54、基于数据挖掘技术的高校教学管理系统构建与优化

基于数据挖掘技术的高校教学管理系统构建与优化

1. 引言

近年来，随着计算机技术和网络技术的飞速发展，高校教学信息管理系统得到了极大的发展和广泛应用。目前，国内高校不同程度地配备了信息化教学管理系统，这些系统大多采用数据库技术和网络通信技术，涵盖学生管理、教师管理、课程管理、成绩管理等功能模块。

教学管理系统存储和管理教学过程中产生的大量记录和数据，改善了传统纸质记录易丢失、易损坏和查询不便的缺点，还节省了纸张，提高了管理效率，实现了经济环保。同时，网络技术的应用使教学信息的传输、处理和查询可远程完成，提高了教学管理的灵活性。信息化教学管理系统为高校教学管理带来便利，提高了管理运行效率，降低了办学成本。

然而，在教学管理系统应用过程中，会积累大量数据，如学生和教师的基本信息、学生成绩等。若不能有效利用，这些海量数据可能成为无用垃圾，导致“数据爆炸但知识匮乏”的现象。实际上，这些海量数据之间存在潜在联系和客观规律，有效挖掘和利用这些联系与规律，对教学质量分析评估和高校管理决策支持有很大帮助，能让教学管理系统发挥更大作用。数据挖掘技术就是一种分析海量数据中隐藏关系和规律、获取有用信息的技术。

2. 数据挖掘技术概述

2.1 数据挖掘的概念

随着信息技术的快速发展和广泛应用，各行业的数据库系统存储和管理着大量数据，但大多数数据库系统仅提供简单的数据管理和处理功能。同时，随着社会发展，数据的重要性日益凸显，人们对数据分析处理的需求愈发强烈，传统手动数据分析方法和数据库系统难以满足。各行业数据的爆炸式增长使“数据爆炸但知识贫困”的现象愈发严重。因此，人们迫切需要一种科学系统的技术来分析处理海量数据，以获取有价值的信息用于决策。

数据挖掘是从海量数据或数据库中分析提取人们感兴趣的知识的过程。这些知识是潜在有价值的信息，可能以概念、规则、规定、模式等形式存在。另一个权威定义是：数据挖掘是从大量、不完整、有噪声、模糊和随机的实际应用数据中提取隐藏、未知但潜在有用的信息和知识的过程。

一般来说，数据挖掘是分析海量数据并挖掘知识的过程。“挖掘”形象地表示从大量未处理、低价值数据中寻找有用、高价值数据的过程。“知识”指从海量复杂数据中提取的概念、规则、模式等有价值、有趣的信息，可用于发现数据规则、提供决策支持，数据挖掘技术是实现这一过程的有效手段。

2.2 学生学业成绩评估及各模块管理

在高校教学管理中，学生学业成绩是评估办学水平和教学质量的重要指标。但现有成绩评估方法多为简单手动计算，难以对成绩数据进行全面综合分析。可采用基于决策树的分类等数据挖掘方法，从成绩数据中挖掘有用信息，为学校管理者提供有效决策支持，提高办学水平。

以下是教学管理系统各模块的具体管理方式：
|模块名称|管理操作及要求|
| ---- | ---- |
|教师信息管理|教育管理人员通过该模块管理教师信息，包括添加、修改、删除、查询等。添加时，打开新窗口记录信息，保存时检查教师编号是否重复，重复则提示用户，不重复才可添加；删除时，先打开提示窗口让用户确认；修改时，根据用户选择的教师项目进行修改，列出所选教师的所有信息并在此基础上修改。|
|班级信息管理|教育管理人员管理班级信息，包括添加、修改、删除和查询。添加时，打开新窗口输入信息，保存时检查班级编号是否重复，不重复才可添加；删除时，先弹出提示窗口让用户确认；修改时，根据用户选择的班级进行修改，列出所选班级的所有信息并修改。|
|学生信息管理|教育管理人员通过该模块管理学生信息，如添加、修改、删除和查询。添加时，在新窗口输入信息，保存时检查学生编号是否重复，不重复才可添加；删除时，先打开提示窗口让用户确认；修改时，根据用户选择的学生进行修改，列出所选学生的所有信息并修改。|
|课程信息管理|教育管理人员管理课程基本信息，包括添加、修改、删除课程信息和设置班级课程。添加时，打开新窗口输入信息，保存时检查课程编号是否重复，不重复才可添加；删除时，先打开窗口让用户确认；修改时，根据用户选择的课程进行修改，列出所选课程的信息并修改。|
|成绩信息管理|教育管理人员通过该模块管理学生成绩，添加成绩时可设置班级课程并直接输入成绩。|
|财务信息管理|教育管理人员管理财务信息，包括学生缴费和欠费情况。缴费时，打开新窗口输入缴费信息，保存时检查数据库中学生是否已缴费，不重复才可缴费；对于欠费学生，可找出部分欠费班级学生并导出 Excel 打印。|
|打印信息管理|教育管理人员可通过打印模块打印学生成绩信息、选课记录表和班级表。可根据班级、学号、课程号打印学生成绩单，打印前可预览。|
|综合信息查询|可查询教育管理所需的各类信息，如学生信息查询提供学号、姓名、班级、班主任姓名和宿舍等信息及多种查询条件，用户可按单一或组合条件查询，还提供模糊查询功能。综合查询模块包括学生信息、教师信息、班级信息、部门信息、课程信息和成绩查询。|
|系统管理|该模块可管理登录用户，教育管理人员可添加允许登录人员列表及对应密码，修改或删除现有用户密码。|

2.3 ID3 算法

ID3 算法于 1986 年提出，其核心思想是：以信息增益作为属性选择标准，为决策树各层节点选择属性，使各层节点获得最大类别信息。具体过程如下：
1. 对数据项的所有属性进行广度优先遍历，选择信息增益最大的属性作为决策树的节点。
2. 从该节点开始，根据属性的不同值建立节点的分支。
3. 用递归方法建立每个分支的子分支。
4. 当所有子集仅包含同一类型的数据时，算法结束，得到决策树。

属性的信息增益计算如下：
给定样本分类的熵为：
[I = \sum_{i=1}^{m} p_i \log_2 p_i]
子集的熵为：
[I_{Y|A = a_j} = \sum_{i=1}^{m} p_{ij} \log_2 p_{ij}]

ID3 算法具有原理简单、易实现和训练能力强的优点，但对噪声敏感，只有在数据集较小时结果才稳定；数据集较大时，决策树结果不稳定。

3. 教学管理中数据挖掘的方法

3.1 明确管理和决策问题

总结和识别教育教学的管理和决策问题，确定要实现的管理和决策目标，将其转化为数据挖掘目标并进行定义。数据挖掘过程如下：

graph LR
    A[明确管理和决策问题] --> B[确定管理和决策目标]
    B --> C[转化为数据挖掘目标]
    C --> D[定义数据挖掘目标]

3.2 原始数据的提取、分析和预处理

根据管理和决策目标定制数据挖掘任务后，从教学管理信息系统和其他相关功能管理数据库中提取数据，消除噪声数据、空缺数据和不一致数据的干扰，对获取的数据进行清理、整合和转换。

3.3 设计和使用数据挖掘算法

根据不同的预定目标和数据挖掘任务，设计多种数据算法，确定有效的数据处理模型和模式。高校教学管理数据挖掘的主要问题是通过研究、探索和实践，将新的计算机数据挖掘技术应用于高校教学管理，推动高校教学管理信息向更高水平发展。通过对教学管理数据进行微观、中观和宏观的统计分析、综合和推理，发现各类教学活动数据之间的相关性、变化趋势和一般知识。利用这些信息再开发获得的知识指导高校教学管理和决策活动，使管理和决策更科学合理，有利于教学活动的有序正常进行。

3.4 细化数据和挖掘结果

教学管理数据库的数据量巨大。经过预处理和价值测量筛选操作获得的数据以及基于此设计的相应挖掘模式，应根据教学管理需求进行循环调整，确定最具实际应用价值的数据处理模式，并以数据分析报告的形式为教学管理部门和学校领导提供决策支持知识。

3.5 数据挖掘结果模拟

使用特定的数据挖掘结构，每个结构包含不同的功能，即每个结构包含不同的功能节点。具体模拟情况可参考相关图示。

基于数据挖掘技术的高校教学管理系统构建与优化

4. 数据挖掘在教学管理中的具体作用及优势

数据挖掘技术在高校教学管理系统中的应用，带来了多方面的积极影响和显著优势。

首先，在教学资源优化配置方面，通过对教学管理数据的挖掘，可以分析出不同课程的受欢迎程度、学生的选课倾向以及教师的教学能力和负荷情况。例如，根据学生的选课数据和成绩数据，可以确定哪些课程是热门课程，哪些课程需要调整教学内容或教学方式。同时，结合教师的教学评价数据和课程安排数据，可以合理分配教师的教学任务，避免教师教学负荷过重或过轻的情况，提高教学资源的利用效率。

其次，在教学质量评估方面，数据挖掘技术能够提供更全面、客观的评估依据。传统的教学质量评估往往依赖于学生的问卷调查和教师的教学总结，存在一定的主观性和局限性。而数据挖掘可以从多个维度分析教学数据，如学生的成绩变化趋势、课堂表现数据、作业完成情况等，从而更准确地评估教师的教学效果和学生的学习成果。例如，通过分析学生的作业完成时间和正确率，可以了解学生对知识点的掌握程度和学习困难所在，为教师调整教学策略提供参考。

此外，数据挖掘还可以为高校的招生和就业工作提供支持。通过对历年招生数据和就业数据的挖掘，可以分析出不同专业的招生需求和就业前景，为高校的专业设置和招生计划提供决策依据。同时，根据就业市场的需求和学生的专业技能水平，为学生提供个性化的就业指导和职业规划建议。

5. 数据挖掘应用的挑战与应对策略

虽然数据挖掘技术在高校教学管理中有诸多优势，但在实际应用过程中也面临一些挑战。

一方面，数据质量问题是数据挖掘应用的关键挑战之一。教学管理系统中的数据可能存在不准确、不完整、不一致等问题，这些问题会影响数据挖掘的结果和准确性。例如，学生的成绩数据可能存在录入错误，教师的教学评价数据可能存在主观偏差。为了解决数据质量问题，高校需要建立完善的数据质量管理体系，加强数据的采集、录入、审核和更新工作，确保数据的准确性和完整性。

另一方面，数据安全和隐私保护也是不容忽视的问题。教学管理系统中包含了大量学生和教师的个人信息，如姓名、学号、成绩、联系方式等，如果这些信息泄露，可能会给学生和教师带来不必要的麻烦。因此，高校需要加强数据安全管理，采取加密、访问控制等技术手段，保护数据的安全和隐私。同时，在数据挖掘过程中，要遵循相关法律法规和道德规范，确保数据的合法使用。

此外，数据挖掘技术的应用还需要高校具备一定的技术和人才支持。数据挖掘需要专业的技术人员和数据分析工具，而目前高校在这方面的人才储备相对不足。为了解决这一问题，高校可以加强与企业和科研机构的合作，引进先进的数据挖掘技术和人才，同时加强对现有教师和管理人员的培训，提高他们的数据挖掘能力和应用水平。

6. 总结与展望

数据挖掘技术在高校教学管理系统中的应用具有重要的意义和广阔的前景。通过对教学管理数据的挖掘和分析，可以发现数据中隐藏的规律和信息，为高校的教学管理和决策提供科学依据，提高教学质量和管理效率。

然而，要实现数据挖掘技术在高校教学管理中的有效应用，还需要解决数据质量、数据安全、技术人才等方面的问题。高校需要不断加强自身的信息化建设，完善教学管理系统，提高数据管理水平，同时加强与外界的合作与交流，引进先进的技术和理念，推动数据挖掘技术在高校教学管理中的深入应用。

未来，随着信息技术的不断发展和数据挖掘技术的不断创新，数据挖掘在高校教学管理中的应用将会更加广泛和深入。例如，结合人工智能和机器学习技术，实现教学过程的智能化管理和个性化教学；利用大数据分析技术，对高校的教学资源进行全面优化和整合等。相信在不久的将来，数据挖掘技术将为高校的教学管理带来新的变革和发展。

挑战	应对策略
数据质量问题	建立完善的数据质量管理体系，加强数据采集、录入、审核和更新工作
数据安全和隐私保护	加强数据安全管理，采取加密、访问控制等技术手段，遵循相关法律法规和道德规范
技术和人才支持不足	加强与企业和科研机构的合作，引进先进技术和人才，加强对现有人员的培训

graph LR
    A[数据挖掘应用] --> B[教学资源优化配置]
    A --> C[教学质量评估]
    A --> D[招生和就业支持]
    E[挑战] --> F[数据质量问题]
    E --> G[数据安全和隐私保护]
    E --> H[技术和人才支持不足]
    F --> I[建立数据质量管理体系]
    G --> J[加强数据安全管理]
    H --> K[加强合作与培训]