数据挖掘在高校教学管理中的应用 (1).pdf

在现代教育管理中，数据挖掘技术正发挥着越来越重要的作用。尤其在高校教学管理领域，数据挖掘技术能够帮助教育工作者深入理解教学过程和结果，从而作出更加科学的决策。本文档详细介绍了数据挖掘技术在高校教学管理中的多种应用实例。 文档提到高校积累了大量的教学评价数据，通过对这些数据进行关联规则挖掘，可以找出影响教学效果的因素。例如，骆懿玲对教学效果评价与学生的性别、专业、年级、课程学分、开课单位等因素之间的关系进行了研究。霍树勋等则研究了课堂教学效果与教师职称、教龄、学历、教学手段以及授课对象之间的关系。这些研究可以为教学部门提供决策支持信息。 通过学生成绩数据，可以挖掘影响学生课程成绩的因素，进而改善课程体系结构，更科学合理地进行课程设置。邹竞基于Fgrowth算法对计算机专业学生必修课程成绩进行挖掘，验证了课程设置的合理性。另外，聚类分析在了解数据分布、作为其他算法的数据预处理步骤方面具有广泛应用。例如，对学生成绩分布进行聚类分析，可以检测试卷质量，并将学生分类，帮助教师进行针对性教学。 分类分析作为数据挖掘中的重要技术，是一种有监督的学习方法。通过决策树、贝叶斯网络等算法，可以构建模型以预测新数据的类别。例如，对学生就业信息与学生数据结合使用决策树算法，杨断利等挖掘了内在知识，为就业指导提供决策支持。姚笑秋等则运用模糊决策树算法研究了高校离职人员的相关数据，为学校挽留人才提供决策指导。马伟杰通过C4.5决策树算法构建了奖学金评定系统，有助于学生和学校在奖学金评定方面做出更加科学的决策。 除了上述应用，数据挖掘技术还应用于大学生心理问题研究，以便有针对性地进行心理辅导。任丽君利用决策树算法，计算出心理问题信息增益值最大的属性，从而建立分类树状模型，对大学生心理问题进行数据预测分析。此外，数据挖掘技术也被用于学生选排课系统，为学生提供个性化推荐课程，并为教务管理提供科学支持。 文档中还列举了一些常用的聚类分析算法，如k-means、k-medoids、CURE、ROCK和BIRCH等，以及分类算法如决策树、贝叶斯网络和k-最近邻分类等。这些算法各有特点，适用于不同的数据分析需求。例如，k-means算法适用于大数据集，能够快速将数据划分为聚类；决策树算法简单直观，适合处理分类问题；贝叶斯网络能够处理不确定性的数据和进行概率推断。 数据挖掘技术在高校教学管理中的应用具有广泛前景。通过关联规则挖掘、聚类分析和分类分析等方法，可以对高校教学管理中累积的大量数据进行深入分析，从而为教学改进、学生就业、教学资源分配等提供科学的决策依据。随着数据挖掘技术的不断发展和完善，其在未来教育管理中的作用将更加凸显。