高校学生评教决策支持系统概述

戴艳丽

摘要：近年来，随着我国高等院校招生规模的不断扩大，高校的数量也在不断增长。数量的增多就决定了优胜劣汰，要想在激烈的竞争中得以生存，务必要提高教师的教学质量，找出影响教师教学水平提高的不利因素，有针对性的分析和解决问题。决策支持系统(Decision Support System，DSS)是一门新兴的管理信息技术，能为决策者提供决策所需要的背景资料及相关数据、信息，提高决策的正确性。

关键词：数据仓库；OLAP；决策支持系统；数据挖掘

中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)05-0993-03

Overview of Student Evaluation of Teaching in Colleges and Universities Decision Support System

DAI Yan-li

(Suqian Higher Normal School, Suqian 223800, China)

Abstract: In recent years, with the continuous expansion of enrollment in colleges and universities in China, College number continues to grow. ncrease in the number of decisions the fittest, to survive in the face of fierce competition, it is important to improve the teaching quality of teachers, find impact on the teaching level of negative factors, targeted analysis and problem solving. DSS (Decision Support Sys? tem,DSS) as an emerging information technology management, in order to provide decision makers with data required for decision making, information and background material, and provide necessary support for the right decisions.

Key words: data warehousing; OLAP; DSS; data mining

1国内外决策支持系统的研究情况及发展趋势

从七十年代开始，决策支持系统（Decision Support System，DSS）被提出来后，由于相关技术的发展和社会需求的驱使，Decision Support System的运用和探究得到了引人注目的进步。它对非结构化问题和半结构化问题的解决有着非常大的推动作用。数据库、方法库、模型库和人机交互构成了传统的Decision Support System，它解决了非结构化问题，也解决了半结构化问题。从Decision Support System开发后，和它的理论探究相比而言，DSS的具体应用工作有了更早的拓展，在规划投资、管理企业、探究战略、研发系统、整理资源等很多方面得到了广大的普遍的应用。支持各种策划型问题的Decision Support System普遍的出现，并且被广泛的应用。

在国外，Decision Support System的制作与探究已经有了二十多年的发展。它在运用方面和里论坛就上都得到了非常大的进步和发展。国外研发的Decision Support System，大约有三分之二是成功的，或者是一部分成功的，它们重点是支持企业的各种策划与管理活动，很大程度上改变了信息决策和决策者的行为和素质，也为各种级别的主管者决策给予了非常科学的依据。

在我国，Decision Support System的探究和研发起步都非常的晚，在八十年代，软科学兴起，这也促使了Decision Support System的探究和研发。为各类和各级决策给予科学的依据，为领导决策服务是软科学最主要的任务。对于不Decision Support System探究和研发吸引了众多计算机人员的注意和重视，它也成了我国计算机运用的热门探究的课题。DSS现从理论方面来说，仍然存在着某些困难，另外DSS的开发技术并不完善，有很多的问题需要我们去探究。虽然如此，DSS在实际应用这方面，仍然有着巨大的实际意义和作用。在软科学的探究方面，“未来推测”和“发展策划”在中国得到了显著地成效。在我国很多地方已经研发了许多初步的决策支持系统项目，这些项目主要运用于企业的推测规划、预算分析、生产销售等部门。而且还涉及到农业、工业、军事等等方面。

1.1管理信息系统与决策支持系统

MIS与DSS是有着不一样的目标，也是面向不一样的层次。它们是两种不一样功能的系统。他们之间有互相的关联有很大的不同。MIS主要是强调系统内部信息流程的整体性，也为全部决策给予他们所需信息，并且主要强调系统性。但是对于适应个人决策风格的判断和经验，对于中层次和高层次决策者需要的信息，MIS只能给予一部分的信息，很难让决策者感到游刃有余。DSS着重强调面对用户，着重强调给予支持决策者个人判断和经验、内部的全面信息、系统外部的环境信息等。

1.2决策支持系统与数据仓库

DW的出现为决策支持系统给予了新的技术支持。在数据库的基础上，数据仓库理论被提出来。那些异构的和异地的数据源的数据加工后被存储、提取和维护于数据仓库，支持高一级的决策支持。在以下三个方面DW为决策支持起到了非常显著的作用：Ⅰ数据分析的灵活性和数据分析的速度的提升；Ⅱ给综合大量的数据和访问给予了和集成了基础；Ⅲ对过程的促进和再创造。DM、DW和OLAP三者的结合，为DSS的发展提供了崭新的想法。

2高校学生评教决策支持系统的理论模型

DW是在非常高的层次上把不一样的信息系统中的数据集中和分类，并且要进行分析利用的抽象。OLAP和数据挖掘在DW的基础上，为科学决策给予支持的依据。

DM、DW和OLAP,它们三者是三种互相独立，又有互相联系的技术。元数据、基本数据、综合数据和历史数据构成了DW，它能给予时间趋势分析和综合分析等方面的决策性信息。DM是把DW中的数据或者是数据库中的数据运用很多的半法进行分析，进行挖掘。并且从里面抽象和识别潜在的和隐藏的有价值的信息。很多辅助据侧都是运用于这些技术部。OLAP这种技术，是对于多维数据的分析。OLAP能够从很多视角分析途径获得用户必须的辅助决策的分析数据，是因为很多数据都集中于多维空间中。On Line Analytical Mining OLAM (OLAM )是经过OLAP和DM有成效融合而产生的技术。

从不一样的角度，它们进行辅助决策。DM和OLAP是两种不相同的解析工具。DW是根基。利用DW+OLAP+DM三者相结合的方法和方式，构建决策支持系统，是因为每个高校都有不同的特点。充分的运用DW、OLAP、DM的优点，能有效提升辅助决策的准确性。

图1评教决策支持系统结构

3评教决策支持系统的实现途径

3.1数据仓库(DW，Data Warehouse)

DW作为决策支持系统的最根本的基础，DW并不是非常简便的把那些数据聚集，DW是在许多的事物类型的数据库中汲取数据。然后再把它们清理后，转变成新的储存格式。也就是为了决策目标，把数据集合在一种和特别的格式里面。DW是一种可以跟着事件而改变的，面向集成的，面向主题的，非常稳定的数据集合。DW能够跟着这个过程的发展和完善，也就是这种支持决策的，很特殊的数据存储。

DW可以把高校零零散散的、很难被访问的日常生活数据转变成集中统一的，随时可以利用的信息。大体上来说，管理、建立和使用形成了完整的DW。

3.2联机分析处理(OLAP，On-line Analytical Processing)

OLAP能够让用户在一个数据集内做很多操作，例如：旋转、切块、切片、聚合等等。不仅如此，OLAP技术还可以让用户采用导航技术得到更多更细致的信息情况。OLAP对于数据仓库给予的数据，能够进一步做深入加工，也就是有成效的专注剖析那些数据并且还可以更加进一步探究那些数据。在这个过程中，察觉发展的走向，找到不同的方面，最后取得非常主要的细节。OLAP特别注重于对数据仓库的剖析。因为OLAP的出现，对大量数据进行数值方面的计算问题得到了解决。而DW则是储存那些被整理、加工、检验和重新组织的数据。

3.3数据挖掘(Date Mining)

Date Mining的任务，就是在大型的数据库里面找到数据模式，并且推测发展趋势和行为，Date Mining还着重于自动的找到各种知识。Date Mining不是去查找一些我们已经知道的信息，而是经过对数据的筛选而得到一些不为人知的关系。这样当我们研究数据之间的隐藏的关系时，它对我们很有帮助，而且能使我们找到那些平时最容易忽略的因素。例如“2008年10月8日，服装店卖了10件西服”，像这样的就是是OLAP，又比如“人们为什么买这种西服呢”，这就是Date Mining。Date Mining可以自动分析数据，并且进行数据归纳整理，在里面找到隐藏的的模式或者产生某种联想，创建新的业务模型，帮助决策者调整市场策略，做出正确的决策，Date Mining的出现使决策支持工具进入另一崭新的局面。

4高校学生评教决策支持系统

近年来，随着我国高等院校招生规模的不断扩大，高校的数量也在不断增长。对学校来说，办学的水平会受到教学质量好与坏的影响。也可以这样认为，学校的立校之本就是教学质量，它是学校发展和生存的生命线。

以往的评教系统仅仅能够处理和储存当年的数据，而且这些数据缺乏组织性，许多数据都是一最原始的数据形式储存。很难变成有价值的信息，形成了非常不好的局面，而那些历史数据虽然数量很多，但利用率却很低。特别是对数据的分析处理的支持，更是令人不满。

在这种情况下，以新的决策支持为基本，创建高校评教决策支持系统，是非常必要的。新的决策支持系统图2。

图2 based on DW and DM the DSS system structure

5展望

运用学生评教DSS ,高校的领导可以知道高校的教学水平，主要是通过数据仓库的多维存储技术对大型、复杂数据集进行快速、高级的分析工作得出的结果。这样，就能够便于制定关于怎样提高教学质量的相关政策。另外，能够运用Date Mining的结果，作为高校的发展走向。它允许组织或机构最大限度地从数据中获取价值，从而可以提供探究规律与趋势、优化师资队伍。

高校评教DSS不光光是运用于教务部门，并且能够涉及各系部教学管理部门，因此分析主题可能要远远多于已建立的主题。所以如何在构建数据仓库中考虑用户需求及变化是要解决的问题。

参考文献：

[1]邓更生,唐恒永.高校科研决策系统中关联规则挖掘的[J].沈阳师范大学学报:自然科学版，2004，22(1):7-11.

[2]胡慧荞,王周敬.一种基于关系矩阵的关联规则快速挖掘算法[J].计算机应用,2005,25(7):77-79.

[3]李晶.基于数据仓库的教学质量测评研究[D].昆明:昆明理工大学,2007,

[4] Using Data Definition Language with SQL Server 2000 Analysisi Services Client Applications.Dennis Kennedy Microsoft Corporation, May 2001.

[5] Chauduri S,Dayal U.An Overview of Data Warehouseing and OLAP Technology [J]. SIGMOD Record，1997,26(1):65-74.

[6]贺琦.遗传算法在数据挖掘中的应用[D].上海:上海师范大学,2005:24-28

[7]卢硕.数据仓库和数据挖掘在决策支持系统中的应用研究[D].西安:西安电子科技大学,2006:1,7-10.