数据挖掘技术在数字化校园中的应用研究

刘三星

文章编号： 2095-2163（2018）03-0205-04中图分类号： 文献标志码： A

摘要： 关键词： secondary vocational school

（ZhaoQing Industry & Trade Vocational School， Guandong Zhaoqing 526060， China）

Abstract： This paper makes a general design for the eight management systems of digital campus in our school， analyzes the general principles and related strategies of the platform design， and describes the structure and characteristics of the digital campus. The data from the teacher teaching evaluation system is excavated， which provides examples and reference for the secondary vocational schools to build the core application platform of the digital campus.The use of digital campus application management system for school teaching affairs， teaching staff to provide processing services. To improve the level of school management and provide scientific and accurate decisionmaking basis for decisionmakers.

Key words：

作者简介：

收稿日期： 引言

数字化校园建设不是一项单纯的技术工作，而是一项管理与技术相结合的系统工程。把先进的信息技术引入到教学、科研、管理和服务等各项活动中，以提高教、学、管的质量和效率，创造新的教育和工作模式，完成传统教育模式难以实现的目标。教育信息化的过程是教育思想、教育观念、教育模式转变的过程。结合本校多年信息化建设成果，以本校8大应用平台为核心，开发了统一的校园门户网站、统一登录平台和统一数据管理中心。全校师生可以通过该门户平台获得所需的信息。该门户平台包括8个管理系统和14个项目，实现了各应用系统与用户的交互服务，为师生提供了一个访问信息化服务的统一入口，是数字化校园对内服务的窗口。

数字化校园对于促进人才培养模式创新和提高教学质量，具有一定的优势。强化信息技术应用，提高教师应用信息技术水平，更新教学观念，改进教学方法，提高教学效果，可以促进信息社会背景下高校人才培养模式的创新与实践，提升学校内涵，培育学校的核心竞争力；数字化校园使学校信息化与教学、管理和生活相融合，逐步实现一体化和智能化。丰富共享数据中心，以服务、应用和管理为核心的现代化教学体系基本建成，丰富全院师生的学习及生活，构建学校的流媒体系统；最终打造出信息化的、高效的服务型院校，促进学校信息化达到省内同类院校的先进水平。

1数字化校园的结构及特点

数字化校园结构共分5层，如图1所示。

（1）统一门户平台，是数字化校园对外展示的窗口。

（2）应用管理平台，是数字化校园的核心。其中包括：学校OA办公系统（手机端）、评教管理系统、教务管理系统、学生管理系统、师资管理系统、 资产管理系统、学生顶岗实习平台、资源库服务系统（平台）等。

（3）数据中心层，平台的数据在该层共享。校园所有信息统一储存在此数据库。

（4）统一身份认证层，根据学校的管理要求对不同岗位身份认证。

（5）基础层，是网络的硬件设施。

网络化、数字化、虚拟化、智能化是目前数字化校园研究的热点。网络化是信息化校园的基础，数字化是信息表现形式，虚拟化是手段，个性化是一种标准，智能化是目的。

2数据挖掘在中职学校数字化校园中的应用

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。目前，数据挖掘算法主要有：K-Means算法、Apriori算法、 PageRank算法。数据挖掘的过程主要分为5步：

（1）分析问题，确定源数据的来源，对原始数据进行初步筛选。

（2）数据处理阶段，包括数据提取、数据转换、数据加载。

（3）数据挖掘，首先进行算法规划。

（4）规则评价。

（5）可视化，发现规则和规律，同时可以利用所得结果的商用价值。

数据挖掘技术包括3个主要部分：算法和技术、数据、建模能力。

本文开发的数字化校园应用平台包括：教学管理、学生管理、资产管理，OA办公平台、评教管理、学生顶岗实训、资源库和师资管理应用系统（平台）等8个模块。大型数据库实现信息共享具有不完整、嘈杂、模糊的信息和随机分布等特点，利用数据挖掘技术可以提取隐藏的信息，决策系统，生成多个应用程序，为领导决策提供科学依据。数据库挖掘在数字化校园中的应用结构如图2所示。

本文通过使用数字化校园的教师评价系统获得大量数据，通过对教务管理系统的課程设置和教学评价等进行数据挖掘，可以获得更多有价值的信息。通过分析学生对课程和教师的评价，能够反映哪些课程受学生欢迎，受欢迎程度如何，为学校提供下一步的决策依据；通过研究系统方法和结构，为数字化校园平台的建设和平台中课堂教学质量评价系统的建设找到方向。通过研究数据挖掘在数字化中的应用，为本文研究的数据挖掘在课堂教学质量系统的应用打下基础。

3教师教学质量评价系统的设计与实现

教学评价系统应遵偱：客观性原则、全面性原则、同一性与差异性相结合原则、定性与定量分析相结合原则和民主性原则等5项基本原则。本文设计的教学评价系统对每个考核项目采用适当的评价系数。 评价内容包括：教学巡查员评价、教研室评价、教研组评价和学生评价等4个部分。本系统设置了时间限制，需在规定的时间内完成评价工作并提交评价结果。教师教学质量评价系统人员结构如图3所示。

4数据挖掘在教师教学质量评价系统中的应用

4.1评价系统中的数据挖掘

教学质量评价系统对录入数据库中的各种数据按照不同的任务进行聚集与挖掘，并把数据更新到相应的初始数据表中。初始数据表主要包括教师基本信息表、教师任课表、督导评分表、教研组评分表、学生信息表、学生课程表、学生评分表和教师得分表等8张表。

评价表中共有 10项评分标准，将这些内容分别标为 P1～P10，汇总在一张表中，部分教学督导评价数据见表1。

结果与分析

本文从评教系统中提取了300条教师的记录数据，3000 条学生的记录数据。为了找出教师自身条件与教师评价结果之间的关系，本文选择了教师的性别、学历、职称和教龄等条件对教师评价结果进行数据挖掘和分析。挖掘教学质量评价系统中可能存在的关联规则，设最小支持度为 10%、最小确信度为 40%，共挖掘到 40 条规则。从最后一条规则可以看出，18%记录是教学质量为良好、具有本科学位的中级教师，在拥有本科学历的中级教师中教学质量良好占 76%。 如果将最小支持度设为 14%、最小确信度设为 60%，则共挖掘到 22 条规则，部分实验结果见表2。

5结束语

数字化校园技术的规划和建设存在螺旋递进的关系，本文在管理平台设计中重点关注方案设计的先进性和成熟性，既保证了系统在建设过程中的先进性，同时，还兼顾了平台软硬件选型的成熟性。具体工作如下：

（1）开发了基于B/S 模式下数字化校园的8个核心管理系统和14个项目，并完成相应模块的开发和实现。

（2）对管理系统生成的数据进行数据挖掘，分别利用K-Means算法、 Apriori算法 和PageRank等算法对教师评教系统进行研究和分析，从数据中得到可能存在的关联规则，为学校管理提出辅助决策。

（3）学校数字化校园的建设是建设应用支撑平台、大数据中心、各种业务应用系统、综合应用系统以及通过与学校的业务系统进行数据抽取、整合与共享，形成对外的共享数据库；并以此数据库为基（下转第211页）础，建立一个标准的数据交互平台，实现与信息共享平台的信息交换和共享服务，提供信息服务的有关功能，如數据查询检索、统计分析、数据挖掘、决策分析等功能。

参考文献

[1] 周舒，方忠进. 高校信息化建设的现状及发展对策[J]. 江苏科技信息，2011（6）：28-30.

[2]李伟利，高宝，许兴. 内容管理系统与高校信息化建设[J]. 实验技术与管理，2011，28（5）：244-246.

[3]陈俊良. 高校信息化建设核心在哪里[J]. 中国教育信息化，2011（13）：4-5.

[4]吕建强. 高校学生信息管理系统的研究与技术分析[J]. 科技情报开发与经济，2006（8）：211-212.

[5]张建军. 高校信息管理系统的开发与实现[J]. 甘肃高师学报，2004（2）：100-102.