文章《数据挖掘在职业院校“学评教”体系中的应用》探讨了数据挖掘技术在教学评价过程中的潜在应用及其可能带来的正面影响。文章主要从数据挖掘的定义、方法与技术、过程以及在职业院校教学评价体系中的具体应用等方面进行了深入分析。
文章指出传统教学评价过程中，虽然积累了大量的评价数据，但这些数据并没有得到有效的利用，教学管理者仅仅进行基本的统计和查询操作。数据挖掘技术的引入，意味着可以从这些海量的数据中提取出更有价值的信息，例如教师的性别、学历是否影响教学效果，以及年龄、职称等因素对教学效果的影响。
数据挖掘技术是一种从大量数据中寻找出有价值知识的过程。其操作能够发现数据内部的潜在联系，这些信息通常是直观方法或经验无法发现的，例如关联规则挖掘技术。关联规则挖掘技术的应用十分广泛，在日常生活中的购物篮分析就是一个典型例子。其算法基本流程包括找出所有频繁项集并总结出有用的关联规则。常见的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。Apriori算法的基本过程是通过数据的分析找出所有频繁出现的项集，然后根据得到的频繁项集总结出有用的关联规则。
文章接着介绍了数据挖掘的一般过程，它通常包括三个主要阶段：数据准备、模型建立和评价。在数据准备阶段，需要对原始数据进行清洗和转化，以形成适合数据挖掘的数据结构。模型建立阶段是整个数据挖掘过程中的核心，涉及选择合适的数据挖掘算法，以及用它来提取数据中的知识。在评价阶段，需要对模型进行测试和评估，确定挖掘出的规则是否具有足够的预测能力或发现能力。
在职业院校“学评教”体系中的应用中，数据挖掘可以帮助找出教师个人条件与教学效果之间的潜在联系，总结出教学的一般规律并发现影响教学效果的相关因素。通过这种综合分析，可以找出提高学校教学质量的思路和方法，并且指导教师改进教学。
文章最后强调，随着数据挖掘技术的不断成熟和教学评价数据的日益丰富，数据挖掘在教育领域的应用将成为一个研究热点。同时，数据挖掘技术不仅能够完善教学监控体系，还能够从评教数据中挖掘出有用的规则，进而推进教师队伍的建设。数据挖掘的引入，将为高校教学管理提供决策参考，从而有效提升教学和管理的水平。
