基于数据挖掘技术的高校教学管理信息化探索

数据挖掘技术有较强的信息处置能力,即便面对海量数据,仍可在较短时间内完成数据整理分析,数据采集迅捷,在数据分析方面精准度较高,可判断数据信息发生轨迹,成为数据信息内容把控的重要手段。在教育深化改革的背景下,高校重视教学信息化管理工作,引入教学信息化管理系统后,选择分类式方法进行教学管理。基于高校对教学工作的定位,利用教学信息化管理系统整理活动数据,配合数据挖掘技术进行课程设置、学生成绩分析、特征判断和高校领导决策信息提供等工作,为高校教学管理工作赋能,可使教学管理高质量运行。     

教学管理中的数据挖掘

本文主要介绍了数据挖掘技术在高校教学管理中的应用和意义,利用数据挖掘技术对高校教学管理中产生的大量数据进行分析挖掘,如成绩挖掘、选课挖掘以及评价信息挖掘等来发现对教学管理有用的信息,以便为教学管理者提供决策支持.     

基于数据挖掘技术的教学质量评价系统开发

伴随着数据挖掘技术的广泛应用,针对目前高校教学质量评价系统带有一定的主观性和片面性等问题,提出了一种基于数据挖掘技术的教学质量评价系统的设计与实现方法.该系统采用B/S模式,将数据挖掘技术关联规则有效应用其中,详细阐述了系统结构设计、评价系统的建立及功能模块的设计思路.通过对教学质量评价数据内在关联性的有效分析,挖掘出潜在的有用信息,为教学主管部门或决策者提供一定的参考,从而提高教学质量评价的科学性和准确性.     

教学决策系统中的数据挖掘模型研究

针对高校教学管理中积累的海量数据,创新的提出并实现了一套完整的基于Web教学决策支持系统中的数据挖掘模型.从而使教学决策支持系统能更加科学地指导教务教学管理,提高教学质量.     

大数据视域下高校教学管理信息系统建设研究——以西南科技大学教学管理信息化建设为例

大数据时代高校教学管理信息化建设有着更丰富的内涵,数据挖掘、行为表征和碎片化、移动化学习等已成为高校教学管理信息化平台建设的未来方向.西南科技大学在教学管理信息系统建设实践中,提出高校教学管理的关键在于科学设计教学管理系统,实现教学管理信息化、规范化和智能化,同时对教学运行过程产生的数据进行深入分析和挖掘,构建大数据背景下以现代化教育思想为指导的高校教学管理模式.     

数据挖掘在教学管理中的运用

随着科技的日新月异,如今多数高校采用了教学管理系统协助完成日常教学管理工作,使得大量教学过程中的数据得以有效累积。但是教学管理系统通常只会对数据作简单的统计分析,无法获取数据背后隐藏的内容。自上世纪80年代中期以来,数据挖掘成为一个相对发展较快的产业。该技术从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中提取出隐含在其中,且不为人知、但又是潜在有用的信息和知识。将数据挖掘技术运用于教学管理工作中,可为教学管理者提供更为全面的分析。     

数据挖掘技术在高校教学管理中的应用

数据挖掘是发现海量数据背后隐藏知识的重要手段。本文以成绩聚类分析为例，讨论如何利用数据挖掘技术对高校教学管理数据库中的数据进行分析，从中提取有价值的信息，从而优化教学管理过程．提高教学管理工作效率。     

数据挖掘技术在高校教学管理中的应用

数据挖掘是发现海量数据背后隐藏知识的重要手段。本文以成绩聚类分析为例，讨论如何利用数据挖掘技术对高校教学管理数据库中的数据进行分析，从中提取有价值的信息，从而优化教学管理过程，提高教学管理工作效率。     

构建基于B/S与C/S模式的教学管理平台

对目前高校教学管理的实际需要和特点进行分析,分析比较C/S、B/S2种模式的教学管理系统的优缺点,提出基于C/S和B/S结合的结构模式的教学管理系统,给出基于该模式下教学管理系统的功能模块、实现方法、系统的软硬件支撑条件。     

高校综合教学管理信息系统设计与实现

随着我国高等教育改革的不断深化和教育管理现代化的不断推进,学校办学规模不断大,学分制逐步推行,教学资源日益紧缺,使得教学管理部门任务越来越重.经过对高校教学管理全面的调查和研究,结合高校教学管理中的实际要求,设计出一种主要基于C/S结构,部分B/S结构的高等教学综合管理信息系统.     

数据挖掘在教学测评系统中的应用与研究

教学测评是教学管理过程中的重要环节。将数据挖掘运用于教学测评之中，可以提高教学评价技术水平。利用数据挖掘方法中的聚类分析和Apfiofi算法相结合，从而对测评系统数据进行关联规则挖掘。     

数据挖掘在现代高校教务管理中的应用

为适应现代教务管理的需要,高校已经普遍实行教务工作的信息化管理,即教务管理系统。这些基于分散数据的教务管理系统产生的大量计算和存储资源,这就为分析和挖掘这些广域分布的数据,以获取新的教学知识、规律和决策支持提供了基础。为改进教学管理工作,需要管理者充分利用数据挖掘（DM）获取大量有价值的教务管理和教学评价信息。     

决策树挖掘算法在教评体系中的应用研究

对高校教学质量评估体系中学生的大量评教数据和教师的档案数据进行数据挖掘,重点研究决策树方法中的ID3算法在教学质量评估体系中的应用。利用决策树挖掘算法挖掘影响教学质量的关键因素,找出数据的内在规律,并对挖掘结果进行分析,从中提取有用信息,才能更好地为管理决策分析提供科学依据。     

数据挖掘在高校教学管理系统进化中的应用

随着计算机教学管理在全国高校内的普及,这种自动化管理方式在现今的高校教学管理中扮演看越来越重要的角色。但相关的软件管理系统尚停留在基本的管理和服务上,没有将自动化管理和机器辅助管理评价、管理决策的功能发挥出来。针对高校教学管理软件系统未来的发展方向,引入数据挖掘的基本思想,提出了一套借助计算机和相关软件根据已有的数据建立数据仓库,依据合理的评价与预测方法应用仓库数据处理,从而得到对教学管理各个子方面的评价和预测结果的方法,以拓展教学管理系统的功能,并提出了未来的研究难点与发展方向。     

融合CDIO理念的项目驱动教学法在“数据仓库与数据挖掘”课程教学中的应用

"数据仓库与数据挖掘"是在大数据时代背景下产生的一门新兴的课程,不同的学校针对该课程有不同的教学方法,本文介绍了在教学过程中针对该课程的特点所使用的融合了CDIO工程理念的项目驱动教学方法。本方法以工程教学的思想对教学目标、教学内容、教学方法进行了重新设置,总结了以项目驱动数据挖掘课程教学实践的一般流程,并给出具体的实验教学方案。     

扩展型关联规则算法在学生选课中的应用

数据挖掘技术作为一种数据分析手段,已经逐渐为人们所熟悉,但是在教学管理中的应用相对较少。针对学生选课系统实际情况,应用扩展型关联规则的Apriori算法进行数据挖掘,实践表明,该算法在学生选课数据中的分析是非常有效的。     

数据挖掘及其运用于教学评价的设想

教学评价的技术水平是衡量一个国家教育发展水平的重要尺度。传统的定性与定量教学评价存在许多问题。数据挖掘是一新兴数据分析技术，将其运用于教学评价之中，可以提高教学评价技术水平，使之更好地为教学服务。     

数据挖掘在本科教学评估中的应用

数据挖掘是目前信息领域和数据库技术的前沿研究课题。关联规则技术是数据挖掘的最重要的组成部分之一,它用于发现大量数据中项集之间的有意义的关联和相关联系。在给出教学评估数据挖掘系统的框架之后,使用相关数据进行关联规则算法的实验,对结果进行初步分析,其得出的结论对高校教学评估和教学工作都具有一定的指导意义。