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[摘 要] 在职业学校教学管理中，教学质量评估是其核心内容。分析教学评价数据和研究教学评价方法对提高教学质量具有重要意义。讨论数据挖掘相关技术，介绍常用的数据挖掘工具，并指出数据挖掘技术在教学评估中的具体适用性及发展趋势。
[关 键 词] 职业学校;教学评估;数据挖掘
[中图分类号] G712 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2018）25-0196-01
随着职业教育的飞速发展，教育质量已成为学校的“生命”和“灵魂”。教学质量的提高是教育永恒的主题。教学质量的评估与教学质量有关，也将成为一项非常重要的任务。教学质量评估是学校教学活动的基础，是确保职业学校人才培养质量的基础环节。
一、中职学校教学评价现状
目前，国内所有学校教学评估通常由教师自我评价、学生评价、班主任对教师评价、领导小组评价、教学成绩等五个部分组成，职业学校也不例外。从目前的实践情况来看，这些评价方法对教学改革和教学质量的提高起到了一定的作用，但仍然存在一些问题，主要表现在以下几个方面：（1）缺乏教育和教学评估的意义。有的标准都是多年前的，针对新时代的教师教学能力的评价不多，有的评价缺乏科学的理论依据。（2）评价理论中，具有较强教学科研能力的师范院校和科研院所缺乏必要的理论储备。（3）评价技术的开发和应用相对落后。目前，大部分评估工作仍以国外成熟技术为依托。（4）缺乏统筹评估工作的组织，没有有效的组织力量进行教学评估。
二、数据挖掘技术的相关内容
数据挖掘（DM）即所谓的知识发现（KDD），最直接的一点就是捕获隐藏在大量随机的真实应用数据中的一些最重要的知识或用途。数据挖掘的过程：收集数据→选择数据→把数据转为相应的格式存储→数据进行挖掘分析→得到结果→分析获得的数据→结果应用。目前，数据挖掘技术已被广泛应用于人类应用研究的各个方面。
（一）数据挖掘技术的分类方法
分类在数据挖掘中起着决定性作用，并广泛用于各种商业领域。分类是指通过分析已经获得的数据建立模型。该模型可用于预测未知数据并确定其目标值（离散或连续）。目前来看，数据挖掘的分类方法有很多种，大体上可以从以下三个方面进行划分：挖掘对象、挖掘任务及挖掘方法。
分类分为两步，第一步：创建一个分类模型，通常是数学公式、分类规则或决策树的形式。第二步：使用模型进行分类。分类模型应用于测试数据借以评估提供分类模型的预测的准确性。如果我们认为分类模型的精度是可接受的，我们可以使用它来分类具有未知类别标签的数据集。
（二）数据挖掘技术的分类算法
分类算法是一种非常重要的数据挖掘算法，主要分为关联规则分类算法和决策树分类算法、K近邻分类算法、遗传分类算法、粗糙集分类和神经网络分类算法。（对于算法，在此暂不作详细介绍。）
（三）常用的数据挖掘工具
根据数据挖掘应用的范围，可以分为普通挖掘工具和特殊挖掘工具。常用的数据挖掘工具有： （1）QUEST ;（2）SAS Enterprise Miner;（3）决策树算法平台Clementine（SPSS）。
三、在教学评估中的应用
教学评估的首要任务是要有科学合理的分析手段，建立数据挖掘模型，并将其应用于中等职业学校教学评估中。同时，应尽量减少人为因素的干扰。本文提出了一种基于粗糙集理论的方法来重新调整教学评价中的属性权重。尽管基于决策树的数据挖掘在商业领域取得了一定的成功，但数据挖掘在教育领域还没有得到广泛应用。建立了基于决策树分类算法的数据挖掘模型，并将其应用于中等职业学校的教学评估。从大量教材中可以确定影响专家、教师和学生评估结果的关键因素，并分析教师的教学行为和教学效果，从而找到规律，为教学管理服务。本文的研究和应用可总结如下：
（一）正确评估教师的教学表现
多年来，中等职业学校教师教学水平评估缺乏科学合理的评估方法。结果不如预期的合理。现在可以使用数据挖掘方法来建立科学可行的教學质量评估指标体系。
（二）诊断教学问题，促进教学改革
通过教学评估，教师可以了解到：教学目标和教学方法是否合理，教学重点和教学难点是否明确。反过来，可以根据教学评估调整教学策略，改进教学方法，解决教学中存在的各种问题。评估不仅对教师的教学工作进行价值判断，而且明确教学改革的要求，引导教师树立正确的教学观念、人才观念和素质观念。通过教学评估，教师明确了对自己的要求和努力的方向，促使教师尽快转变教学观念，优化教学过程;充分发挥学生的主体作用，增强创新精神，促进教学改革向正确方向发展。
（三）加强教学管理，提高教学质量
教学管理部门科学评估教师教学质量，采用科学方法收集和分析获得的数据。寻找、总结一些优秀教师的教学特点，并将其反馈给学校的教学管理人员。管理人员能够及时、准确地采取有效措施，引导和指导其他教师的教学工作，进而使教学质量得到提高。
根据学生成绩的相关信息，对其进行数据挖掘，分析得到的相关数据，这对教务人员和学生具有指导意义，能为后面的决策提供相当重要的依据。通过一些专业的数据统计分析，对数据后面隐藏的信息和知识进行挖掘，可以利用这些挖掘出的数据揭示一些教育现象。
四、数据挖掘技术在教学应用领域的发展趋势
数据挖掘技术在教学领域的应用越来越明显，但在理论和应用上仍处于发展阶段。例如，如何改进算法，实现多信息库的兼容性;如何实现各要素需求之间的完全正交相关分析;教学领域数据挖掘和知识发现结构模型研究等。至于怎样确定科学的评估标准，开发出一套科学的挖掘算法，建立和完善教学评估、教师评估体系，提高教学工作的质量，是后面教学科研的工作内容。
[关 键 词] 职业学校;教学评估;数据挖掘
[中图分类号] G712 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2018）25-0196-01
随着职业教育的飞速发展，教育质量已成为学校的“生命”和“灵魂”。教学质量的提高是教育永恒的主题。教学质量的评估与教学质量有关，也将成为一项非常重要的任务。教学质量评估是学校教学活动的基础，是确保职业学校人才培养质量的基础环节。
一、中职学校教学评价现状
目前，国内所有学校教学评估通常由教师自我评价、学生评价、班主任对教师评价、领导小组评价、教学成绩等五个部分组成，职业学校也不例外。从目前的实践情况来看，这些评价方法对教学改革和教学质量的提高起到了一定的作用，但仍然存在一些问题，主要表现在以下几个方面：（1）缺乏教育和教学评估的意义。有的标准都是多年前的，针对新时代的教师教学能力的评价不多，有的评价缺乏科学的理论依据。（2）评价理论中，具有较强教学科研能力的师范院校和科研院所缺乏必要的理论储备。（3）评价技术的开发和应用相对落后。目前，大部分评估工作仍以国外成熟技术为依托。（4）缺乏统筹评估工作的组织，没有有效的组织力量进行教学评估。
二、数据挖掘技术的相关内容
数据挖掘（DM）即所谓的知识发现（KDD），最直接的一点就是捕获隐藏在大量随机的真实应用数据中的一些最重要的知识或用途。数据挖掘的过程：收集数据→选择数据→把数据转为相应的格式存储→数据进行挖掘分析→得到结果→分析获得的数据→结果应用。目前，数据挖掘技术已被广泛应用于人类应用研究的各个方面。
（一）数据挖掘技术的分类方法
分类在数据挖掘中起着决定性作用，并广泛用于各种商业领域。分类是指通过分析已经获得的数据建立模型。该模型可用于预测未知数据并确定其目标值（离散或连续）。目前来看，数据挖掘的分类方法有很多种，大体上可以从以下三个方面进行划分：挖掘对象、挖掘任务及挖掘方法。
分类分为两步，第一步：创建一个分类模型，通常是数学公式、分类规则或决策树的形式。第二步：使用模型进行分类。分类模型应用于测试数据借以评估提供分类模型的预测的准确性。如果我们认为分类模型的精度是可接受的，我们可以使用它来分类具有未知类别标签的数据集。
（二）数据挖掘技术的分类算法
分类算法是一种非常重要的数据挖掘算法，主要分为关联规则分类算法和决策树分类算法、K近邻分类算法、遗传分类算法、粗糙集分类和神经网络分类算法。（对于算法，在此暂不作详细介绍。）
（三）常用的数据挖掘工具
根据数据挖掘应用的范围，可以分为普通挖掘工具和特殊挖掘工具。常用的数据挖掘工具有： （1）QUEST ;（2）SAS Enterprise Miner;（3）决策树算法平台Clementine（SPSS）。
三、在教学评估中的应用
教学评估的首要任务是要有科学合理的分析手段，建立数据挖掘模型，并将其应用于中等职业学校教学评估中。同时，应尽量减少人为因素的干扰。本文提出了一种基于粗糙集理论的方法来重新调整教学评价中的属性权重。尽管基于决策树的数据挖掘在商业领域取得了一定的成功，但数据挖掘在教育领域还没有得到广泛应用。建立了基于决策树分类算法的数据挖掘模型，并将其应用于中等职业学校的教学评估。从大量教材中可以确定影响专家、教师和学生评估结果的关键因素，并分析教师的教学行为和教学效果，从而找到规律，为教学管理服务。本文的研究和应用可总结如下：
（一）正确评估教师的教学表现
多年来，中等职业学校教师教学水平评估缺乏科学合理的评估方法。结果不如预期的合理。现在可以使用数据挖掘方法来建立科学可行的教學质量评估指标体系。
（二）诊断教学问题，促进教学改革
通过教学评估，教师可以了解到：教学目标和教学方法是否合理，教学重点和教学难点是否明确。反过来，可以根据教学评估调整教学策略，改进教学方法，解决教学中存在的各种问题。评估不仅对教师的教学工作进行价值判断，而且明确教学改革的要求，引导教师树立正确的教学观念、人才观念和素质观念。通过教学评估，教师明确了对自己的要求和努力的方向，促使教师尽快转变教学观念，优化教学过程;充分发挥学生的主体作用，增强创新精神，促进教学改革向正确方向发展。
（三）加强教学管理，提高教学质量
教学管理部门科学评估教师教学质量，采用科学方法收集和分析获得的数据。寻找、总结一些优秀教师的教学特点，并将其反馈给学校的教学管理人员。管理人员能够及时、准确地采取有效措施，引导和指导其他教师的教学工作，进而使教学质量得到提高。
根据学生成绩的相关信息，对其进行数据挖掘，分析得到的相关数据，这对教务人员和学生具有指导意义，能为后面的决策提供相当重要的依据。通过一些专业的数据统计分析，对数据后面隐藏的信息和知识进行挖掘，可以利用这些挖掘出的数据揭示一些教育现象。
四、数据挖掘技术在教学应用领域的发展趋势
数据挖掘技术在教学领域的应用越来越明显，但在理论和应用上仍处于发展阶段。例如，如何改进算法，实现多信息库的兼容性;如何实现各要素需求之间的完全正交相关分析;教学领域数据挖掘和知识发现结构模型研究等。至于怎样确定科学的评估标准，开发出一套科学的挖掘算法，建立和完善教学评估、教师评估体系，提高教学工作的质量，是后面教学科研的工作内容。