数据挖掘对教学管理的优化设计

孙荣明

摘要：随着科学技术的发展，高校越来越重视计算机专业的设置和教育，在计算机教学过程中采用高科技方式实施教学管理，提高教学质量。在这种发展环境中数据挖掘技术的应用大大提高了计算机专业教学质量，能够在教学的过程中从各式各样的数据源中自动获取有用的知识。数据挖掘主要是在现有的数据库中加入高等院校师生数据库信息，从大量的数据中寻找有用信息，为教师提供信息支持，利用这种方法进行教学管理，能够很好地管理学生的基本信息。

关键词：数据挖掘；教学管理；优化设计

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）24-0003-03

近几年，随着经济水平的提高，人们越来越重视教育，高校数量不断增多，学生数量和大幅度提高，给高校管理带来较大的挑战，在管理中要处理很多数据信息，影响管理效率的提高。而数据挖掘技术的应用能很好地解决这个问题，这种技术形式是根据高校实际发展情况设计出相应的教学数据挖掘系统，简化教学管理流程，将学生信息管理简单化，并从中获取有价值的信息，这些信息对课程改革有重要的指导意义。

1数据挖掘技术概括

随着网络技术的迅速发展，此技术被广泛应用于教学工作中，特别是在计算机教学领域，网络技术的应用比较广泛。近几年，基于Web的智能教学系统被广泛应用于教学管理中，大大提高了教学效率和质量。学校在管理中利用智能教学方式，在教学的过程中与同伴实施协作和会话，提高学生学习积极性。网络技术形式为学生的学习提供了丰富的资料和学习资源，基于Web的智能教学系统的应用是时代发展的一种必然性趋势。数据挖掘能够为数据库和知识库在教学中的应用提供技术需求。数据挖掘实时上属于一种决议支持应用方式，它建立在统计学、人工智能学等技术基础上，属于现代化信息处理技术形式。数据挖掘技术是一种比较新的信息处理技能，其主要发展特征是对大数据进行准确的划分、整理，从大量的数据中提取有价值的信息，从而更好的分析其核心数据。

2数据挖掘系统结构模型分析

随着科技和素质教育的发展，全国高校教学管理中对教学数据挖掘系统的应用越来越多，在高校教学管理中数据挖掘系统实现的功能主要包含利用Apriori算法对学生成绩数据库中各个学科成绩的数据挖掘；其次是将分类算法对生源家庭情况和毕业信息进行分析，从而更好地指导工作。我们从以上分析中对系统结构模型进行优化设计，使系统各个模块之间相互独立，该系统主要有以下几个特点，首先是界面友好型特点，方便操作；其次是运行速度快热点，具有系统占用小的特点；再次是实用性强的特点，有很好的容错性。

2.1系统平台设计

2.1.1系统硬件平台设计

在利用数据挖掘技术对教学管理进行设计的过程中，服务器是系统运行的核心构成部分，服务器运行性能的好坏直接影响整个系统运行性能高低，而且对系统的安全性和稳定性也有较大的影响，本系统采用了专用数据服务器和应用服务器1台，内存选择为2G，双CPU，硬盘为：120*4G，。客户在进行系统安装分析的过程根据自己的实际情况实施安装设计；在实施其他设备设计的过程中，为了方便与因特网和校园网的连接，采用的信息交流方式是交换机形式，能够很好地保证信息沟通畅通无阻，同时注意控制台和光纤模块的设计，保证硬件设备使用性能的提高。

2.1.2系统软件平台设计

系统软件的设计一般采用的是C/S结构，这种结构实际上就是我们在教学管理中常用的服务器和客户机结构形式的一种运用。这种结构的软件系统采用的是两端硬件形式，这样的设计能够合理分配任务形式，将Server和Client端合理的分配在相应的位置处，降低系统通讯开销。目前很多应用软件系统均采用这种结构形式的软件。另外，在不同的模块应用中利用不同的形式进行分析，使外部用户和内部用户能够通过访问和现有的应用系统进行系统的扩展，提高系统应用性能。

B/S结构是随着因特网的应用对C/S应用结构的一种改进，在这种结构形式下用户界面的实现方式为浏览器形式，系统前端实现方式为逻辑实现形式，但是整个系统的总体实现方式仍然在服务器端。B/S结构利用不断成熟和普及的浏览器技术实现原来需要复杂软件才能实现的功能，而且在很大程度上节约了开发成本。B/S结构由三层体系结构构成，分别是数据库服务器、浏览器和Web服务器。本次研究采用B/S结构框架，主要是因为B/S技术是在开发、非专有和标准组织下的一种制定方式；其次是因为B/S技术应用成本比较低，仅仅需要安装和配制服务器上就可以使用，在客户机方面的工作比较少，所以降低了管理成本；另外，B/S技术维护工作主要集中在服务器端，而客户端需要维护的工作比较少，浏览器简单易用。本系统采用三层B/S结构模式，客户端使用IE浏览器，第一层为Web服务器，第二层为数据库服务器，见图2。

2.2数据库设计分析

2.2.1数据库和挖掘系统的连接

在数据挖掘信息的分析中，J2EE是组件的核心构成部分，它包含的各类组件和服务框架均比较多，在共同的标准和规格下各种J2EE架构不同平台之间存在较好的兼容性，通过对企业后端的信息产品和内外部环境的分析，使用JDBC对关系型数据库实施访问是一种比较好的形式；JDBC技术由两部分构成，一部分是数据库厂商提供的Java程序能够与数据库实施连接，另一部门主要是访问数据库的高层接口，这些驱动程序一般分为4种类型，其一是JDBC-ODBC桥驱动，将JDBC与微软提供的ODBC实施连接；其二是利用完全Java网络协议实施驱动处理，以便提供更好的数据库服务器和应用服务器方式。其三是在本地API部分的Java驱动下利用制作成的代码进行数据库连接。其四是利用本地协议Java驱动，利用直接访问数据库的方式，目前数据库驱动程序市场上一般选择合适的数据库驱动类型。在应用的过程中首先Java应用程序对数据库的访问，一般需要根据具体的需求选择合适的驱动程序，从而根据各种驱动程序功能和特点分析呈现信息，编写端口数据，如果将开发的应用诚信作为中间层进行分析，使用的服务器主要运行程序是中间段的运行，如果开发程序使用目标层的服务器，综上所述驱动程序的实现对系统数据库连接。

2.2.2数据库设计分析

数据库是决策支持数据源的结构化数据环境，主要解决的是系统信息问题，将数据挖掘分析所需要的数据从设计整理好的信息导入本系统中，其体系、结构和数据挖掘关系见图3。数据仓库主要是为数据的选择和分析服务的，首先从操作环境中提取并集成数据，消除不需要的数据；其次实施数据的选择和预分析，然后实施缩小数据范围，提高数据挖掘质量，随着数量信息的增加，在数据挖掘中可能会面对大量的规则，但是很多用户对总体数据含有的规则不是太感兴趣，他们往往更关心某些区域的隐含规则，采用总体数据实时挖掘分析。所以关联规则的挖掘需要根据用户的兴趣方向实施数据区域细化和分化处理，以便能够很好地促进系统性能的提高。另外，系统实施的过程中，用户必须要依据自己的具体要求进行数据分类分析，并在系统处理中实施针对性的技术挖掘，促进数据挖掘质量的提高。

3系统实现

3.1系统登录

系统登录之前首先要进行身份认真，用户身份信息主要从学校教学管理系统中得出，指派一名计算机教室作为本系统的管理者。系统运行过程中会出现“登录”页面，这时要求用于输入用户名和密码试试身份认证，而后会显示挖掘系统主界面。

3.2系统维护实现

系统维护界面一般只有管理员才能进入，招生管理人员和教务人员对其只有查询权限。数据库的维护主要是针对系统中所有数据的一种维护和管理，特别是对来自于传统教学管理系统中的数据维护和管理工作。比如计算机系的学生成绩信息的维护和管理，系统主要解决的是属性名称不一致问题，可以除去一些冗余或不需要的数形。将挖掘系统主界面打开，而后选择数据录入维护，进入数据录入界面，见图4。

3.3课程优化模块分析

3.3.1数据挖掘查询工作的实现

查询功能的实现和一般系统查询功能是一致的，该模块主要面向的是向学校监管人员提供全面的查询平台，对课程先后顺序与学生考试成绩进行分析。此模块被选定后需要输入几门相关的课程名称实施排课指导，并挖掘出一定的数据库D作为学生成绩记录的集合实施关联性规则挖掘，而后分析、总结课程之间的相互关系，从而起到指导排课的作用，依据学生的考试成绩分析出课堂与课堂之间的内在联系，见图5为系统的排课指导界面。

3.3.2招生管理预测查询

在这个模块的分析和观察中，主模板主要是将考生的基本信息（姓名、性别、毕业学校、总分以及户籍等）纳入系统分析中，以此来判断学生入学的可能性；如果招生人员选择这个模块后首先要输入的是考生的编号，然后招生管理预测查询模块就会导出查询结果。在对往年入学的生源情况进行统计分析的过程中，利用朴素贝叶斯分类方法生成模型的训练，用这种方法来预测本年度学生生源情况，在分析和预测的过程中考虑我校入学可能性的学生生源的基本信息，然后有针对性地对某类学生实施重点宣传，通过这种方式能够大大提高招生效率。

3.3.3学生与教师管理子模块的实现

此模块主要实现的是不同的登录用户分配不同的功能菜单，括维护学生与教师的一些相关的基础信息的管理与维护、提供学生与教师查看相关信息等。当系统启动时会出现登录对话框，输入用户名和密码才能进入到程序。如登录信息不合法，则在程序中看不到任何数据。正常登录的情况下可以进行学生与教师信息的管理。当以管理员或教师身份登陆之后，可以对学生的信息进行管理，包括信息的录入、修改、删除等功能。

3.4学生成绩评估子模块实现分析

首先建立成绩分类模型建树，成绩分类模型能够通过以下步骤获取：在教学系统的学生成绩数据库中录入信息的样本数据记录的基础之上，选择使用何种决策树算法建立决策树，构建一个能够对学生成绩特征进行描述的学生成绩分类模型；其次要建立学生成绩评估利用上一步所构建的模型，产生条件规则，并且使用该规则对进行测试的学生成绩进行一个预测。然后实施学生学生成绩评估，具体而言，对学生成绩评估工作流程如下：

1）归纳学生成绩的特征属性：

2）分析并处然后理学生成绩的特征属性；

3）在上述成绩归纳与分析的基础上，设计学生成绩的评估分类模型；

4）输入学生的成绩，对成绩进行分类预测。

在教学管理中的学生成绩数据库里面，学生成绩具有非常多的成绩属性，比如说，班级、学号、专业、成绩等属性，对这些属性首先进行分析归纳，目的是要将无关的内容或者是弱相关的内容进行剔除，从这些大量的属性中选择和目标正相关的内容当做决策树的结点。

4结语

在信息技术和科技技术的推动下，数据挖掘技术得到较大的发展，在人们的工作和生活中面临着大量的信息，数据挖掘就是利用数据统计、人工智能的知识对大量的信息进行分析和总结，将有价值的信息挖掘出来，指导人们更好的工作和学习。本文通过对高校教学管理实施数据挖掘技术应用，分析高校教学管理的优化设计方案，利用数据挖掘技术对学生的个人基本信息、毕业成绩等实施查询和分析，然后根据实际情况设计出相应的教学管理数据挖掘系统，从而得出新的有价值的信息，这样更加有利于教学管理，提高教学管理效率，促进教学质量的提高。

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