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      1. 數據挖掘在高校學籍管理的作用論文

        時間:2024-06-19 00:24:36 論文范文 我要投稿

        數據挖掘在高校學籍管理的作用論文范文

          摘要:數據挖掘是指從海量數據中找到人們未知、可能有用的、隱藏的規則,可以通過關聯分析、聚類分析、時序分析等各種算法發現一些無法通過觀察圖表得出的深層次原因。將計算機數據挖掘技術應用于高校學籍預警機制的研究中,在大量以往的教學管理數據庫中挖掘出未知、可能有用的、隱藏的規則,促進教育的改革和發展。

        數據挖掘在高校學籍管理的作用論文范文

          關鍵詞:數據挖掘;DataMining;學籍預警機制

          本文針對學分制背景下高校學籍預警機制存在的問題和現狀,用計算機數據挖掘(DataMining)技術對學籍預警機制進行分析,通過數據挖掘有關方法對搜集到的學生學籍數據進行分析和處理,以求能夠挖掘出大量的隱含在學籍信息系統中的有價值的資源,用以預測可能發生的預警事件,為教學管理者進行危機管理提供幫助。隨著高校招生規模不斷擴大,如何保證高校的教學質量最終完成人才培養方案,成為一個重要的問題,具有重要研究價值。

          一、高校學籍預警機制的現狀及問題

          20xx年8月教育部對“學籍預警”這一詞語做出了解釋:是一種高等教育管理方式。普通高校學籍的預警方式一般采用學校和院系雙向管理,學校負責統一制定學籍預警標準,通過學習進度推進的不同階段劃分學分預警標準,在達到一定學分線開始預警,分為考勤預警、選課預警、成績預警、學籍異動預警、畢業預警。根據高校教學管理系統,對缺課達到一定數目的學生進行提醒教育,期末統計學生完成的學分來評估學生學習情況,并預測學生是否能夠完成培養方案,通過教師提供的學生考勤記錄、作業情況以及課堂表現等,針對學生的具體情況對其預警。教學考核工作與學生思想政治工作在學生管理方面相對獨立,主要是事先警示教育、事后跟蹤管理。目前的學籍預警主要是單方向的,原有的學籍管理制度大都是傳統的事后處理型,具有延遲性。只有出現嚴重的學籍異常后,才會觸發預警機制,采取相應的對策解決問題,家長對學生的在校學習情況了解不清,了解不及時,比如之前學期表現良好的學生本學期出現網癮狀態而不能及時發現,往往會錯過對該生的最佳教育期。傳統的學籍預警機制無法做到提前預知,對學生的學習和生活狀況無法實時監管,問題的根源也無法追蹤。

          二、數據挖掘技術

          數據挖掘(DataMining)是指從海量數據中找到人們未知的、可能有用的、隱藏的規則,可以通過關聯分析、聚類分析、時序分析等各種算法發現一些無法通過觀察圖表得出的深層次原因。因此,將計算機數據挖掘技術應用于高校學籍預警機制的研究中,在大量以往的教學管理數據庫中挖掘出未知的、可能有用的、隱藏的規則,促進教育的改革和發展。將計算機數據挖掘技術和傳統的人力管理相結合,以學生為本,建立健全全方位學籍預警構架,做到“防微杜漸”,為學校順利完成教育目標起到促進作用。

          三、數據挖掘在學籍預警機制里的應用

          隨著計算機技術的進步,各大高校逐步建立了日益完善的學籍信息管理系統,累積了大量學籍信息數據庫。目前,這些數據主要用來向各級管理部門上報和學校自行查看存檔,但對于這些數據后面隱藏的價值并沒有進行深度挖掘和利用,十分可惜。所以,應以高校學生信息管理系統為對象,研究深度數據挖掘的方法,“透過現象看本質”,綜合分析出有價值的學籍預警信息,為管理提供參考。例如,學校發現高等數學等主干課的不及格率有逐年上升的趨勢,一般認為是學習不認真所致,但做了很多工作效果并不明顯,這時通過數據挖掘分析挖掘最近10年所有有過不及格課程的學生的成績,發現有較高比例的學生來自西部地區,而且還發現有較高比例的學生家庭收入非常高或者非常低(生源地和經濟情況問題)。針對此可以在學生管理上提前采取有針對性的管理措施。制定好目標標準,挖掘學生的學習習慣及學習特長,輔助教師指導學生,指導學生改正自己的不當行為,提高學習能力。從教學管理系統中所記載的學生基本資料、學習成績、學習經歷、學習喜好以及知識體系結構等內容,發現學生學習習慣,輔助學生改正自身學習行為。提高學生各方面綜合素質。利用數據挖掘的關聯分析輔助師生行為預警干預。各高校學籍管理系統中記載著各院系各專業學生與教師的學習工作,社會活動,獎勵處罰情況,可從中分析出師生各種活動之間的內在聯系,假定有規則“A∪B∈C”,那么當在實際活動中,某學生已有A和B行為,馬上可以分析出產生下個行為的概率,可即時預警,提前制止C行為的發生。利用數據挖掘為課程設置提供合理依據。高校學生的課程安排設置是循序漸進的,每門課程之間都有一定的關聯和前后順序,在學習一門專業課程之前必須先修一門基礎課程,基礎知識沒學好勢必影響專業課程的學習。而且,同一年級不同專業學生之間,由于教師或教師專業背景知識不同,各個學生總體成績相差有時會很大。數據庫中記載著以往各專業學生各學科考試成績,使用數據挖掘的關聯分析與時序分析技術,能分析出原因,在此基礎上對課程進行合理設置。

          綜上所述,將基于計算機數據挖掘技術應用于高校的教學管理,以提高教學管理的預知性,增加教法選擇的參考性,加強教學過程的指導性,提高教學質量。

          參考文獻:

          [1]陳東民,等.數據倉庫與數據挖掘技術[M].北京:北京電子工業出版社,2002

          [2]楊悅.數據挖掘在高校招生工作中的應用前景[J].教育科學,2007

          [3]胡侃.基于大型數據倉庫的數據采掘[J].軟件學報,1998

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