高校大数据教务管理面临的障碍及其对策

大数据时代对传统的高校教务管理提出了更高的要求。界定"大数据教务管理"的定义。由阐述数据挖掘技术在教务管理中的应用入手,分析认为大数据时代高校教务管理面临数据信息多样化、分散化、系统功能定位约束以及教务管理队伍水平低等方面的障碍。提出树立大数据教务管理理念,以制度规范大数据管理、进行技术改造,打破信息孤岛,实现大数据共享,同时加强教务管理队伍的能力培养,完善管理队伍人才结构等针对性的建议。     

点击流分析在教务管理系统中的应用

该文以某高校教务管理系统上的web日志为数据源,将挖掘基于数据仓库,通过建立分析主题从大量的学生访问数据中挖掘出所需的潜在信息,指导学校教务网站的进一步完善．     

基于web数据挖掘的教务管理系统的研究

当前的教务管理系统主要是利用计算机的计算能力,简化数据处理复杂度,并控制数据的处理流程。Web数据挖掘能够从大量数据中抽取、挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识。本文将数据挖掘技术应用于教务管理系统中,以期提高教务管理系统的智能化、模式化和通用化。具体研究数据推荐功能的语义分析,用多维数组实现关键词的分类查找,以提高教务管理系统信息筛选的有效性。     

基于web数据挖掘的教务管理系统的研究

当前的教务管理系统主要是利用计算机的计算能力,简化数据处理复杂度,并控制数据的处理流程。Web数据挖掘能够从大量数据中抽取、挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识。本文将数据挖掘技术应用于教务管理系统中,以期提高教务管理系统的智能化、模式化和通用化。具体研究数据推荐功能的语义分析,用多维数组实现关键词的分类查找,以提高教务管理系统信息筛选的有效性。     

基于数据仓库的高校教务决策系统设计

以高校教务管理为研究背景,分析了高校教务决策系统功能需求,设计了高校教务决策系统的架构,构建了高校教务管理系统数据仓库,实现了高校教务决策系统功能,为高校教务、教学的科学化管理和教育改革提供了数据支持。     

数据仓库在高校教务系统的应用研究

作为当前一个技术热点的数据仓库(Data warehouse)技术是传统数据库的高端扩展．本结合高校教务系统的实际情况，提供了教务数据仓库的解决方案．     

大数据背景下的高校教务管理工作

大数据技术的不断发展对高校教务管理工作产生了深刻影响,对教务管理系统的工作模式、数据获取与研究方式、信息发布与交互途径、教务资源共享机制等提出了新要求和新挑战。高校教务管理工作者要面向大数据时代背景,及时转变工作理念,加强信息化建设,提升教务工作大数据获取、管理、分析、研究和应用意识,不断提升教务管理工作科学化水平。     

高校教务管理软件数据协同系统开发研究

教务管理软件数据协同系统是指在现有教务管理软件基础上订制开发,能够满足用户个性化需求的多个信息模块之间协同工作的平台。为了进一步提升教务管理水平,高校应树立大数据教务管理理念,重构教务管理体系。在对教务管理系统现状及需求分析基础上,研究教务管理软件数据协同系统的开发内容、技术参数和重要意义。     

知识发现中的数据离散化处理

主要讨论了基于粗集的数据挖掘的连续数据离散化处理过程．     

大数据高校教务管理系统的构建与实施

大数据技术的不断发展及大数据技术与教育的深度融合,为教育现代化快速发展提供了契机。文章通过调研,分析了高校传统教务管理存在的问题,总结了大数据时代高校教务管理工作的特点,提出了大数据教务管理信息系统构建的思路、系统安全保障原则、运维基础。文章从教学管理信息服务、安全保障、运行维护服务三个方面介绍了高校大数据教务管理系统构建与实施的思路,为大数据时代高校构建教务管理系统提出了建设性意见。     

基于知识管理的教务办公自动化

本文围绕“知识管理”这个话题 ,探讨基于知识管理的教务办公自动化系统的特点 ,提出实施知识管理的教务办公自动化的一些构想。     

Excel数据有效性在教务管理活动中的应用

教务管理活动涉及到大量数据的录入,既繁琐枯燥,又容易出错.为了提高教务工作人员数据录入效率,减少数据录入错误率,论文将Excel中的数据有效性应用到学生的综合测评中.实践表明,合理利用Excel中的一些函数以及数据有效性,可以规范数据录入规则,防止无效数据的产生,有效减少数据录入的出错率,提高教务管理工作的效率.     

大数据高校教务管理系统的构建与实施

大数据技术的不断发展及大数据技术与教育的深度融合,为教育现代化快速发展提供了契机。文章通过调研,分析了高校传统教务管理存在的问题,总结了大数据时代高校教务管理工作的特点,提出了大数据教务管理信息系统构建的思路、系统安全保障原则、运维基础。文章从教学管理信息服务、安全保障、运行维护服务三个方面介绍了高校大数据教务管理系统构建与实施的思路,为大数据时代高校构建教务管理系统提出了建设性意见。     

数据仓库的研究与发展现状

数据仓库技术是数据库与人工智能两项计算机技术相结合的产物，是当今信息管理技术的主流，它利用人工智能中的机器学习、知识处理和神经网络等方法，从数据库中挖掘有用信息、发现知识、搞清数据库中大量数据之间的相互关联及众多数据之间存在的规律，可供使用有效分析和利用数据库中的已存储的各种有用信息，以帮助决策迅速做出决策，从而使企业产生巨大的经济效益，章介绍了现有的数据仓库工具，以期给国内数据仓库的开发提供一定的参考，并通过总结国内数据仓库市场的不足之处，给出解决的办法，最后找出国内数据仓库市场的新动向．     

门户网站为中小企业提供决策支持系统方案的研究

首先分析了目前我国电子商务给中小企业带来机遇和效益，以及门户网站当前为中小企业在电子商务方面提供的服务及其局限性。在此基础上，提出了门户网站为中小企业电子商务提供决策支持系统方案的研究，分析了该方案的主要功能以及在该方案中涉及的基础技术。     

基于数据仓库联机分析处理技术的研究

随着数据仓库理论的发展,数据仓库系统已逐步成为新型的决策管理信息系统的解决方案,而数据仓库系统的核心是联机分析处理。主要介绍了OLAP技术和多维数据领域中的一些基本概念及多维数据分析的主要方法和多维数据的3种存储模式:ROLAP、MOLAP、HOLAP。     

大数据背景下教务管理人员素质探析

本文对大数据背景下高校教务管理人员的素质现状进行了分析,提出了高校教务管理人员素质的完善建议与对策,以有助于更好地服务教学活动,可供参考借鉴。     

商业智能的支撑技术

本文主要介绍了商业智能的支撑技术，包括支撑BI的数据收集和合并技术、分析技术和表示发布技术。     

基于数据挖掘的教务管理系统的设计与实现

教务管理系统中含有大量有待挖掘的有用信息,在大力提倡科教兴国的今天,这些信息对学院更好地制定学生培养计划具有重要的指导意义。对教务管理系统进行了全面剖析,通过在该系统中的具体实践和运用,对关联规则以及聚类分析等数据挖掘的方法进行了探索,实现了一个实用的教务数据挖掘系统。     

决策支持系统及其发展概述

本文首先对初期的决策支持系统进行了简要介绍,并指出了它的不足,从而引出了基于数据仓库的决策支持系统,在此基础上,又进一步提出了由于网络的广泛应用而导致的决策支持系统的新的发展趋势.