9、数据挖掘技术在职业教育中的应用探索

数据挖掘技术在职业教育中的应用探索

1. 引言

在当今信息爆炸的时代，人们对获取信息的兴趣逐渐降低，转而更加关注有用信息的提取技术。数据挖掘技术作为计算机技术的重要分支，在各个领域都发挥着重要作用。然而，其在教育管理，尤其是职业教育中的应用还不够深入。

近年来，随着高等职业教育的大力发展，高职学生数量逐年增加，这对教学管理方法提出了更高要求。许多人在研究数据挖掘在教育中的应用方面做出了努力，推动了数据挖掘技术在教育领域的广泛应用和教育改革的步伐。本文旨在通过数据挖掘分析中职与高职课程的衔接以及高职院校的教学评价，为高校的有效管理和学生职业技能的提升提供指导。

2. 数据挖掘在职业教育中的应用概述

数据挖掘，也称为数据库中的知识发现，是指从大型数据库或数据仓库中提取有趣的知识，这些知识是隐含的、未知的、潜在的和有用的信息，通常可以用概念、规则、定律、模式等形式表示。

数据挖掘通常有三种方法：
- 搜索 ：通过关键字或特定规则在数据库中查找所需的信息和知识。
- 模型表示 ：一种描述可发现模式的语言，但这种表示受到诸多限制，难以生成清晰的模型。
- 模型评估 ：对特定模式下数据挖掘目标的实现情况进行定量描述，例如常用测试数据来表示预测准确性，在模型描述中综合评估预测的可用性、准确性、创新性和可理解性。

数据挖掘在高职院校的应用主要体现在课程设计、教学评价、成绩分析、学生能力分析等方面。本文主要研究数据挖掘技术在课程衔接和教学评价中的应用。
- 课程衔接