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摘要:近年來,數(shù)據(jù)庫挖掘技術的普遍應用,使數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)最大化,在我國金融、商業(yè)、市場營銷等領域得到廣泛應用。然而在我國高校管理中并沒有得到推廣,為使高校管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)充分發(fā)揮應有價值,在該系統(tǒng)中使用數(shù)據(jù)庫挖掘技術意義深遠。本文首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術的流程,然后在教師教學質量評估中應用數(shù)據(jù)庫挖掘技術,充分證明數(shù)據(jù)庫挖掘技術在高校管理中能發(fā)揮重大作用。
關鍵詞:管理 決策 數(shù)據(jù)挖掘技術
當前,大部分高校都擁有配套的管理系統(tǒng),該系統(tǒng)具備海量數(shù)據(jù)儲存和管理功能,徹底告別了手工記錄信息和數(shù)據(jù)的年代。不但節(jié)約了紙張,更有效提高了高校管理數(shù)據(jù)和信息的效率。然而我國高校沒有有效利用應用數(shù)據(jù)挖掘技術,因此研究數(shù)據(jù)庫挖掘技術在高校管理中的應用十分必要。
1數(shù)據(jù)挖掘技術的流程
數(shù)據(jù)挖掘技術能夠將海量數(shù)據(jù)展開分析和處理,再把整體數(shù)據(jù)庫中存在規(guī)律的數(shù)據(jù)整合起來,實施該技術主要包括以下五個環(huán)節(jié)。目標定義:該環(huán)節(jié)中要與有關領域的背景知識相結合,清晰、精確的定義出數(shù)據(jù)挖掘目標。數(shù)據(jù)準備:在該環(huán)節(jié)中要搜集、選取數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù),處理已選數(shù)據(jù),將其轉換為適合數(shù)據(jù)挖掘的形態(tài)。數(shù)據(jù)挖掘:該環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)挖掘技術的核心,即采用關聯(lián)規(guī)則法、分類分析法等各種數(shù)據(jù)挖掘方法把數(shù)據(jù)中隱藏的知識和規(guī)律發(fā)掘出來。結果表示:在該環(huán)節(jié)中可以以用戶需求為依據(jù),將挖掘出來的知識和規(guī)律轉變?yōu)橛脩裟芙邮芎屠斫獾男螒B(tài)。知識吸收:該環(huán)節(jié)中,主要是把挖掘結果與指定領域中的需求相結合,在該領域中應用發(fā)掘出來的結果,為決策者提供知識,是數(shù)據(jù)挖掘的終極目標。
2數(shù)據(jù)挖掘技術在教學質量評估中的應用
2.1運用關聯(lián)規(guī)則法挖掘數(shù)據(jù)庫中的信息
評估老師教學質量不但是評定教學效果的重要部分,也是評定教師職稱的重要根據(jù),因此是高校管理工作中不可或缺的部分。目前評估教學質量的主要措施是搜集、統(tǒng)計學生的成績和以及對老師的評價,然后加權算出老師的總得分,作為評估該老師教學質量指標。這種方法非但不科學,其權威性也較低,因此需要深挖數(shù)據(jù)的相關性,本文采用了數(shù)據(jù)挖掘技術中的關聯(lián)規(guī)法挖掘數(shù)據(jù)中的規(guī)律和知識,為評估老師教學質量提供有力根據(jù)。運用關聯(lián)規(guī)則法挖掘數(shù)據(jù),其規(guī)則方法為“XY,置信度為c%,,支持度為s%”。關聯(lián)規(guī)則中置信度為c%:在整體事件D集合中,如果既能夠符合事件X中擁有c%的需求,也能夠符合Y的要求。那么就用置信度來表示關聯(lián)規(guī)則的強度,被記錄為confidence(XY),置信度最小值用minConf來表示,通常置信度最小數(shù)值由客戶提供。關聯(lián)規(guī)則中置信度為s%:在整體事件D集合中,如果既能夠符合事件Y中的s%的需求,又能夠符合X要求。用支持度來表示關聯(lián)規(guī)則的頻度,把支持度的最小數(shù)記錄用minsup(X)來表示,通常支持度最小數(shù)值由客戶提供。頻繁項集合:當X項集的支持度大于等于用戶設定好的最小支持度時,那么頻繁項集是X。通常關聯(lián)規(guī)則包含兩個環(huán)節(jié):①把全部頻繁項集從整體事件集中選出;②運用頻繁項集產(chǎn)生關聯(lián)規(guī)則。在這兩個環(huán)節(jié)中關聯(lián)規(guī)則效果和性能是否良好取決于第一個環(huán)節(jié)。
2.2關聯(lián)規(guī)則分析在評估教學質量中的運用
第一步是準備數(shù)據(jù)期,在某大學的教學管理系統(tǒng)中將五百條與教學評價有關的記錄從數(shù)據(jù)庫中隨機抽取,并挑選出老師編號、學歷、性別、教齡、評估分和職稱這六個屬性,并將相關數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫中提取。比如把講師、副教授和教授等職稱轉化成11、01、00等編碼,表1就是制定的評價教師教學記錄表。第二步采用關聯(lián)規(guī)則分析法把90分以上評價分數(shù)作為檢索目標和判斷標準,也就是將≥90分作為判斷是否是高教學質量闕值。通過檢索有143條記錄符合標準,即設定最小的支持度為10%,置信度則為15%,得出下表2的關聯(lián)規(guī)則。最后一步評價本次實驗的結果。由上表得知,學生喜歡男老師和女老師的程度大致相同;學歷愈高的老師,給予他們的教學評價也就愈高,即學歷和教學評價成正比,這也說明了學歷高的老師其基本功與學歷低的老師相比,前者基本功更為穩(wěn)固,也有較高的科學研究水平;有較長教齡和較高職稱的老師,其教學質量也越高;此外,在支持度中可以看出,高校教授和高學歷人才越多,說明其辦學能力也就越高。
3結語
高校管理系統(tǒng)作為教學信息化的重要舉措,只是起到搜集和儲存海量教學信息的作用,并沒有挖掘出海量數(shù)據(jù)之間的相關性,而在本文中把關聯(lián)規(guī)則法運用在教師教學質量評估中,在數(shù)據(jù)中挖掘有價值的知識和規(guī)律,使評估教師教學質量更具有科學性,因此在高校管理中全面應用數(shù)據(jù)挖掘技術,能為高校深化教學改革提供新的契機。
參考文獻
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[2]楊雪霞.數(shù)據(jù)挖掘技術在高校圖書館管理系統(tǒng)中的應用研究[J].軟件,2011(04):16-18.
作者:陽馨 單位:四川水利職業(yè)技術學院