数据挖掘在高职院校学生信息管理中的应用研究.pdf

数据挖掘技术在高职院校学生信息管理中的应用研究，主要探讨了如何利用数据挖掘技术提高学生管理效率，尤其是针对高职院校学生的管理。本文中，首先回顾了数据挖掘的定义和发展，然后详细阐述了数据挖掘的主要过程，包括确定业务对象、数据准备、数据挖掘、模式评估和知识表示等步骤。通过这些步骤，可以从大量、不完全、有噪声、模糊和随机的数据中提取隐含的、有用的、潜在的知识和信息。 数据挖掘过程不是简单的线性流程，而是一个多步骤的螺旋式上升过程。在数据准备阶段，数据需要进行清洗和转换，以便更准确地进行挖掘。数据挖掘阶段用于发现数据中的模式和关联，而模式评估则需要筛选掉无用的、冗余的模式。最终，通过知识表示，将挖掘出的知识以易于理解的形式呈现出来。 文章指出了当前高职院校学生信息管理中存在的问题，主要表现在对大量数据信息处理的初级化，即主要停留在数据备份、查询及简单统计阶段，而未能充分挖掘这些数据的潜在价值。随着信息化建设的不断推进，高职院校信息管理系统中累积了大量学生信息，从学生报考到录取、入学成绩管理、生活学习情况、实习就业等多方面数据，这些数据如果能够被妥善处理和分析，可以大大提高学生管理的效率和质量。 对于高职院校而言，学生管理具有其特殊性，学生多为普通高中应届毕业生，学习基础和学习能力往往较弱，缺乏良好的学习习惯和明确的学习目标，这些都增加了学生管理的难度。数据挖掘技术的应用，可以有助于高职院校教师更科学地分析学生管理的各个环节，通过分析学生管理信息数据的各种特征和相互关系，提取出有助于加强学生素质教育、提升学习自信心、增强学习动力的有效信息，从而有针对性地教育和引导学生。 本研究提出的数据挖掘应用方法，对于提升高职院校学生管理工作具有重要意义。它不仅可以帮助学校管理层更加高效地利用现有数据资源，还能为学生提供更加个性化的教育服务。此外，数据挖掘在学生就业指导、教学资源优化配置、校园管理等方面也有广泛的应用前景。 文章对数据挖掘技术的介绍和应用分析，为高职院校在信息化时代的管理提供了新的思路和方法。通过采用数据挖掘技术，高职院校能够更好地处理和分析学生信息，从而在学生管理、教学改进、就业指导等多方面实现精细化、智能化管理。这对于推动高职院校向更高水平的发展具有积极的推动作用。