论文部分内容阅读
【摘 要】高等教育学校在经历多年的发展过程中，因为每年学生的考试而积累大量的教学成绩信息，并且随着教学年限的增加而逐渐积累的更多，如何利用这些成绩信息为学校更好的教育发展提供帮助，是每个教育工作者都比较关注的问题，选择一个更好的方式实现对成绩隐藏信息的挖掘，即把数据仓库应用在成绩管理中。
【关键词】教学质量；数据仓库；成绩管理
一、学生成绩管理的现状
随着高校办学规模的不断扩大以及学校专业的不断增多，均使得学校的教育管理工作变得越来越复杂化，越来越难管理，特别是针对学生成绩信息的管理，由于学生的倍增，成绩的管理与维护工作更是艰难。做好成绩管理工作，对学校的发展拥有特定的实际意义，也是各个学校最为关心并且要迫切解决的重要问题，所以随着学校对成绩信息资源利用要求的提高，原本的成绩管理模式已经不能够再满足学校的实际应用需求，只有设计更为有用的，能够挖掘出学生成绩价值信息中隐藏的价值，才是最符合学校应用的应用系统。
二、学生成绩管理的作用
在高等学校的发展过程中，教学质量，一直都是各个高校最为关注的重点问题，而学生的成绩是各个学校教学质量优劣的一个最重要的体现，因此，如何促进学校全体学生更好的提升学习成绩，关系到学校的长远发展计划，而对学生的成绩管理分析工作，是一个系统化的工作，所以通过对学生成绩的综合分析，明确学生在学习过程中的不足，有针对性的为学生解决学习上的困难，提升学生的整体综合素质与学习成绩，不管是对学校还是生活个人都拥有非常重要的积极促进作用。
三、数据挖掘技术成绩管理分析
数据挖掘技术在成绩管理中的应用，主要体现在学生成绩分析、考试题目优化、教学评价、教学方式选择以及课程的合理设置等几个方面。
（一）学生成绩分析。学生的主要任务就是学习，学习成绩也是学生在校期间表现优劣与否的最直观的体现，也是学生在校期间所学知识掌握程度的最直观的表现方式，所以对学生提供一个全面客观的评价，是学校应该拥有的责任，也是对学生最好的关爱表现方式，然而在学校的成绩管理工作进行时，通常的做法只是简单的把学生的考试成绩录入到学校的系统软件，而通过数据挖掘技术对学生成绩进行分析之后，可以充分的找出学生成绩优劣与否与学生自身、与学校环境以及教师的教学质量之间的关系，进而为更客观的评价学生成绩的高低是学生自身原因造成的还是与学校有直接的关联，为进一步的更好的学习计划的制订提供了理论依据。
（二）考试题目优化。考试的目的是为了更好的检验教师的教学效果以及学生的学习成果，是教学过程中一个重要的阶段。学校在教学时，通常是以期末考试成绩为评价学生的学期成绩的一个重要标准，然而在不同的考试教学下，学生的考试成绩是不相同的，如果仅仅以成绩评定一个教师或者学生是不客观的，为了更好的评定教学效果及学生学习的成果就要发掘学生成绩高低相关的影响，是试题较难还是教师教学方式的问题，因此就需要对这些因素进行分析，以探索更为有效的方法来评价试题的难易与成绩的关系，进而为下次试卷的出题提供帮助。
（三）教学评价。评定学生对新接触事物理解及掌握程度是教育工作者的一个重要职责，通过对学生学习成绩的评定，可以触发学生的学习动力，也是考查学生真实水平的一种比较有效的方式。在学生成绩评价时，教师也要注意评价内容要客观全面、评价方式多样并注重自评与互评的结果，获取成绩评价数据才是最可靠有效的。针对学校不同学生的不同成绩评价数据，可以利用数据挖掘工具，对这些数据进行挖掘分析，通过工具获取不同学生最终的成绩结果，进而可以更客观的排除人为因素对学生评价的影响，也可以对学生的不足及时给予及时指正改正，不但减轻了教师的工作量还克服了教师主观评价给学生造成的不利影响，为更好的营造学习氛围以及学生之间的关系提升提供了很大帮助。
（四）教学方法选择。不同的教师在教授课程时因为人员之间的差异，使用的教学方式也互不相同，也因此导致了学生考试成绩可能也互不相同，为了消除因教师教学方式差异给学生成绩造成的危害，就需要对不同教师教学模式下学生的成绩信息进行分析，以选择更优的教学方式实现对学生的教学，学生成绩数据挖掘技术的应用正好可以满足这一要求，通过对不同教学方式下学生成绩差异的研究，可以协助教育工作者更好的判别采取何种教学方式对学生学习才更有帮助，进而提高学生的整体学习水平。
（五）课程合理设置。许多课程之间往往还存在着一定的关联关系，拥有固定的先后顺序，只有把前修课程学习完成之后才可以继续接下来的课程学习，否则会直接影响后续课程的理解与接受，影响学生的正常学习；在高等学校，通过对成绩数据价值信息的挖掘，可以利用学校成绩数据库中存放的历届学生各科考试成绩信息结合数据挖掘的相关技术进行分析，并通过相关的数据挖掘算法分析这些数据信息中隐藏的潜在的影响学生学习的价值信息，最终找出影响学生考试成绩的原因，并根据这些原因制订出相应合理的课程安排计划，为学生更好的学生服。
（六）学生特征挖掘。通过成绩与环境因素的影响数据挖掘的研究，教师可以很好的掌握每个学生的学习状况，学生个人特征，并根据学生之间的不同差异，因材施教，最终把学生往更好的学习发展方向引导。为了更好的研究这一关系，可以利用数据挖掘工具，对学生学习成绩数据进行挖掘分析，通过挖掘工具的分析，不但可以获取不同学生最终的成绩结果，而且可以更客观的排除人为因素对学生评价的影响，最终对学生的不足及时给予及时校正，不但减轻了教师的工作量还克服了教师主观评价给学生造成的不利影响，为更好的营造学习氛围以及学生之间的关系提升提供了很大帮助。
参考文献：
[1]张兴科，王浩. 通过数据挖掘技术预测学生学习成绩[J]. 科技信息（科学教研）， 2007，（22） ：198-206.
[2]李雪燕.数据挖掘在高校成绩管理中的研究和应用[J].计算机与数字工程，2011，（07）：267-278.
[3]曲萍.数据挖掘技术在高校学生成绩管理中的应用研究[J].网络与信息，2010，（04）：287-293.
作者简介：加尔肯·胡孜哈依尔，1967年11月9日出生，籍贯：中国新疆。民族：哈萨克。学历：理学学士学位。职称：讲师。研究方向：计算机，数学。职务：计算机和，数学教师。
【关键词】教学质量；数据仓库；成绩管理
一、学生成绩管理的现状
随着高校办学规模的不断扩大以及学校专业的不断增多，均使得学校的教育管理工作变得越来越复杂化，越来越难管理，特别是针对学生成绩信息的管理，由于学生的倍增，成绩的管理与维护工作更是艰难。做好成绩管理工作，对学校的发展拥有特定的实际意义，也是各个学校最为关心并且要迫切解决的重要问题，所以随着学校对成绩信息资源利用要求的提高，原本的成绩管理模式已经不能够再满足学校的实际应用需求，只有设计更为有用的，能够挖掘出学生成绩价值信息中隐藏的价值，才是最符合学校应用的应用系统。
二、学生成绩管理的作用
在高等学校的发展过程中，教学质量，一直都是各个高校最为关注的重点问题，而学生的成绩是各个学校教学质量优劣的一个最重要的体现，因此，如何促进学校全体学生更好的提升学习成绩，关系到学校的长远发展计划，而对学生的成绩管理分析工作，是一个系统化的工作，所以通过对学生成绩的综合分析，明确学生在学习过程中的不足，有针对性的为学生解决学习上的困难，提升学生的整体综合素质与学习成绩，不管是对学校还是生活个人都拥有非常重要的积极促进作用。
三、数据挖掘技术成绩管理分析
数据挖掘技术在成绩管理中的应用，主要体现在学生成绩分析、考试题目优化、教学评价、教学方式选择以及课程的合理设置等几个方面。
（一）学生成绩分析。学生的主要任务就是学习，学习成绩也是学生在校期间表现优劣与否的最直观的体现，也是学生在校期间所学知识掌握程度的最直观的表现方式，所以对学生提供一个全面客观的评价，是学校应该拥有的责任，也是对学生最好的关爱表现方式，然而在学校的成绩管理工作进行时，通常的做法只是简单的把学生的考试成绩录入到学校的系统软件，而通过数据挖掘技术对学生成绩进行分析之后，可以充分的找出学生成绩优劣与否与学生自身、与学校环境以及教师的教学质量之间的关系，进而为更客观的评价学生成绩的高低是学生自身原因造成的还是与学校有直接的关联，为进一步的更好的学习计划的制订提供了理论依据。
（二）考试题目优化。考试的目的是为了更好的检验教师的教学效果以及学生的学习成果，是教学过程中一个重要的阶段。学校在教学时，通常是以期末考试成绩为评价学生的学期成绩的一个重要标准，然而在不同的考试教学下，学生的考试成绩是不相同的，如果仅仅以成绩评定一个教师或者学生是不客观的，为了更好的评定教学效果及学生学习的成果就要发掘学生成绩高低相关的影响，是试题较难还是教师教学方式的问题，因此就需要对这些因素进行分析，以探索更为有效的方法来评价试题的难易与成绩的关系，进而为下次试卷的出题提供帮助。
（三）教学评价。评定学生对新接触事物理解及掌握程度是教育工作者的一个重要职责，通过对学生学习成绩的评定，可以触发学生的学习动力，也是考查学生真实水平的一种比较有效的方式。在学生成绩评价时，教师也要注意评价内容要客观全面、评价方式多样并注重自评与互评的结果，获取成绩评价数据才是最可靠有效的。针对学校不同学生的不同成绩评价数据，可以利用数据挖掘工具，对这些数据进行挖掘分析，通过工具获取不同学生最终的成绩结果，进而可以更客观的排除人为因素对学生评价的影响，也可以对学生的不足及时给予及时指正改正，不但减轻了教师的工作量还克服了教师主观评价给学生造成的不利影响，为更好的营造学习氛围以及学生之间的关系提升提供了很大帮助。
（四）教学方法选择。不同的教师在教授课程时因为人员之间的差异，使用的教学方式也互不相同，也因此导致了学生考试成绩可能也互不相同，为了消除因教师教学方式差异给学生成绩造成的危害，就需要对不同教师教学模式下学生的成绩信息进行分析，以选择更优的教学方式实现对学生的教学，学生成绩数据挖掘技术的应用正好可以满足这一要求，通过对不同教学方式下学生成绩差异的研究，可以协助教育工作者更好的判别采取何种教学方式对学生学习才更有帮助，进而提高学生的整体学习水平。
（五）课程合理设置。许多课程之间往往还存在着一定的关联关系，拥有固定的先后顺序，只有把前修课程学习完成之后才可以继续接下来的课程学习，否则会直接影响后续课程的理解与接受，影响学生的正常学习；在高等学校，通过对成绩数据价值信息的挖掘，可以利用学校成绩数据库中存放的历届学生各科考试成绩信息结合数据挖掘的相关技术进行分析，并通过相关的数据挖掘算法分析这些数据信息中隐藏的潜在的影响学生学习的价值信息，最终找出影响学生考试成绩的原因，并根据这些原因制订出相应合理的课程安排计划，为学生更好的学生服。
（六）学生特征挖掘。通过成绩与环境因素的影响数据挖掘的研究，教师可以很好的掌握每个学生的学习状况，学生个人特征，并根据学生之间的不同差异，因材施教，最终把学生往更好的学习发展方向引导。为了更好的研究这一关系，可以利用数据挖掘工具，对学生学习成绩数据进行挖掘分析，通过挖掘工具的分析，不但可以获取不同学生最终的成绩结果，而且可以更客观的排除人为因素对学生评价的影响，最终对学生的不足及时给予及时校正，不但减轻了教师的工作量还克服了教师主观评价给学生造成的不利影响，为更好的营造学习氛围以及学生之间的关系提升提供了很大帮助。
参考文献：
[1]张兴科，王浩. 通过数据挖掘技术预测学生学习成绩[J]. 科技信息（科学教研）， 2007，（22） ：198-206.
[2]李雪燕.数据挖掘在高校成绩管理中的研究和应用[J].计算机与数字工程，2011，（07）：267-278.
[3]曲萍.数据挖掘技术在高校学生成绩管理中的应用研究[J].网络与信息，2010，（04）：287-293.
作者简介：加尔肯·胡孜哈依尔，1967年11月9日出生，籍贯：中国新疆。民族：哈萨克。学历：理学学士学位。职称：讲师。研究方向：计算机，数学。职务：计算机和，数学教师。