高校学生管理中运用数据挖掘技术的设想

【摘 要】数据挖掘技术是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的有用信息和知识的过程.高校中学生管理工作是很繁琐，采用数据挖掘技术能够有效解决学生工作的繁琐问题，高效有序实现高效学生管理。

【关键词】高校;学生;管理;数据挖掘

一、数据挖掘简介

数据挖掘（DataMninig，简称DM）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又有潜在的有用信息和知识的过程，是数据库中的知识发现（简称KDD）的核心。知识发现（KDD）被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。数据挖掘只是数据库中知识发现的一个步骤，但又是最重要的一步，它用专门算法从数据中抽取模式。人们把原始数据看作是形成知识的源泉，就像从矿石中采矿一样。原始数据可以是结构化的，如关系型数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图形、图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的;可以是演绎的，也可以是归纳的。发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是一门广义的交叉学科，它汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的学者和工程技术人员。因为数据挖掘算法的好坏将直接影响到KDD所发现知识的准确性，而且目前KDD研究大部分集中在数据挖掘算法和应用的技术上，因此人们往往不严格区分数据挖掘和数据库中的知识发现，两者互为使用。一般在科研领域中称为KDD，而在工程领域则称为数据挖掘。

二、数据挖掘过程

KDD过程如图1所示。KDD过程可以概括为三部分：数据预处理（Data preproeessing），数据挖掘（DataMining）及结果的解释和评估（Interpretation  &Evaluation）。

三、数据挖掘在高校学生管理工作中的应用

（一）学生行为预测

往往在高校学生管理过程中， 通常会建立起存储学生各种信息的数据库。 我们可以通过数据库的优化和整合而得到一个学生管理工作的数据仓库。 在库中记录着各届学生的学习、工作、社会活动、奖励、处罚等情况，利用数据挖掘的关联分析，寻找学生各种行为活动之间的内在联系。如“当存在 A，B 时可以推出 C”这样的规则，即当有 A 行为和 B 行为发生时，还会有 C 行为。在实际情境中，如果发现学生已有 A，B 行为时，马上可以分析其产生 C 行为的可能性， 及时制定策略促进或制止 C 行为的发生。 这样的行为预测如果能很好的运用到学生心理健康教育、 危机干预、 素质拓展等方面， 那么将可以给学生工作者提供非常有参考价值的信息。

（二）招生就业管理

在招生方面：利用数据挖掘技术， 通过对学生的高考成绩个人资料，在校成绩等信息进行分析，建立科学、高效的校园招生管理系统， 不仅能够提高生源素质、 缩短工作流程，同时能够为招生计划的拟订提供科学的依据， 为整个招生工作提供决策支持。在就业方面：利用数据挖掘技术， 分析毕业生的就业情况和他们的毕业学校、 所学专业、 学历、 学制、 学生性别、 是否党员、 生源地等有着什么关联。 这对学生就业指导部门的工作提供了有益的参考， 而且可以指导科学合理的人才培养方案的制定， 提高大学生的竞争实力。

（三）学生工作评估体系的研究

学生工作评估体系是用来衡量学生工作部门工作能力、方法水平、 办事效率等的标准。 学生工作评估值是人们对平时学生工作管理过程的量化评价， 影响到学校的政策、 投资的倾向。目前在全国大多数高校中， 针对学生工作的考核办法多种多样， 但更多的是取决于经验上的判断， 再加上少数的量化指标。 学校对学生工作所制定的政策和进行的投入在很大程度上取决于学生工作评估值， 把评估值作为全面衡量学生工作的系列指标。 学生工作评估体系应该是高校学生工作管理者根据多年的管理经验并在征求各基层工作人员意见的基础上制定出来的。 它的合理性也同样取决于经验， 由于多方面的原因很少有人用科学的方法评价过它的合理性， 而它的不合理会影响学生工作考核的结果， 对未来工作的开展带来阻碍。 利用数据挖掘技术中的关联规则就学生工作评估体系中权重设置的合理性问题进行分析， 可以建立合理性评价系统。

四、结束语

通过上述应用的讨论， 可见数据挖掘技术在高校学生管理工作中能够为管理者提供重要的、 富有价值的信息或知识，从而产生不可估量的作用。 在高校学生管理工作中推广应用是有现实意义的。

作者简介：秦良斌，讲师，陕西渭南人，就职于长江大学动物科学学院，主要从事高校学生管理工作。

参考文献：

[1]王伟鸣.教育信息的关联规则挖掘.上海海运学院硕士研究生学位论文.2003.10.

[2]于承敏.数据挖掘（Data Mining）技术运用于教育领域之探讨.聊城大学学报（自然科学）