数据挖掘技术在高校管理信息系统中的应用

刘华 胡运全

摘 要：在高校管理问题上，信息收集多依赖于管理信息系统，然而在其管理信息系统运行中，多缺乏数据分析与辅助决策等功能，为此，引入数据挖掘技术，从而提高高校管理信息系统应用功能与应用价值。

关键词：数据挖掘；高校；管理信息系统

中图分类号： TP392 文献标志码：A 文章编号：2095-9214（2016）05-0199-01

前言：高校招生规模不断扩大，教育也变的灵活多样，大部分高校都面临着学生人数的急剧增加和教学资源的日益紧张的矛盾，这给高校管理带来了前所未有的挑战。因此，如何最大限度地降低成本，以最大程度地发展高校，已成为一个亟待解决的新课题。

一、高校管理信息系统综述

管理信息系统以计算机及其配套设施为主，能够实现信息采集与信息传输功能，同时可对采集到的信息执行分析与分类存储，为信息应用提供支持。高校属于信息化建设的重点领域，当前，高校信息系统建设基本达到了较高水平，借助管理信息系统，能够为教学活动与管理活动提供必要的教学服务、科研服务与管理服务，支持对教学与管理活动中的信息流收集与处理。管理信息系统子系统涵盖的范围较广，主要包括文件管理系统、财务管理系统、教务与人事管理系统等，此外，校园一卡通系统、图书管理系统与办公自动化系统等也属于管理信息系统的重要部分。通过应用管理信息系统，能够有效提高管理水平。但可以看到，随着管理信息系统的高校目前的功能大多停留在存储、修改、查询等基本功能，对信息的统计分析非常罕见。基于此，可以对高校管理信息系统进行改进，赋予其一定的数据分析能力与辅助决策能力。为达到其功能目标，可以选择应用数据挖掘技术。

二、数据挖掘技术概述

1.数据挖掘简介。数据挖掘，其以数据为工作对象，而这类数据多存在着如下特征：数量庞大、存在噪声、模糊性突出、缺乏规律性等。在这些数据之中隐藏着一些潜在的、具备较高价值的信息，而数据挖掘技术则是将这些价值信息给与挖掘，并对事物发展的趋势与行为进行揭示。由此可以看出，找出隐藏的具备价值的信息是数据挖掘技术应用的主要目的。从功能层面来看，数据挖掘除了具备揭示事物发展趋势与行为的功能外，还支持聚类分析与关联分析，此外，该技术具备偏差检测与概念描述等功能。

2.数据挖掘任务。发现知识，是数据挖掘的首要任务，具体知识类型则可以描述为：广义类型的知识，反映一类事务之间的相同点的知识；特殊类型知识，以描述事物知识特征为主；差异类型知识，以揭示不同事物之间的关联性为主要特征；偏差类型的知识，揭示事物偏离正常现象。

二、数据挖掘技术在高校管理信息系统中的应用

1.了解学风建设效果。借助数据挖掘技术，能分析出近年来学生成绩变化状况，并对未来发展提供预测依据。借助行为相关算法，能够科学把握学生成绩变化态势，为开展学校教育工作与学风建设提供指导意义。

2.了解与学生学业成绩相关的因素。依托高校管理信息系统，能够进行学生成绩相关因素资料查询，如学生图书馆月均借阅状况，学生家庭条件，学生月均消费水平、参与实践频次等。其中学生图书馆书籍借阅信息，可以通过借阅管理系统来获取，从档案管理系统中可以了解学生家庭条件，依靠校园卡管理系统能够分析学生月消费状况，借助校园办公自动化系统电子档案可以对学生实践情况进行了解，对于学生成绩数据，则可从教务管理系统中获取。综合分析各种因素及数据，借助关联分析算法，能够对影响学生成绩的因素进行排位，确定主要因素、次要因素，并排除无关因素。

3.图书馆图书的利用数据分析。依托图书管理系统，能够快速找出图书借阅相关信息，如图书馆中的某类书籍或某本书籍的借阅量，相关图书的借阅频率等。通过相关算法与聚类分析等方式，能够了解学生读书偏好，从而为建设图书馆、完备图书书籍等工作提供基础。

4.为学生的就业提供指导。依托高校管理信息系统，可以进行相关数据信息查询，并为学生就业与实践提供一定的指导。从辅助学生就业层面来看，可调查学生成绩数据、获奖状况、图书借阅信息、社会实践及校内活动等信息，通过数据分析能够为学生就业提供一定的指导。具体信息获取路径，可以通过以下方式：从教务管理系统中可以调取学生成绩信息，并能够计算出其平均成绩，而通过图书管理系统，则可以对学生图书借阅状况进行详细了解，通过电子档案可以对学生实践信息进行了解。在获取相关信息后，要求通过标准化数据处理，借助概念描述相关算法与聚类分析等方法进行数据计算，从而了解到哪类学生适合继续深造，哪类学生更适合哪个方向的工作等。

5.区分特殊学生。与中小学教育相比，高校教育其无论是在教学方式还是在教学理念上，都存在着极大不同。在中小学教学环境中，学生与教师之间的联系更为紧密，教师能够及时了解到学生思想变化。而高校教育则不同，学生自由时间较多，教师无法及时了解每一位学生的思想状况及生活情况。为做好教育工作，高校教师可依托管理信息系统找出特殊学生，为开展必要的心理教育提供基础。如教师可通过校园卡管理系统，及时了解到学生每个月的平均消费状况，找出平均消费最低的某些学生，通过教务管理系统能够调查学生平均成绩，找出学生成绩偏低的学生，针对这类学生，都应开展针对性教学，为其提供必要的帮助与支持。

三、结论

数据挖掘技术能够实现隐藏、潜在价值信息的挖掘，有助于揭示事物发展的内在规律，预测其发展趋势，在众多领域获得广泛应用。而在高校管理信息系统中引入数据挖掘技术，则能够为管理信息系统提供一定的数据分析与研究工具，能够有效分析影响学生学习相关因素，为合理安排教育工作，开展校风建设等提供辅助决策，以实现高校管理效率的有效提升。实践证明，应用数据挖掘技术能够为高校在竞争激烈的环境中掌握主动权，在未来的发展中拥有更广阔的空间，为高校的跨越式发展发挥着科学指导作用。

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