基于数据挖掘技术的学生管理系统的设计与实现

◎张海莲

前言：现在随着信息技术的快速发展以及大数据的应用和数据挖掘技术的不断推广，教育领域也存在着大量的数据等待挖掘分析，尤其对于学校的学生管理系统来讲，这些数据可以为我们提供大量有价值的信息，如何在大量的数据中发现它们所隐含的规律，并且应用这些规律去指导学校中的学生管理工作，数据挖掘技术在这方面的工作中起着十分重要的作用，所以我们本文则是重点去探讨基于数据挖掘技术的学生管理系统的设计方案以及功能模块的设计，从而为学校学生管理系统提供更加科学的建议。

一、数据挖掘技术在学生管理系统中的应用

1.学生成绩分析。

数据挖掘技术在学生管理系统中的应用是体现在多个方面的，我们知道在目前应试教育的大背景下，不管是学生家长还是老师，最关心的则是学生的成绩，通过对学生的成绩分析不仅可以指导学生在一段时间内对所学知识的掌握情况，并且还可以看出学生是否存在偏科现象，然后根据学生的成绩可以制定具体的学习方案，从而达到提升学生成绩的目的，而之前的学生成绩分析只是通过单纯的成绩排序，只能看出学生在整个班级或者是整个学校的名次，而将数据挖掘技术应用在学生成绩分析中，可以利用学生成绩数据库以及学生基础信息数据库，通过不同方式的分析，可以找出影响学生成绩的因素，比如说性别、地域差别或者是学习时间长短这些平时容易被我们忽视的原因，而好处也是十分明显的，通过详细的数据分析，使得老师可以制定更加详细和具体化的教学计划，从而在向学生教授知识的时候能够照顾到不同学生，使得每个学生都能够按照自己的特点掌握知识，提升成绩。

2.学生自主学习。

其实现在教育一直在提倡学生自主学习，因为被老师逼着学习的学生在学习的时候是很被动的，学习积极性也很差，因此对知识的理解程度就会差很多，而自主学习是学生在意识形态上的改变，学生心里能够接受知识，并且具有探索知识的欲望。那么，数据挖掘技术和学生的自主学习之间又有什么关系呢？实际上随着信息技术的发展，学生学习知识的方式也不再局限于在课堂上听从老师的讲解，而是可以通过网络技术，通过手机或者电脑寻找网课学习等多种新式学习方式，学生可以选择自己喜欢的学习方式，比如说论坛讨论、在线教学等，但是对于学生具体的学习情况，老师是没办法完全统计的，对于学生的学习效率以及知识的掌握情况也没办法考量，再加上学生自律性和个性差异等原因，导致学生学习过程难以统计，这时数据挖掘技术就发挥出了它的好处，通过数据挖掘和数据分析，对于学生观看视频课的时间、课后习题的回答结果分析都可以给学生做出客观的评价，使得老师对学生的具体情况更加清晰，从而能够做出专业指导。

3.学生日常管理及教学效果评价。

由于目前学生数量的不断增加，很多学校都存在学生管理难的问题，因为学生管理系统不仅仅记录的是学生的成绩，还包括学生从入学到毕业的所有问题，包括在校期间犯的错误、获得的奖项、是否申请贫困补助、各个老师对学生的评价等。通过数据挖掘可以对学生有一个全面且客观的评价，不但如此我们还可以通过数据挖掘对不同类别学生的特点有一个总体的概括和分类，比如说学习好的学生有怎样的品质，而总是逃课打架的学生又有怎样的特征，并且基于数据挖掘的学生管理系统不仅可以知道学生的相关特点，还可以对老师的教学效果进行评价，主要是通过把学生的选课系统和学生对老师的评价信息、学生最后的成绩结果放在一块进行分析可以得知老师的个人素质和教学水平之间的关系。一般来讲老师的个人素质越高，选他的课的学生就越多，并且学生也愿意听讲，最后整体的成绩都会更加好。

二、基于数据挖掘的学生管理系统

1.学生管理系统的设计。

在设计管理系统的时候我们首先需要清楚的是系统的功能是在数据挖掘技术的帮助下，使得学生信息的一些复杂处理方式以及管理工作变得更加高效有序，本文研究的学生管理系统主要包括学生成绩管理、学生信息管理、学生听课状态管理以及学生获奖管理四个模块。学生成绩管理，就是利用计算机技术对学生的所有成绩进行管理，求取学生成绩的平均分、成绩达标率等方便老师准确地了解学生的学习情况，从而制定教学计划；学生信息管理则是将学生的所有信息用计算机进行管理，能够使老师以及学校的管理人员准确了解学生的各种情况，学生信息管理系统主要是从学生的录取信息中了解学生的家庭背景、所接受的知识以及学号、班级等信息，还包括学生选课管理、学生学籍变动以及学生的信息的查询与利用等。而学生听课状态管理主要是通过班级的监控系统实现的，可以了解学生对不同老师讲课内容是否感兴趣，从而可以针对性的对教学计划进行改革。学生获奖管理则是将学生参加大型比赛的经历以及获得奖项情况进行统计，方便日后学生的奖学金评比工作，不同的模块组成了学生的管理系统，对于学生管理工作提供了很多好处。

2.学生管理系统所使用数据挖掘技术。

数据挖掘技术在学生管理系统中发挥着重要的价值，所以基于数据挖掘技术会产生众多的技术，而在学生管理系统中应用的技术一般有分类、回归分析、聚类三种，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。分类主要是在学生成绩管理系统以及学生获奖管理系统中应用，它们对全部成绩数据进行分析，按照及格与不及格进行分类，它的目的是通过分类了解学生的属性，比如说学生综合素质的高低以及对不同学科的掌握情况；而回归分析就是把学生在学校阶段的表现数据映射到一个可以变化的函数上，从而预测学生之后的发展，比如说学生的就业情况以及是否能够顺利毕业，它研究的主要是学生的变化趋势，从而方便老师对学生制定周期式的培养模式；聚类主要应用在学生听课管理中，分析不同老师的讲课情况，从而进行改善。

三、总结

数据挖掘技术在学生管理系统中应用是可以大有作为的。我们不但要了解数据挖掘的相关内容，还要采取措施将其应用在学生管理系统，这样才可以实现更加科学的教学，对于学生情况的掌握以及评价能够更加全面。我们可以通过分析知道具有哪方面素质的学生更加受用人单位的欢迎，从而可以引导学生向该方向发展，并且在日常的教学中有针对性的培养学生，改善学生就业难的问题。另外，数据挖掘技术还可以帮助学校改善教学质量，提升学生的综合素质，提高学校的竞争力。