作者：康彥
**：《科技創新導報》2023年第20期
摘要:資料探勘技術已經在多個領域取得令人滿意的應用。在教育領域裡隨著資料資訊的不斷增長,把資料探勘技術應用到高校資訊管理中,可以促進教育體制的進一步改革、完善和發展。
資料探勘不僅可以發現教師自身素質與教學評價結果之間的內在聯絡,還能應用在高校教育教學、考試評估的各個方面。還能應用在高校教育教學、考試評估的各個方面。
關鍵詞:教學質量管理資料探勘粗糙集關聯規則
中圖分類號:tp311.13 文獻標識碼:a 文章編號:1674-098x(2011)07(b)-0167-01
1 引言
教學質量是職業院校賴以生存和發展的基礎,因此,教學質量的保證和提高是學校發展的永恆主題。目前,隨著教育管理資訊化的不斷發展,如何充分有效地利用好資料資源也成為了高校教學管理的重要研究熱點。將資料探勘技術應用於職業教育中,可從大量的教育資料中發現隱藏的、有用的知識來指導教育、發展教育,改善職業教育中的教學效果,從而有效提高職學生的職業與文化素質。
2 資料探勘概念與技術
2.1 什麼是資料探勘
資料探勘(data mining)是20世紀90年代以來發展起來的資料庫系統和資料庫應用領域乙個欣欣向榮的前沿學科,是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用資料中,提取隱含在其中的但又是潛在有用的資訊和知識的過程。通過資料探勘可以幫助決策者尋找規律,發現被忽略的要素,**趨勢,進行決策。它是對資料內在和本質的高度抽象與概括,是對資料從感性認識到理性認識的昇華,是建立在資料庫、人工智慧、機器學習、神經網路、統計學、模式識別、高效能計算等技術基礎上的一門新興技術。
2.2 資料探勘的過程
資料探勘過程一般由三個主要的階段組成:資料準備、挖掘操作、結果表達和解釋,整個挖掘過程是乙個不斷反覆的過程。比如,使用者在挖掘途中發現選擇的資料不太好。
或使用的挖掘技術產生不了期望的結果。這時,使用者需要重複先前的過程。甚至從頭重新開始。
2.3 常用的資料探勘方法
資料探勘是從人工智慧領域的乙個分支,機器學習發展而來的,因此機器學習、模式識別、人工智慧領域的常規技術,如聚類、決策樹、統計等方法經過改進,大都可以應用於資料探勘。人工神經網路方法、粗糙集理論方法、關聯規則方法、遺傳演算法方法、決策樹方法及統計分析方法都是資料探勘的常用方法。
3 高職教學質量管理中的資料探勘技術
3.1 粗糙集理論在教學質量管理中的應用
粗糙集(rough set)理論是由波蘭數學家z．pawlak在2023年提出的一種處理模糊和不確定資訊的資料分析工具,它能有效地分析和處理不精確、不一致、不完整等多種不完備資訊,並從其中發現隱含的知識,揭示潛在的規律。它的乙個重要特點是具有很好的定性分析能力,即無需預先給定某些特徵或屬性的數量描述(如統計學中的概率分布、模糊理論中的隸屬函式等),而直接從給定問題的描述集合出發,通過不可分辨關係和不可分辨類來確定問題的近似域,從而找出問題的潛在規律,此方法被證明特別適合於資料相關性、相似性的查詢,發現資料模式,從資料中提取規則等。在教學質量管理系統中,為了得出教學質量評價的規律,必須對採集的眾多資料進行處理,有些資料是關鍵的,獲取這些資料有助於管理的成效,在實際教學管理中有很大的價值。
將粗糙集理論應用到教學質量管理中,主要針對的是教學質量評價主體的指標體系不合理,一般由人為確定或參考其它院校的指標,而這樣得到的結果並不能真實反映本校教學質量的實際情況。現在有部分高校已經開始利用一些資料探勘技術對教學質量評價進行研究,這種評價研究是雙向的,既要評價學生的學習,也要評價教師的教學質量。採用的技術手段是資料探勘,方法是資料探勘技術的粗糙集演算法。
根據模糊集的fcm聚類方法,對教學質量評價中的資料進行了聚類分析,然後利用粗糙集的資料探勘功能挖掘出了教學質量評價中各個評價指標的不同權重,這兩種理論的結合為提出的教學質量指標體系提供了理論依據。
資料探勘技術在高職教學質量管理中的應用
作者 康彥 科技創新導報 2011年第20期 摘要 資料探勘技術已經在多個領域取得令人滿意的應用。在教育領域裡隨著資料資訊的不斷增長,把資料探勘技術應用到高校資訊管理中,可以促進教育體制的進一步改革 完善和發展。資料探勘不僅可以發現教師自身素質與教學評價結果之間的內在聯絡,還能應用在高校教育教學 考...
資料探勘技術在高職教學評估中的應用研究
摘要 資訊時代的到來，給人們帶來了很多方便，與此同時，過多的複雜的資訊本身也存在著相應的隱患。第一是資訊過多難以消化理解 第二是資訊真假難以分辨 第三是資訊的錯綜複雜使得安全難以保證 第四是資訊形式不一致難以統一處理。另一方面，隨著資料庫技術的迅速發展以及資料庫管理系統的廣泛應用，人們積累的資料越來...
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