有关于教学管理数据挖掘技术在教学管理中运用

摘 要：本文主要分析数据挖掘技术在普通话等级考试中教学管理环节的应用，以供相关教育工作者分析与研究。
关键词：数据挖掘技术；教学管理；普通话等级考试
1002-7661（2013）30-016-01
普通话作为学生必须具备的一项基本能力，对学生日常学习交流与日后进入社会工作与生活有着重要影响。普通话等级考试作为评价学生普通话水平的主要手段，能够系统、直观的考察学生的普通话水平。目前，我校建立了完善的学生普通话等级考试成绩数据库，对往年学生普通话等级考试情况做了较为全面的整理，但隐藏在其中的深层次信息却没有被发掘。因此，利用数据挖掘技术，全面的整合学生的普通话等级考试情况并做好完善的预测与分析工作。

一、数据挖掘技术在普通话等级考试成绩分析中的应用

对于我院普通话等级考试成绩数据库中大量信息储存却没有得到充分利用的现状，现引用数据挖掘技术，全面的整合学生的普通话等级考试情况并做好完善的预测与分析工作。通过关联规则挖掘算法，对学生的户籍、专业与普通话等级考试成绩相关数据进行综合分析与预测。依靠数据挖掘技术，从普通话等级考试成绩与学生户籍、专业分析中提取了大量有利于提高普通话教学质量的信息，对我院提高教学质量、提升学生普通话水平起到的积极的促进作用，也实现了我院为社会提供大量具备综合素质人才的教学目标。

二、普通话等级考试信息数据挖掘系统的设计

1、数据库体系与结构

利用数据挖掘技术，使传统的数据库体系与结构得到了一定程度的优化。传统的数据库体系主要是对单一的数据资源进行处理、决策与分析，在实际应用方面有着较大的局限性。通过数据挖掘技术对其进行一定程度的优化后，能够将存储的数据从不同的数据源中提取后将其转化为公共的数据模型，便于检索人员直观的分析，也能与数据库中原有的数据进行充分的整合。

2、新型数据库的设计

新型数据库的设计主要采用三层数据建模的手段，构建出概念模型设计、逻辑模型设计与物理模型设计三种不同的模型。其中概念模型层主要是对学生普通话等级考试分数进行概括性的整体描述，整理出较为简洁明了的数据信息，以供检索人员分析与利用；逻辑模型层主要是对学生普通话等级考试成绩的应用进行分析，列举出主要的应用范围；物理模型层是对学生普通话等级考试成绩进行物理分布，设计出具有实际意义的物理数据信息。

3、新型数据库的设计流程

将系统中涉及到的数据源清理出符合分析范围的数据，设计等级考试成绩的数据仓库，使用Microsoft决策树创建OLAP 数据挖掘模型一，使用Microsoft聚集创建OLAP数据挖掘模型

二、最后通过两种模型的建立得出分析结果。如图所示：

4、数据的抽取、转换与装载

（1）数据的抽取。传统的数据库数据抽取是简单的将检索人员所需要的数据从数据源中转移出来，因此用户在使用时会附带得到部分不必要的数据，降低了检索的效率与有效性；而新型数据库数据的抽取是将数据源信息进行清洗与转换并与原有的数据进行整合，形成更为全面的数据信息供检索人员使用，显著的提升了检索的效率与有效性。
（2）数据的转换。数据转换的主要目的是实现数据信息的选择、分离与合并、转化、汇总与修饰，便于用户多样化的需求。数据转换的主要方式有许多种，常见的转换方式有格式修正、转码、解码、字段分离、信息合并、日期/时间转化等。
（3）数据的装载。数据装载作为新型数据库数据信息检索最后一个环节，通常涉及从源数据库系统、数据准备区数据库传送大量的数据到目标数据库。类似于数据的抽取数据的装载有三种类型：初始装载、增量装载和完全刷新。

三、数据挖掘技术应用于普通话等级考试分析的结果

利用数据挖掘技术，对我院普通话等级考试数据库中的数据进行综合分析后，得出以下结果。
1、普通话等级考试一甲的通过情况。目前，我院没有通过普通话等级考试一甲标准的学生，因此学生获得普通话等级考试一甲证书的可能性无限接近于零。
2、普通话等级考试一乙的通过情况。目前，我院通过普通话等级考试一乙标准的学生较少，通过学生生源地基本为城市，因此学生获得普通话等级考试一乙证书的存在一定的可能性。
3、普通话等级考试二乙的通过情况。超过一半生源地为城市的学生能够通过普通话等级考试二乙标准，加强对这些学生普通话的培训可以提高学生获得二甲与一乙的可能性；生源地为农村的学生部分能够通过普通话等级考试二乙标准，加强对这部分学生的培训可以提高其获得二甲的可能性。
参考文献：
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刘丽娜，杨东方，赵羚云.应用在图书馆中的数据挖掘技术[J].制造业自动化.2011（20）.
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（指导教师：毛 琴）源于：毕业总结范文www.618jyw.com