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在當今數據驅動的時代，數據是非常寶貴的資產。數據挖掘的核心是挖掘數據的商業價值，在大量數據中通過算法找到隱藏在背后的關鍵規律用以制定相關決策、指導相關業務工作。因此無論工作還是生活中的各種決策，因為有了數據挖掘的結果而變得更加省時、省力精準有效。隨著高校將先進信息技術應用在教務管理的探索性實踐發展，教務管理不僅可以規范高校相關管理工作，還可以在一定程度上提高教學質量。教務管理系統可以說是高校中具有最豐富且最大規模數據的系統，利用數據挖掘相關技術獲取教務管理數據中潛在的信息，對高校的發展起著至關重要的作用。

1數據挖掘

1．1概述。根據相關學者對數據挖掘的定義，數據挖掘可稱為知識發現，它是在大量、隨機、不完全、模糊的實際應用數據中提取有價值、潛在有用知識的處理過程［1－2］。它更是一種強大的人工智能工具，通過分析數據庫中多角度多維度的數據以發現有價值信息，并分類匯總數據之間的關系，運用此結果幫助制定和改進決策。1．2步驟。數據挖掘過程包括以下步驟：①數據獲取，即根據已有需求有針對性地在數據源獲取相關數據；②數據預處理，即規范格式、清洗數據、集成數據以進一步提高數據質量；③模型建立及優化，即選擇和應用各種數據挖掘模型，并進行優化，以便得到更好的分類結果，此過程也可以視為選擇合適的算法；④數據挖掘，即對經過處理的數據使用選擇好的模型進行數據挖掘，以獲取有價值的規律或知識；⑤知識展現，即對數據挖掘的結果分析并評估，一般最后會進行可視化展示［1－2］。1．3常用方法。國際權威學術組織TheIEEEInternationalConferenceonDataMining（ICDM）2006年12月在香港評選出了數據挖掘領域的十大經典算法：C4．5，K－Means，SVM，Aprio－ri，EM，PageRank，AdaBoost，KNN，NaiveBayes，CART。根據主要用途可將上述十大經典算法分為分類、聚類、關聯分析以及鏈接分析4類，以下就教務管理方面常用的挖掘算法進行闡述。分類是基于未知類別數據的特征或屬性，將其歸類為已有類別。常用的分類算法有樸素貝葉斯以及決策樹（C4．5，CART）。樸素貝葉斯在概率論原理指導下，基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設，對于待分類項求解在此項出現的條件下各個類別出現的概率，將要分類的項目分類為具有最高計算概率的類別［5］。決策樹又稱判斷樹，它是一種以樹形數據結構來展示決策規則和分類結果的模型，作為一種歸納學習算法，其重點是將看似無序、雜亂的已知實例，通過某種技術手段將它們轉化成可以預測未知實例的樹狀模型［6－7］。聚類分析就是在未知的情況下根據數據樣本之間一定的相似度將其劃分為若干個不相區間，然后根據與已有數據樣本區間的相似度來歸類待劃分數據［4］。其中，k均值聚類算法（K－Means）比較經典，在k－Means算法中，對于給定的樣本集，根據樣本之間的距離將樣本集劃分為k個類。

2數據挖掘在教務管理系統中的應用

2．1分類算法在教務管理中的應用。通過樸素貝葉斯分類算法監測學生考試成績，分析學生考試成績變化趨勢［5］。此外，將教務管理中學生的平時成績和試卷成績以及具體成績細節作為數據挖掘對象，使用決策樹算法進行分類分析，挖掘影響學生綜合成績的重要因素，以及這些因素與綜合成績之前的正負關系［6－7］。基于此，不僅為教務管理者制定教學計劃提供了科學依據，而且還可有針對性地指導學生高效率學習。2．2聚類算法。對教務管理中學生對教師教學測評結果和教師授課信息進行聚類分析，挖掘教師教學水平評價的關鍵影響因素，分析學生就相關課程對教師教學質量關注的重要指標［4］。基于此分析，一方面教師可以有針對性地調整授課側重點，提高教師教學水平；另一方面可以作為衡量教師教學質量以及教師績效考核的重要量化參考依據，進而促進高校教師的團隊管理。2．3關聯分析。對教務管理積累的歷史選課數據以及已經取得的成績為對象進行關聯分析，針對學生的選課傾向與學習課程后掌握情況、考試成績等信息，挖掘課程之間相關性和課程與成績之間相關性等有用信息構建相關模型［3］。基于此，可以實現個性化課程推薦，為后續學生有針對性地調整培養方案提供科學依據，進一步完成個性化人才培養目標。此外，可為以后課程具體內容設計方面提供細節參考，幫助教師有的放矢地準備授課內容，提高整體教學質量。

3對數據挖掘技術在教務管理中應用的思考

3．1應用范圍需要擴展。目前數據挖掘對教務管理方面的應用研究大多是針對學生選課以及成績方面，而教務管理的業務范圍并不僅于此，還包括招生、學籍、科研、畢業、就業等多方面。只有將數據挖掘技術全面應用于教務管理各個方面，才能更加充分地完善教務管理系統，提高教務管理水平。此外，還可以為教學中自動問答功能以及個性化推薦功能提供基礎性支持。所以，研究數據挖掘算法，探索合適的挖掘模型，以處理教務各業務方面數據是今后努力的方向。3．2數據安全需要引起重視。在應用數據挖掘處理教務相關數據的過程中，處理的數據主體主要來自教務系統數據庫，數據源頭包含學生和老師的個人隱私信息。針對個人信息安全保護問題，國家明確規定了相關法律條文并實施。所以在獲取教務管理數據時，應該盡量避免敏感數據。如果研究中不可避免需要一些隱私數據，則需要對數據采取匿名化或去標識化等保密措施。將高度關注個人信息的敏感性，防止個人隱私泄露，防止對個人安全造成威脅作為對待數據的原則。3．3加強對教務系統的完善。大多學者通過對教務某業務方面的數據采用數據挖掘技術進行試驗分析，最后根據實驗結果獲取數據與業務相關的規律，用以支持制定教務管理相關決策或提升教學水平。然而，研究的最終目標不能局限于此，應該在相關研究成果的基礎上，結合教務系統實際使用情況對其功能進行升級完善，將研究結果轉化為教務系統中相應的功能模塊或是輔助教務管理的功能模塊，由此使得數據挖掘針對教務管理的應用成果能更加直觀地呈現于實際管理工作中。

4結語

隨著信息化的推進，高校教務管理系統不斷升級、功能不斷完善、業務不斷規范，教務管理方面的信息數據量也不斷增加。如何正確科學使用教務管理方面的數據是每所高校管理者甚至是高層必須深思的問題，因為這決定著學校如何優化教學資源、標準化教學管理、提升教學水平，甚至決定著整個教育行業的發展走向。數據挖掘技術為在紛繁復雜的海量教務管理數據中挖掘知識提供了很好的工具，雖然已經有一些學者就此方面進行了研究，但是數據挖掘并沒有在高校教務管理方面得到廣泛應用，因此仍有較大的發展和創新空間，有必要進行深入研究。

作者:楊亞菲 單位:國家開放大學