| 标题 | 基于数据挖掘技术的中职学校成绩分析应用 |
| 范文 | 袁炜文 摘要：中职学校的信息化建设是提高教学质量的手段，本文通过数据仓库和数据挖掘技术的结合为学生成绩分析提供了必要的技术手段。通过数据仓库和有关的数据挖掘的技术，探讨了中职学校基于数据挖掘的方法在学生成绩中的应用，根据成绩分析可以为学校积累大量关于教务的管理，通过采用数据挖掘技术可以提高学校教学质量和课程开设的信息。为我校利用挖掘结果来指导教学管理和决策，为学校实现教学信息化管理。 关键词：数据挖掘；数据仓库；成绩管理 中图分类号： TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）11-0021-02 1 前言 随着职业教育飞速发展，提高中职学校学生教学质量的手段多种多样，但是信息技术的已被大家认同，中职学校近几年信息化建设投入较大，为了实现我校信息化管理水平，我校开发了八大管理系统和十四个模块，其中教学管理系统是较重要的一个管理系统之一，教务教学管理是中职学校灵魂，在教务和教学管理中从事教学计划编排、老师课表的安排、学生成绩管理、学生学籍管理和教师的教学评教管理等工作。教学管理中的成绩管理是必不可少的一个重要模块。当前，多数管理系统都没有提供学校所需的决策能力，没有对中职学校学生成绩做良好分析和归类，影响教务教学管理人员对学校办学发展决策功能。我们拫据目前先进的数据仓库和数据挖掘技术的结合用到中职学校的成绩分析上，用先进的技术手段，为管理者提供大量有用的数据，通过数据可指导教务部门对教学做教学整改和教学诊断。本文是运用先进的数据仓库和数據挖掘的技术，并深入探讨了数据仓库和数据挖掘的原理和方法，结合学校的教学管理，对大量的成绩管理数据进行数据挖掘和细详分析和研究，可实现中职学校学生成绩信息的分析和归类，对指导学校对开设专业和课程进行教学决策。 文章运用的数据仓库和数据挖掘的相关技术，采用数据仓库（Data Warehouse，简称DW）理论及方法，把数据挖掘（Data Mining，简称DM）当做开发工具，可为中职学校学生教学和教务管理系统的学生成绩决策。我们开发的管理系统，用DW作为存放和管理中职学校学生信息及成绩的数据，而DM则运用这些数据，通过一定先进的挖掘技术，寻找到学校所需要的数据信息，通过数据预测出教务部门所需要的各种信息资源，对资源数据分析和归类达到的管理层起到决策作用，使学校竞争中把握中职学校的发展方向。 2 中职学校学生成绩管理数据挖掘技术 根据当前我校管理所需信息系统的要求，首先要对数据进行分析、综合、归类，并进行数据抽象，建立数据仓库，对数据仓库的进行数据整理和分析处理，为中职学校决策（管理）层提供决策数据。DM采用主要方法是大量的从不完全的应用数据中，抽取我们所需要的有用的信息及数据的一系列的过程。DM是在一些存在的数据信息中找到一定有规则模式的决策过程。因为这种先进技术利用目前数据库中的数值型的结构化数据外，它可以对一些非结构化数据如：图形、文本、WWW等资源的数据实行一定意义挖掘。 我们采用DM数据来寻找有一定的决策支持模式，不仅用在数据库中，也可是集合了非结构式文件系统和数据。对于决策者要得到的信息，自己运用查询工具直接可以获取所需要信息，而部分隐藏在大量数据中所需信息就通过DM技术来得到。DM技术和DW都是为了从大量数据中得到对工作有价值的数据，真正做到为中职学校所需要的、对学校发展有帮助的决策信息。这样可以大大提高学校的质量，加强中职学校教务教学管理的水平。 我们采用大型关系数据库发现有价值模式，同样对非结构化数据进行一定的数据挖掘。用if--then规则进行归纳、提取所要的数据，中职学校现在采用的管理信息系统一般是分类特性，所以中职学校的数据挖掘方法运用分类模式分析和归类的方法进行。 3 学生成绩数据挖掘模型 我们采用先进的数据挖掘技术理论和方法，首先设计数据挖掘学生成绩分析过程模型是必须要做的。 根据中职学校学生学习情况，我们建立成绩数据挖掘主要参考图1是所需过程模型，参考模型采用CRISP-DM（cross-industrystandard process for data mining）是 “跨行业数据挖掘过程标准”，过程模型KDD是在1999 年欧盟机构联合运用，而CRISP-DM 模型比KDD 过程模型领先，而运用量达到 60%以上。如图1所示： CRISP-DM 模型已经结合中职学校的发展情况，对中职学校学生成绩数据挖掘，本身是中职学校为适应社会发展的需求和中职学校全面推行信息化管理，近几年，由于政府给中职学校的大力投入，许多中职学校开发了教务教学成绩管理系统，系统的采用可以提高了学校的管理水平，也为学校提供了大量的所需的成绩。根据目前的数据仓库和数据挖掘的原理，采用数据挖掘的相关技术（如关联规则、决策树等），结合学校的实际情况和大量成绩数据，采用先进的数据仓库并采用数据挖掘技术，形成了学校所需要的学生成绩数据挖掘规则，在这些规则数据基础上，我们对成绩数据实行多层次的分析和归类，最终对其数据挖掘。数据挖掘流程采用六个方面内容，整个过程参考图2 流程。 4 数据挖掘成绩管理系统设计 4.1数据挖掘成绩管理系统的体系结构 结合目前先进的数据挖掘模型和数据挖掘技术，根据中职学校学生成绩要求，我们运用该技术设计一个学生成绩数据挖掘管理系统，如图 3 所示是系统的结构。主要三个层次为：用户层、功能模块层和基础数据库层。基础数据库层是最为关键的数据源库、数据挖掘的方法模型及需用数据字典等知识。 图示的数据源库由教务管理人员对所需数据集成的学生成绩数据库。功能模块层是数据挖掘流程及需求管理，需求描述、数据处理、方法及结果显示。是最为重要的系统挖掘方法模型和规则分析结果等组成。 用户层是全校教职工的信息。是不同管理层进入系统的权限设置以及系统运行所需的各种录入参数等由系统通过用户界面进入数据库服务器进行设置。 4.2 系统的实现及挖掘结果 管理系统运行后，所需学生成绩典型分析如图 4所示。其中是相关属性之间的置信度和支持度。并获得需要的有效评价体系。根据系统得到的结果可以提供给教务管理层提供有价值的成绩数据。并对教学整改有很大的帮助。 5 结论 1）对数据挖掘方法进行分析，采用关联规则算法进行了研究，并利用算法实现了学生成绩分析中的应用。 2）对中职学校教务管理提取了教师基本信息表、学生基本信息表、课程表以及学生选修表等部分数据，并对这些数据进行了抽取和归纳，使之符合数据挖掘的要求，并消除了数据维数。 3）利用相应数据挖掘软件对上述数据进行了数据挖掘，并展示挖掘结果。 参考文献： [1] [ChinaKDD，2009a] chinaKDD，都有哪些数据挖掘软件[EB/OL]，2009-11-17. [2] [chinaKDD，2009b] chinaKDD，KXEN 介绍.[EB/OL].2009-9-4. [3] [CNKI，2008] CNKI.ScopeMiner—面向先进制造企业的综合数据挖掘系统[EB/OL]，2008-5-25 [4] 杨静，张楠男，李建，等.决策树算法的研究与应用[J].计算机技术与发展，2010，20（2）：114-116. |
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