建一个描述数据集合的模型,通过这个模型能够实现数据的分类挖掘,从而获得数据样本。其次,通过模型的应用就能够实现数据分类,此外,在特定情况下,还需要对数据的连续数值进行预测,通过数据挖掘技术可以更好的找出对象的发展规律,从而做出准确的预测。

2.2 关联分析

数据信息之间的关联是数据库中重要的一类可被发现知识,在寻找同一个实践中出现的不同项时,能够找出特定的规律性,因此称之为关联,利用关联分析可以找出数据之间隐藏的关联,从而实现预测效果。

3 数据挖掘技术在中职学生心理健康教育中的应用

对于中职院校学生的心理健康教育而言,通过良好的心理测试,能够全面的掌握学生们的心理健康状况,便于后续心理健康教育工作的开展,同时也能够起到心理健康疾病预防的作用。为此,如何开展准确的学生心理测试工作成为了教育工作者的主要研究话题。通过数据挖掘技术的引入,可以结合不同的数据特点,选择正确的方法进行隐含规律挖掘,从而更好的解决问题,满足学生们的心理健康教育需求,促进学生们健康的发展。

3.1 分类挖掘技术的应用

为了更好的开展中职学生心理健康测试活动,可以充分发挥分类挖掘技术的作用,根据实际需求,选择正确的分类挖掘方法,主要的分类挖掘方法有决策树方法、遗传算法、人工神经网络法以及贝叶斯网络方法。通过这几种方法的选择与应用,能够良好的预测出学生们的心理健康情况,从而更好的进行心理健康教育工作,解决学生们可能存在的心理问题,帮助学生们即使疏导心理困惑,促进学生们的健康发展。

3.2 关联分析技术的应用

除了分类挖掘技术以外,关联分析技术也是数据挖掘技术中最常见的研究方法,通过关联分析技术的应用,能够从给出的數据中提取相关的隐藏规律,从而通过一件事来预测另一件事的发生概率,通过关联分析技术的应用,能够发现中职学生心理健康问题与他们基本属性之间的关系,从而实现良好的心理健康预测效果,便于心理健康教育的针对性开展。

4 结语

综上所述,中职院校学生的心理健康教育面临着巨大的调整,为了更好的开展心理健康教育,解决学生们的心理问题,教师应该积极发挥数据挖掘技术的作用,准确的预测学生们的心理健康问题,并及时做好疏导工作,促进学生们的健康发展。

参考文献:

[1] 朱明编著.数据挖掘(第二版)[M].中国科学技术大学出版社,2018年11月.

[2] 梁华金,申深.基于决策树的选案分析模型的设计[J].现代计算机,2012年第6期.

青岛市技师学院 (山东省青岛市 266000)

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