基于数据挖掘理论高校评教系统设计思路
发布时间：2018-05-16
数据挖掘作为一种新的技术被应用到了高校评教系统中，为此文章对于数据挖掘的概念展开研究，将高校评教系统应用数据挖掘的设计思路进行介绍，实现了数据挖掘系统的应用，展示了其具体的效果，也为其他高校评教系统数据挖掘应用提供了参考。
关键词：数据挖掘,高校教学,评价系统
数据挖掘作为一种新兴技术，目前已应用于各行各业之中。鉴于目前我国大部分高职高专院校在开展教学管理工作时，还无法与时俱进，紧跟信息化校园建设的步伐，同时，更无法进一步有效挖掘高职高专院校教学过程产生的大量数据背后的有用信息。因此，本文以我院高职评教系统为研究内容，将数据挖掘应用其中，并从以下三方面展开了论述。
1数据挖掘相关理论概述
数据挖掘，又称数据采矿，其主要是指将已经搜集到的数据，在一定算法或规则的基础上，将其中隐含的且能够起到良好作用的信息进行探寻的过程[1]。数据挖掘主要是通过统计、在线分析和处理、情报检索、专家系统、机器学习以及模式识别等方法实现。数据挖掘具有数据量大、数据真实以及含有噪音等特点。
2高职评教系统应用数据挖掘的总体设计
2.1高职评教系统应用数据挖掘的目标。高职评教系统的信息十分广泛，因而高校各职能部门可依据其具体的需求对相关内容展开挖掘和分析。数据挖掘应用于高职评教系统中，其所面临的主要对象是学生评教数据。因此，高校教学评价数据在运用数据挖掘时，其最主要的目标就是将所得数据进行分析和预测，进而获得具有指导价值和意义的评价，从而提升高校教师的教学质量和教学水平。
2.2数据挖掘系统结构的构建。
2.2.1高职评教系统设计。高校教学中，学生获取知识和能力的重要途径就是课堂。因此，高校课堂教学对于学生而言具有重要的作用。与此同时，高校教师教学质量和教学水平的高低也主要是通过学生在课堂掌握知识和能力的程度决定的。由此可见，高校教学质量和水平与课堂教学具有密切关系。数据挖掘能够实现对课堂教学质量的深度挖掘和评价，因而将其应用于高职评教系统中，不仅能够为社会培养高素质人才，更能够促进高校教师教学质量的提高。
基于此，高职评教系统在应用数据挖掘时，在其目标的基础上，主要应从两个方面对教学评价系统进行设计：第一，构建高职评教系统体系，同时构建与之相对应的功能模块。其中，评价系统体系以及模块采用的手段主要是关联规则数据挖掘，而所依托的平台则主要是校园网络信息化平台。第二，采用关联原则数据挖掘中的Apriori算法，将收集到的教学评价数据进行分析，以实现对高校教师课堂教学情况进行综合性评价，进而有效指导高校教师的教学。
2.2.2高职评教系统结构设计。
基于高职评教系统应用数据挖掘目标和评价系统的设计，对该系统的结构展开了设计。高职评教系统在互联网时代背景下，也运用了B/S架构模式。这种模式不仅统一了客户端，同时还促使www浏览器成为客户端中的重要软件。因此，仅需通过安装一个浏览器就可以将web服务器与数据库展开数据交互，以实现简化系统开发的周期和维护。鉴于高校教学实现网络化和信息化是必然的发展趋势，因而高校教师和学生通过浏览器的方式访问服务器中的资源也必将是一种发展趋势。WAMP是在Windows服务器上使用Apache、MySQL和PHP(AMP)的集成安装环境，可以快速安装配置Web服务器，搭建动态网站或服务器开源软件。
AMP拥有良好的兼容度，配置环境友好，搭建测试环境方便，集成使用可组建起强大的Web应用程序平台。PHP混合了C、JAVA、Perl以及自创的语法，既可将程序嵌入HTML文档中执行，还可执行编译后代码和优化码运行，可以用C、C++进行程序扩展，支持几乎所有流行的数据库以及操作系统。MySQL数据库的核心线程是完全多线程化，支持多种平台、多处理器运行;通过高度优化的类库以实现SQL函数库，支持聚合函数，可以在同一查询中使用不同的数据库表。其不仅能够满足校园网区域范围小的特点，还能够实现数据更新及时且快速的作用。通过以上分析可知，高职评教系统的结构主要是在B/S架构模式下，依托WAMP平台而设计的。
2.2.3高职评教系统评价指标体系设计。高职评教系统在应用数据挖掘时，为确保教学评价具有较高的准确性和客观性，应制定科学且合理的评价指标体系。教学评价指标体系作为具体教学活动、教学目标以及管理目标评价的因素的综合，其是对高校教师教学活动质量要求的具体规定。鉴于学生、教师隶属于不同的评价主体，因而为做好不同评价主体在同一项目中评价结果的准确性，应针对不同的评价主体制定不同的评价指标体系。
从学生这一评价主体来说，其评价指标体系主要包括以下几方面：第一，教学态度;第二，教学方法;第三，教学组织安排;第四，教学效果，是好的教学效果教学的最终目标，各教学手段都为此目标服务;第五，语文表达，教师的基本技能;第六，专业实际操作技能，对于理实一体化或实操课程来说，要求教师熟练掌握专业操作技能，此项分值也较高。从教师这一评价主体来说，其评价指标体系主要包括以下几方面：第一，教案完整并备课充分;第二，教研活动以及学科教学研究活动积极推进并展开;第三，以身作则并虚心听取建议;第四，能够因材施教指导学生学习;第五，教学手段多元化，不仅重视理论知识的培养，更注重能力的提高;第六，课堂教学概念准确、内容吩咐并重点突出;第七，课堂教学理论与实践有机结合，并能反应最新的研究成果;第八，多媒体课件生动;第九，课堂教学管理方法得当;第十，对于给出的建议或意见能够虚心接受并及时改正。
2.2.4高职评教系统功能模块设计。高校教学评价功能模块的设计主要包括登陆界面模块、数据采集模块、综合评价模块、结果查询模块以及系统维护模块几部分。其中，登陆界面模块的功能主要是用户名以及密码的输入，以进行身份验证。
同时，依据不同的账户，其权限也是不同的。不同用户依据权限的不同，进入与之相应的模块。数据采集模块，其主要是依托校园网平台，不同用户依据不同的评价指标体系进行评价。数据采集模块的功能能够对数据进行量化并提取规则，从而将数据保存，以备数据处理提供依据。综合评价模块是教学评价系统的核心，其在完成数据采集模块结束后，利用关联规则形成评价原则后，将其应用到其中，进而对教学评价指标体系数据挖掘评价的过程。结果查询模块其主要分为教师和教学管理者两个部分。
其中，教师可通过该模块了解学生、同行等对本学期教学质量的综合评价情况，以为个人改进提供依据或参考;教学管理者可通过该模块全面掌握所有任课教师的教学情况，进而高校整体教学情况。在系统维修模块，其主要功能是展开用户信息、权限、系统设置以及安全管理等方面的工作。高职评教系统是基于B/S架构模式进行设计的，因而所有用户均可通过浏览器登陆，进行输入、输出、查询以及统计等操作，其不仅操作方便，且十分人性化。
3数据挖掘系统的应用实现
高职评教系统中，数据挖掘模块的应用实现可主要通过以下几个重要步骤实现：第一，将学生评教数据进行汇总，提取相关属性，并对数据进行清洗;第二，依据预先设置好的代码表，挖掘清洗后数据，同时挖掘的是数据库中的相关联数据。在此基础上，提取数据，生成评价数据库;第三，利用相关原则，提取数据库中的频繁项集;最后，依据预先设置好的最小置信度，通过频繁项集产生关联规则。
4结论
综上所述，在互联网时代背景下，尤其是随着大数据以及云时代的到来，高校教学管理工作已经逐渐走向网络化和信息化。数据挖掘在高校教学管理中的应用也逐渐备受重视。为提高数据挖掘在高职评教系统中的应用效率，在对其应用目标、数据挖掘系统结构进行了设计。与此同时，对数据挖掘模块的步骤进行了设定。
参考文献：
[1]薛茹.高职评教系统的数据挖掘技术研究[J].电脑迷，2016，31(4):125-126.
[2]李文勇，张雪玉.试论高职评教系统中数据挖掘的应用[J].电脑知识与技术:学术交流，2016，12(7):103-104.
摘 要 文章对数据挖掘中软计算方法及应用作了综述。对模糊逻辑、遗传算法、神经网络、粗集等软计算方法，以及它们的混合算法的特点进行了分析，并对它们在数据挖掘中的应用进行了分类。
