文章编号：2095-624X（2017）20-0041-01
　　摘 要：現在教育改革的新亮点就是教育信息化和数字化，为了充分利用信息化资源的优势，这就需要学校对计算机技术进行管理。在学校的德育管理当中，引进数据挖掘技术是一项新的尝试，数据挖掘技术可以分析职业学校的学生具体信息，为日后的学生管理工作提供较为可靠的理论依据。
　　关键词：德育教育；数据挖掘；关联分析
　　中图分类号：G631 文献标识码：A
　　随着经济知识时代的来临，社会的各个领域将面向信息化。教育现代化进程的重要标志，就是教育信息化的水平大幅度提高。通过将数据挖掘技术应用于学校的德育管理过程当中，可以利用其来分析学生的心理。
　　一、使用技术
　　1.数据挖掘
　　在学校的管理过程当中，通过数据挖掘可以提高学生的管理决策能力。当异常情况被检测出来时，需要凭借管理经验来进行发展趋势的预测，在一定程度上可以预先对问题进行处理。在德育管理的过程当中应用数据挖掘，需要对收集的数据进行分割和联系，通过不断的策划以及模式的规划，可以有效地分配每个类别当中的数据。数据库中所储存的大量信息都会有深刻的含义，需要数据挖掘才可以分离出来。数据挖掘也可以在一定程度上去纠正数据，通过一些较为稳定的识别方法来纠正数据问题。在挖掘之前，一方面要对数据进行调查样本的选取，另一方面要对这些样本进行平均取样，这样在一定程度上可以消除样本之间所存在的差异。
　　2.数据挖掘方法
　　数据挖掘的方法分为许多种，主要有数据库方法、机器学习方法、神经网络方法和统计方法。其中最为经典的方法就是统计学方法，统计学方法包括许多分支，分别有聚类分析、判别分析、回归分析和探索性分析。机器学习的过程当中包括学习方法、粗糙集、范例学习和基于基因遗传算法。常用的算法包括组织神经网络和前向神经网络，在整体上可以高效地存储静态数据，同时在设计中会隐藏大型的数据集中库。在整体应用的过程当中，这些数据的关联就会体现出关联的规则和频繁项集的形式。在数据的挖掘过程当中，一方面要对问题进行分析，另一方面要对这些数据进行提取和校验，通过数据的各方面融合来创建一个调试的模型，在这个数据挖掘模型当中可以查询自己所需要的数据。
　　二、具体实施
　　在德育过程中会出现许多问题，引进数据挖掘方法，可以了解每一个学生的家庭具体情况以及学习情况，这样才能更好地去帮助一些学生。在具体的实施过程当中，应该制订一个较为完整的调查问卷，发放到每一位学生的手里，要求他们进行内容信息的精准填写。通过信息的具体归类，可以更好地了解学生的具体情况。按照数据仓库需要的格式来创建数据汇总的表格，在整体上将数据归为同一格式，在践行数据挖掘之前要进行预处理，对一些空缺要进行及时的填补。收集到的数据当中经常会出现一些内容没有填写，这种情况应该及时地联系学生，询问学生是否能够提供相应的信息，或者向老师寻求帮助来获取学生的信息。在获取信息的过程当中一定要遵循判定准则，如果数据当中显示有相同的家庭地址，需要对同一个表格进行审核。每一份数据都要留有最初的底板，防止以后的数据追踪和数据调查，不同的表格会显示不同的数据信息。在数据挖掘的过程当中，计算量会随着结果的变化而变化，每个信息的关联非常的复杂，最终就会导致信息的增加呈指数增长。学生的性格和外部环境，在性能表征的数据调查过程中，需要大量的多为异构数据进行同时运算。采用人工智能技术也可以培养学生的自学能力，遵循优先级的确定法则，更好地辅助数据挖掘。在数据挖掘的过程当中，一般会实现动态调整关联规则，其中会精准显示出关联规则的强弱度。对于数据模块的处理一定要按照数据标准来进行，这在一定程度上对德育有很大的推动作用。
　　在学校的德育管理当中，引进数据挖掘技术是一项新的尝试，可以应用于学校的德育管理过程当中，通过数据挖掘可以提高学生的管理决策能力。在德育管理的过程当中应用数据挖掘，可以有效地分配每个类别当中的数据，在一定程度上可以消除样本之间所存在的差异。在德育管理的过程当中应用数据挖掘，需要对收集的数据进行分割和联系，需要数据挖掘才可以分离出来。
　　参考文献：
　　[1]陈京民.数据仓库与数据挖掘技术[M].北京：北京电子工业出版社，2007.
　　[2]陈富赞，寇继松，王以直.数据挖掘方法的研究[J].系统工程与电子技术，2000，2（8）.