数据挖掘技术在高校教务管理中的应用研究.pdf

数据挖掘技术，是指从大量数据中通过算法搜索隐藏信息的过程。它综合了人工智能、统计学等多个专业学科的知识，目的在于通过特定算法，在可接受的计算效率限制内，将现有信息有机汇总、提炼出有价值且潜在信息间的关联，实现数据的智能化分析，预测客户行为倾向，帮助决策者做出正确决策。数据挖掘技术在高校教务管理中的应用，主要涵盖了以下几个方面： 1. 高校教务管理系统的特点与数据挖掘技术的结合点 高校教务管理系统是高校中最丰富、最大规模的数据系统，它包括了高校人力资源分配、组织结构、信息控制等多方面的内容，对于高校管理工作至关重要。利用数据挖掘技术分析高校教务管理系统各模块间联系，挖掘有价值信息，对于高校教务管理工作效率提升尤为关键。 2. 数据挖掘的定义及分类 数据挖掘可以在人工智能、统计学等多个专业学科基础上，通过特定算法，在可接受计算效率限制内将现有信息有机汇总，提炼有价值且潜在信息间关联，实现数据的智能化分析，预测客户行为倾向，帮助决策者正确决策。数据挖掘可以划分为面向对象的数据挖掘、模糊类型数据库的数据挖掘、多媒体类型数据库的数据挖掘、事务类型数据库的数据挖掘、空间类型数据库的数据挖掘、关系型数据库的数据挖掘等。 3. 关联规则挖掘在高校教务管理中的应用 关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，主要用于在数据集中寻找项与项之间的联系规则。在高校教务管理中，它主要应用于积累的历史选课数据、已取得成绩的相关性分析等方面，能够帮助挖掘课程间、课程与成绩间相关信息，构建关联模型，实现个性化课程推荐及培养方案的针对性调整，帮助教师有的放矢地设计课程内容，为个性化人才培养目标实现提供支持。 4. 决策树算法在高校教务管理中的应用 决策树算法是一种重要的数据挖掘方法，它以实例为基础，自顶向下地从一组无规则、混乱的元组内进行决策树表示形式推理的分类规则。在高校教务管理过程中，可以利用决策树算法对相关数据进行预先处理，将不需要的分支进行剪除，保证教学评价的正常开展。 5. 数据挖掘技术在高校教务管理中的应用过程 应用过程可以分为数据准备和模型构建两个主要环节。数据准备是数据挖掘的首要环节，也是教务管理数据表示方式定义的主要手段，可以为后续数据整合、清理提供依据。而模型构建则可以看做是在大型数据库中寻找知识的新技术，可以实现大量数据的查看、修改。模型构建主要包括数据准备、数据预处理、关联规则挖掘、使用关联规则算法进行决策树分类并生成决策树、规则生成、结果可视化评估以及预测评估等几个模块。 6. 数据挖掘技术在高校教务管理中的应用前景 随着高校教务管理系统数据规模的不断扩大，数据挖掘技术的应用前景广阔。通过数据挖掘，不仅可以实现教务管理的智能化，而且可以进一步优化教学资源分配、提高教学效果、促进个性化教育的发展。通过构建有效的数据挖掘模型，可以为高校教务管理提供科学决策支持，从而大幅提升高校教学管理的效率和质量。 数据挖掘技术在高校教务管理中的应用，可帮助教育工作者从复杂的管理工作中提取有价值的信息，指导教学实践和教育决策，提升教学管理水平和教育质量。随着技术的不断进步和教育信息化的深入发展，数据挖掘在高校教务管理中的作用将更加凸显。