高曉佳

摘要：隨著數(shù)據(jù)挖掘理論在各個領域中的應用日益廣泛，利用數(shù)據(jù)挖掘理論挖掘教育信息中的有價值信息就越發(fā)的體現(xiàn)出其必要性。該文從挖掘主題、數(shù)據(jù)庫設計等幾方面對教育決策系統(tǒng)進行了研究和設計，提出許多極具價值的輔助性建議，從而優(yōu)化了高校的教學管理系統(tǒng)。

關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；挖掘主題；數(shù)據(jù)庫；教育決策

中圖分類號：TP393文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2012)05-1199-02

Data Mining in Education in the Application of Information Technology

GAO Xiao-jia

(Jilin Architecture and Civil Engineering Institute,Institute of Urban Construction, Changchun 130111,China)

Abstract: With the theory of data mining applications in various fields,increasingly widespread use of data mining theory education infor? mation mining the more valuable information in the embodiment of its necessity. In this paper, mining theme, database design and other as? pects of educational decision-making system design and research，The recommendations put forward many valuable auxiliary in order to optimize the universities teaching management system.

Key words: data mining; mining theme; data base; educational decision-making

1數(shù)據(jù)挖掘技術在教育信息化中的作用

隨著信息技術和計算機技術的不斷發(fā)展，計算機已經(jīng)成為人們日常管理數(shù)據(jù)的必備工具。各個高校也開始使用計算機來管理教育信息。信息技術與教學結合的日益緊密，各高校不再滿足于單純的利用計算機管理數(shù)據(jù)，而是希望透過大量數(shù)據(jù)挖掘出數(shù)據(jù)后面所隱藏的信息和規(guī)律，從而為高校的教學管理提出一些具有建設性的建議【1】通過對目前各大高校的教學模式的研究，數(shù)據(jù)挖掘對高等教育的作用主要可以總結為如下幾點：

1)教學大綱的優(yōu)化

教學大綱體根據(jù)教學計劃，規(guī)定了每個學生在大學學習期間必須掌握的理論知識、實際技能和基本技能，也規(guī)定了教學進度和教學方法的基本要求。通過數(shù)據(jù)挖掘技術可以發(fā)現(xiàn)各課程之間的聯(lián)系，對教學大綱中的課程設置、教學計劃等進行優(yōu)化。

2)教學改革

授課教師的教學方式、所使用的教學設備直接關系到學生的成績。利用數(shù)據(jù)挖掘技術挖掘出教學方法與學生成績之間的規(guī)律就可以為各高校的教學改革提供有力依據(jù)。

2教育決策系統(tǒng)挖掘主題設計

通過對當前各高校教育信息的研究，現(xiàn)將決策系統(tǒng)中的主題設計成如下五個：課程關聯(lián)、課程類別關聯(lián)、學生基本信息關聯(lián)、課程與基本信息關聯(lián)和教學模式關聯(lián)【2】：2.1課程關聯(lián)

該項關聯(lián)主要用于挖掘各科目之間的關系，以優(yōu)化教學大綱中各科目之間的銜接。但根據(jù)對現(xiàn)行各大高校成績管理的研究發(fā)現(xiàn)，不同類別的課程的成績形式并不完全一致，如：考試課一般按百分制而考察課通常是按優(yōu)、良劃分等級。為此在進行該項挖掘之前需要對各科成績進行統(tǒng)一化。

通過該主題挖掘所得的結果形式如下：

數(shù)字邏輯= A?計算機組成原理=A（0.3,0.9）

2.2課程類別關聯(lián)

本主題主要用于挖掘各不同類別課程之間的關系，用以安排各不同類別課程的側重點。目前各高校主要按兩種不同的標準對課程分類：一種按課程內容分為：公共基礎課、專業(yè)基礎課、專業(yè)課、實驗和實踐課；第二種按課程性質分為必修課、任意選修課和限定選修課。

由于每一類科目中不止一科，為了能綜合體現(xiàn)出該類課程的整體狀況，我們采用加權求平均的方法。權值主要依據(jù)該門課程的學分。

最終的挖掘結果形式如下：專業(yè)課綜合成績= B?實驗課綜合成績=B (0.6，0.9)。

2.3學生基本信息的關聯(lián)挖掘

本主題中所涉及的內容主要是學生們的自然信息，如：姓名，性別，民族等。以及學生已經(jīng)結業(yè)的各門科目的成績。

這些基本信息記錄方式比較多樣化，尤其是自然信息，為此我們需要在對該數(shù)據(jù)進行挖掘之前需要對這些數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一的標準化處理【3】下面對幾個比較主要屬性的標準化方式進行定義：

1)學生綜合成績=公共基礎課綜合成績*G1%+專業(yè)基礎課綜合成績*G2%+專業(yè)課綜合成績*G3+實踐環(huán)節(jié)綜合成績*G4%

G為各類課程的權，要求G1+G2+G3+G4=100，其具體的取值可以根據(jù)用戶和所涉及的挖掘內容進行調整。

各類別的綜合成績的求得可參考學生綜合成績。

結果的形式為：80分以上為優(yōu)，60~79為良，低于60為差。

2)實踐能力=實驗課綜合成績*G1+課程設計綜合成績*G2+社會實踐綜合成績*G3，其中G1、G2、G3的定義可參考學生綜合成績評定中的權值。結果的定義形式為：80分以上為優(yōu)，60~79為良，低于60為差。

3)通過對各高校學生信息的統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)在學生自然信息中父母的受教育程度對孩子的成績影響相對比較明顯，在該項中將以父母的學歷來產生相應的挖掘規(guī)則。

學歷等級：博士：100，碩士研究生：85，高等教育：60，其他0

父母綜合教育程度=(父親學歷的分數(shù)+母親學歷的分數(shù))/2

結果的定義形式為：80分以上為優(yōu)，60~79為良，低于60為差。

本項中可產生的關聯(lián)規(guī)則形如：

父母教育程度=優(yōu)^實踐能力=優(yōu)?綜合成績=優(yōu)（0.4,0.8）

2.4課程與基本信息關聯(lián)挖掘

以往的就業(yè)基本都是用人單位對學生進行相關職業(yè)技能的考核，而學校往往對這些信息了解的并不詳細，使得在進行就業(yè)指導和推薦的時候流于形式。本項主題可以根據(jù)學生的成績和用人單位感興趣的內容挖掘出某一名同學是否能夠勝任某一項工作。

挖掘結果形式為：

軟件建模分析與設計=A ^面向對象程序設計=A?工作=軟件(0.4，0.7)。

2.5教學模式關聯(lián)挖掘

為了提高教學效果，優(yōu)化教育資源，通常期望能夠得到教學方法、教學設施等于教學效果之間的聯(lián)系。本主題所要挖掘的內容即為教學方法和教師信息與教學效果的聯(lián)系。從而優(yōu)化教學方法。

其最終挖掘結果形式如下：教師職稱=教授?平均分=A (0.3，0.7)。

3系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設計

3.1原始數(shù)據(jù)庫

該數(shù)據(jù)庫用來存放于挖掘主題相對應的一些基本數(shù)據(jù)和屬性。通過對如上五個挖掘主題的總結可以將本數(shù)據(jù)庫設計為如78個表：

1)學生自然信息表：存放學生的自然信息，如：姓名，性別，出生日期，身份證號，所學專業(yè)等。

2)課程表：存放學生在校期間應結業(yè)的科目，包含：課程名稱，課程編號，學期，學分等信息。

3)成績表：存放學生各科原始成績。

4)規(guī)范化標準表：該表中存放用來將原始成績表規(guī)范化的各種標準。如：考察課為優(yōu)良中及。

5)教學方式表：該表中存放的為授課教師的信息和教學設備等教學輔助設施。如：教師的自然信息、授課方式為演示、采用多媒體教學等。

6)系統(tǒng)代碼表：存放了不同字段的屬性值的類型，值域以及安全性設置等信息。

7)用戶權限表：存放了可使用該系統(tǒng)的不同級別用戶的登錄信息以及權限。

4挖掘庫設計【6】

由于原始信息記錄形式多樣化，在進行數(shù)據(jù)挖掘前需要對原始信息進行標準化處理，本挖掘庫中存放的即為轉換后的數(shù)據(jù)。

1)學生基本自然信息標準化表：存放經(jīng)過標準化處理后的學生的自然信息。

2)教學方式標準化中間表：存放在標準化過程中所得到的教師、教學方法等信息。

3)教學模式挖掘表：存放標準化后的教學模式信息。

4)閾值表：存放用戶所需要的本次挖掘信息最小支持度和置信度的值。

5)候選集表：存放每次搜索數(shù)據(jù)庫時產生的符合最小支持度和置信度的集合。

6)課程主題頻繁項集表：存放課程主題的頻繁項集。

7)課程類別頻繁項集表：存放課程類別的頻繁項集。

8)學生基本信息主題頻繁項集表：用以存放與學生基本信息相關主題的頻繁項集。

9)課程基本信息主題頻繁項集表：用于存放各門課程與基本信息相關主題的頻繁項集。

10)教學模式主題頻繁項集：用以存放教學模式主題的頻繁項集。

5總結

本文通過對各個高校的教學管理模式的研究發(fā)現(xiàn)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術對當前教學信息中的一些潛在的規(guī)則進行挖掘具有極大的價值，不僅可以優(yōu)化當前高校教學管理并且可以為招生就業(yè)，教學改革等提出許多富有建設性的輔助性建議。

參考文獻：

[1]魏萍萍,王翠茹.數(shù)據(jù)挖掘技術及其在高校教學系統(tǒng)中的應用[J].計算機工程.2004,29(11):87-89.

[2]李紅艷.數(shù)據(jù)挖掘及其運用于教學評價的設想[J].襄樊職業(yè)技術學院學報,2005,2(1):42-45 .

[3]李向東,宋一中.試卷分析指標及其計算方法研究[J].中國高等教育評估,2004(2):56-58.

[4]李福華.高等學校辦學規(guī)模與辦學條件分析[J].中國高等教育評估,2003(3):27-30.

[5]姜繼紅,王毅杰.地方性高校畢業(yè)生就業(yè)意向的調查分析[J].教育發(fā)展研究,2004 (5):83-86.

[6]曲春錦/Apriori-TIDS算法設計及其在教育決策信息挖掘中的應用[D].上海:上海海事大學,2005.