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摘要：隨著信息技術的不斷發展與教育制度的深化改革，越來越多的教學資源涌入高校校園中，這就對高校教學管理工作提出了新的要求。數據挖掘技術的推廣與應用是新形勢下高校教學管理信息化的探索，具有重要的現實意義。文章簡要概述了數據挖掘技術的定義，并分析其應用方法與要點，進而對數據挖掘技術在高校教學管理信息化中的應用進行深入研究與探討，以期推動教育事業的發展。
關鍵詞：數據挖掘技術；高校教學管理；信息化
在新形勢下，信息化管理模式逐漸在各高校中得到推廣與肯定，紛紛構建了教學管理信息系統，然而，隨著教學管理信息系統使用時間與所管理學生數量的增加，大量的教學管理數據被累積，如何更好挖掘累積數據的利用價值，優化教學資源配置，提高教學資源的利用率，成為了當前廣大教育事業工作者共同面對的新課題[1]。
1數據挖掘技術概述
所謂數據挖掘技術，指的是將數據進行分析與處理，從大量隨機的數據中篩選有價值的數據，簡化繁雜的數據庫，促進資源的有效運用。通過數據挖掘技術，能夠使長期積累的數據內容得到合理的處理，將不完整的、隨機的數據進行全面、準確的收集，并深入分析與統計，形成一套更便于利用的統計數據系統，以達到使用者能夠更好地應用與提取數據的目的。數據挖掘技術主要有發掘新知識、表現系統局部特征與規律以及實時更新的特點。通過對數據庫中的知識進行分析，提取其中使用者需要的信息，信息的形式可以是模式、規則、概念、規律等不同種類；其次，根據累計數據預測未來趨勢，并做出前瞻性決策；同時，數據挖掘技術能夠根據信息獲取原則實時更新。現階段，數據挖掘技術被廣泛運用于各行業中，尤其在高校教學管理系統中占據著重要的地位，對了解學生基本信息、掌握學生學習特征、合理設置教學課程具有良好的積極作用[2]。
2基于數據挖掘技術的高校教學管理技術流程與操作方法
2.1技術流程
數據挖掘是一個反復循環的過程，其主要流程有：(1)信息收集。首先，確定教學管理的對象，并分析信息對象的各方面特征，選取適合的收集方法進行數據收集工作。(2)數據集成。將符合要求的不同形式與特點的數據進行整理，為后續的數據共享奠定基礎。(3)數據歸約。由于符合條件的數據內容巨大，進行分析與挖掘的時間過長，因此對數據進行屬性選擇與采樣，分別針對原始數據集中的屬性與記錄，得到數據集的歸約表示，在保持原始數據完整的同時，提高數據挖掘的效率。(4)數據清理。把所得數據中不完整的、錯誤的、不相符的內容進行處理，將完整且正確的數據信息存入數據庫中。(5)數據變換。通過數據概化等方式將數據庫內數據信息轉換為數據挖掘所需要的條件與性質。(6)數據挖掘。根據神經網絡、遺傳算法、決策樹等方法對最終的數據信息進行挖掘與處理，得出有價值的數據信息。(7)結果評估。針對所挖掘的數據信息進行合理科學的評估，判斷挖掘到的數據內容是否符合自身的期望，如沒有達到預期目標，則回到最初的步驟重新進行數據篩選[3]。
2.2操作方法
數據挖掘技術的操作方法有很多種，下面，簡要介紹遺傳算法、決策樹、神經網絡三種數據挖掘技術操作方法：
1)遺傳算法
所謂遺傳算法，可簡要概述為通過適者生存、優勝劣汰的生物界進化規律演化而來的隨機搜索方法。對數據演化與相互組合，最終結合成新的數據信息，并在新數據信息中進行選擇，使數據挖掘更具有全局擇優能力，遺傳算法常與其他數據挖掘方法組合使用，是數據挖掘的有效方法之一。
2)決策樹
決策樹是將龐大的數據信息進行系統、合理的分類處理，將數據信息整理進行分支整理，并從中找尋符合條件的有價值的數據信息，把不符合挖掘條件的數據內容進行清理裁剪。整體操作流程像樹一樣，因此被成為決策樹。決策樹挖掘方法的優點在于其操作簡單，且效率較高，適用于大規模的數據處理[4]。
3)神經網絡
所謂神經網絡，指的是以模仿動物神經網絡行為特征進行分布式并行數據處理的算法數學模型通過對數據內部之間的聯系進行調整，達到處理數據信息的目的。神經網絡具有穩定性、分布并行、高度容錯性等特征，適用于解決各種由不確定性引發的數據挖掘問題，是常見的數據挖掘操作方法之一。
3數據挖掘技術在高校教學管理信息化中的應用
現階段，數據挖掘技術被廣泛應用于高效教學管理信息化中，成為了高校教育管理工作中不可或缺的重要組成部分。通過數據挖掘技術，使教學管理工作質量與工作效率均得到了顯著提升。下面，對數據挖掘技術在高校教學管理信息化中的應用進行深入分析。
1)學生成績分析
學生的考試成績是教學管理系統數據庫中占比重較大的內容之一，通過對學生成績進行數據挖掘與分析，并根據數據內容繪制相關的圖表，直觀地反應學生的具體情況與基本信息，能夠及時進行教學質量與效果的評估，對課程與教學方案進行設置與改變，促進課程建設。例如，根據不同的分數段、學生性別等因素進行數據挖掘，可以將學生的成績進行系統、全面的對比，發現其中的普遍問題，真正實現科學全面地提高全部學生的學習成績。
2)合理設置課程
在教學生活中，對學生循序漸進的教學方法至關重要，如何設置課程的前后聯系也是現階段教育工作者思考的重點問題。由于不同班級的班級文化與教師的授課風格各不相同，學生所適合的課程設置也存在不同點，錯誤的課程設置有可能會對學生的整體成績產生巨大的影響。因此，運用數據挖掘技術對學生與班級進行分析整理，總結有價值的規律與信息，幫助教師更好地進行課程設置。
3)掌握學生特征
在高校教學管理系統中，記錄著學生的基本信息、學習情況以及獎罰情況等，通過對上述數據進行數據挖掘與分析，使得教師充分掌握學生的家庭情況、出勤狀況、學習經歷、考試成績、擅長科目、特長等，對學生的特征進行深入挖掘，根據學生的性格特征以及學習特征對薄弱科目進行加強，提高學生的學習水平。另外，根據數據挖掘結果中的學生的不同情況進行分類管理，全面提高教學管理水平。
4)幫助高校決策
隨著電子計算機技術的發展，各高校構建了各自的教育信息管理系統，如教務管理系統、學生學籍與成績管理系統、圖書管理系統、試題庫系統、網絡教學平臺等，通過數據挖掘對全部教育管理系統的數據進行分析，能夠整合學?，F有的資源，有利于高效決策的科學與合理。例如，在進行畢業學生就業情況分析時，可以對教學管理信息系統進行數據挖掘，篩選參與分析的學生情況，包括學生的所學專業、工作地點、就業單位、從事職位等，并將所得數據進行數據模型設計，根據數據模型進行未來學校對學生就業培養方向的決策[5]。
5)合理教學評價
在傳統的教學評價方法中，往往是由學生對教師進行打分，再整理調查結果進行數據量化分析，最終得出各教師的教學評價信息，這種教學評價方法存在一定的片面性，學生很容易從中摻雜一些個人的思想，沒有結合教師的實際教學質量，導致無法發現數據中更深層次的內容。而數據挖掘技術的應用很好地解決了這一問題，通過對教育管理信息系統中教師所任教的課程與班級進行數據挖掘，整理并分析該教師任課班級的學生的學習成績，聯系教學質量、教學水平與其他各因素，進行合理、綜合的教學評價工作，并其能夠從中清楚明了的得出影響教師教學水平的因素，改進教學的教學方法。例如，在學期后可以針對某一專業的教師進行教學評價工作，通過數據挖掘技術集合教師的年齡、學歷、職稱、課堂教學效果，并將得出的數據進行處理繪圖，不僅提高了教學評價的效率，還使得教學評價工作更具有真實性與準確性[6]。
4基于數據挖掘技術的信息化高校教學管理的意義與趨勢
數據挖掘技術是集合人工智能技術、數據庫技術、可視化技術、數據統計技術于一體的新型數據分析技術，在預估入學學生數量、評估學生學習成果、優化課程設置、統計學生畢業情況等方面表現了獨特的優勢。隨著信息化教學管理系統的普及與應用，數據挖掘技術的地位越來越重要，是教學管理與高校決策中不可缺少的一部分。近年來，為了促進高等教育大眾化，中國各高校的辦學規模不斷擴大，對教學管理工作來說不僅是挑戰，同時也是發展的機遇，數據挖掘是高校教學管理信息化發展的必然階段，高校教學管理工作需要通過電子信息技術提升管理效率與管理質量，構建完善的教育管理信息系統，通過運用先進的數據挖掘技術對校內資源與數據進行深度的分析，提高教學管理的信息化[7]。數據挖掘技術是一門前景廣闊的領域，在國內外各行業中廣泛應用，尤其在美國的高校管理實踐與研究中占有重要的地位。目前，中國大多數高校均建立了相對完善的教學管理信息系統，然而僅是完成了教學管理手段轉型階段的任務，對其他相關的管理數據的挖掘上仍沒有產生足夠的重視，且現有的數據挖掘技術研究成果較少。為了更好地促進高校教育管理信息化的發展，必須將教育管理系統與學校的實際情況相結合，建立適合中國教育現狀的信息化教學管理系統，加強對數據挖掘技術的研究，充分意識到數據挖掘存在的瓶頸問題，提高數據分析的準確化與高質量化，發揮數據發掘真正的作用。
5總結
綜上所述，數據挖掘技術在高校教學管理信息化發展中不可缺少的一部分，在分析學生成績、合理設置課程、掌握學生特征、幫助高校決策、合理教學評價方面均發揮著積極的作用。文章對基于數據挖掘技術的高校教學管理信息化研究進行了深入的探討，介紹了數據挖掘技術的概念、技術流程與操作方法，并重點分析了數據挖掘技術在高校教學管理信息化中的應用與意義，但研究不夠全面，需要廣大教育工作者共同去探索。
參考文獻：
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[2]田園.基于數據挖掘技術的高校教務管理系統分析與設計[J].電子技術與軟件工程，2015(22)：194-194.
[3]許麗卿.基于數據挖掘的高校教學質量評估系統研究[J].信息技術與信息化，2016(8)：79-82.
[4]王平.基于大數據挖掘分析的高校信息化建設探索[J].微型電腦應用，2014(12)：26-28.
[5]江敏，徐艷.數據挖掘技術在高校教學管理中的應用[J].電腦知識與技術：學術交流,2012，08(24)：5741-5745.
[6]吳婷婷.數據挖掘在高校教務管理中的應用研究[J].數字技術與應用，2013(04)：145-145.
[7]李門樓，郭嘉.基于數據挖掘技術的研究生信息庫數據的研究及應用[J].中國管理信息化，2016，19(11)：164-167.
作者:李慧玲 單位:河套學院
