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您的位置:浅析数据挖掘技术在教学中的应用
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作者:佚名  来源:转载
导语:数据挖掘(data mining)是近年来数据库应用领域中相当热门的话题。数据挖掘一般是指在数据库或数据仓库中,利用各种分析方法与技术,对过去累积的大量繁杂数据进行分析、归纳与整合等工作,提取出有用的信息,例如趋势(trend)、模式(pattern)及相关性(relationship)等,并将其中有价值的信息作为决策参考提供给决策者。

       近年来,数据挖掘技术得到了飞跃式发展,其应用领域也涉及到商业零售、电信数据分析、金融数据分析、生物医学分析、教育管理分析等多个领域。随着各行各业信息化建设的不断完善,大量的信息数据为数据挖掘技术的应用提供了基础和保障。本文将以教学为例,利用数据挖掘技术对学生学习成绩进行深入分析。

  1、数据挖掘在教育教学中应用的可行性分析

  数据驱动学校,分析变革教育的大数据时代已经带来,利用数据挖掘技术对教育领域的相关数据进行分析,探索教育变量之间的关系,为教育教学的科学决策提供有力支撑,已经成为教育发展的趋势之一。大数据时代的到来,将掀起人类教与学的又一次变革。对此,美国国家教育部于2016 年就已经发布了《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》的报告。报告中,列举了大数据教育应用的案例、领域、应用中所面临的困难以及应采取的态度和对策等。计算机技术和互联网技术在我国起步较晚,但发展迅速,尤其是近几年“互联网+”时代的到来,极大的促进了各行各业的发展。互联网的发展同样会促进学校信息化的建设,加强教育教学领域的大数据研究和应用分析,具有重要的实践意义。教育学者在信息技术和网络技术的影响下,逐渐加大了对数据挖掘技术的研究力度,通过一系列研究,就“国家和地方应在技术层面、管理体制、法律制度上加大对大数据研究和应用力度,按照发展现状及未来规划,整合现有资源,发挥后劲优势,真正推动我国教育教学工作的改革进程。大数据给各个行业的发展带来的变革和挑战是前所未有的,就教育行业而言,教师的教学行为、学生的学习活动、教学管理工作、科学研究等数据都能为学校领导者制定决策提供依据,数据挖掘技术在教育教学领域具有广泛应用价值。

  2、数据挖掘技术对学生成绩的分析

  在教学领域,学习分析是其中最为重要的组成部分。学习分析就是收集与学习者有关的信息数据,然后构建数据模型,从中发现数据中隐含的规律;还可利用该技术对学习者的行为表现进行分析,根据学生表现制定合适的学习计划,提高学生的学习效率;总之,学习分析是涉及到社会学、心理学、计算机科学和信息技术等多种学科的一种理论方法,是利用海量数据的收集、分析、处理,发现影响学习者学校结果的因素,评价学生学习情况,根据分析反馈结果,对教学内容、教学计划和教学方式进行调整和改进,以此推进教学和学习的整体效率。

  3、数据挖掘技术应用过程

  (1)数据选取
        数据是数据挖掘的基础,也是整个数据挖掘流程中耗费时间和精力最多的环节,大概占整个数据挖掘项目的60%-80%。在这一环节中,若数据类型没有完成转换,则数据类型与模型中的算法匹配度就会受到影响;数据中存在的噪声过多或不完整度过高,就会影响模型的准确性,由此可见,数据选取工作具有十分重要的地位,应对其引起足够的重视。数据质量越高,越有利于实现挖掘目标,分析出来后所得出的规律结论更可靠。

  (2)数据挖掘过程
        学生成绩数据可通过学校教学平台获取,其挖掘过程如下:
  a数据准备阶段。首先,先数据导入操作,选择类型为Excel 表格后,执行查询操作。然后,对数据进行清理。将原始数据中异常数据、噪声数据或不合理数据进行清除;对不完整数据进行字段补偿,待数据符合数据挖掘要求后,将其导入数据库。最后,数据转换。将以百分制记录的原始数据分为1-10 个档次的成绩备用。

        现代企业经常会搜集大量的数据,这些数据涵盖了市场、客户、供货商,及其竞争对手等重要信息,但是由于信息超载与无结构化,企业的决策者无法充分利用这些庞大的数据资源,仅能使用其中的一小部分,这可能导致决策失误,甚至出现决策错误。而借助数据挖掘技术,企业完全有能力从浩瀚的数据海洋中,挖掘出全面而又有价值的信息和知识,并作为决策支持之用,进而形成企业独有的竞争优势。

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