數據挖掘在中職學校教學評估中的應用教育教學論文

數據挖掘在中職學校教學評估中的應用教育教學論文

　　摘要：主要通過對數據挖掘技術的探討，對職教多年累積的教學數據運用分類、決策樹、關聯規則等技術進行分析，從分析的結果中發現有價值的數據模式，科學合理地實現教學評估，讓教學管理者能夠從中發現教學活動中存在的主要問題以便及時改進，進而輔助管理者決策做好教學管理。

　　關鍵詞：教學評估;數據挖掘;教學評估體系;層次分析法

　　1概述

　　近年來國家對中等職業教育的發展高度重視，在政策扶持與職教工作者的努力下，職業教育獲得了蓬勃的發展。如何提高教學質量、培養合格的高技術人才成為職教工作者研究的課題。各種調查研究結果表明：加強師資隊伍的建設，強化教師教學評估對教學質量的提高尤為重要。

　　所謂教學評估，就是運用系統科學的方法對教學活動或教育行為的價值、效果作出科學的判斷過程。教學評估方式要靈活多樣,要多途徑、多方位、多形式的發揮評估的導學作用，以鼓勵評估為主，充分發揮評估的激勵功能,促進教學的健康發展。

　　在中等職業學校多年的教育教學工作中積累了大量的教務管理數據、教師檔案數據等，怎樣從龐雜大量的數據中挖掘出有效提高教學質量的關鍵因素是個難題。數據挖掘技術卻可以從人工智能的角度很好地解決這一課題。通過數據挖掘技術，得到隱藏在教學數據背后的有用信息，在一定程度上為教學部門提供決策支持信息促使更好地開展教學工作，提高教學質量和教學管理水平，使之能在功能上更加清晰地認識教師教與學生學的關系及促進教育教學改革。

　　2數據挖掘技術

　　2.1數據挖掘的含義

　　數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘應該更正確地命名為“從數據中挖掘知識”。即數據挖掘是對巨大的數據集進行尋找和分析的計算機輔助處理過程，在這一過程中顯現先前未曾發現的模式，然后從這些數據中發掘某些內涵信息，包括描述過去和預測未來趨勢的信息。人工智能領域習慣稱知識發現，而數據庫領域習慣將其稱為數據挖掘。

　　2.2數據挖掘的基本過程

　　數據挖掘過程包括對問題的理解和提出、數據收集、數據處理、數據變換、數據挖掘、模式評估、知識表示等過程，以上的過程不是一次完成的，其中某些步驟或者全過程可能要反復進行。對問題的理解和提出在開始數據挖掘之前，最基礎的工作就是理解數據和實際的業務問題，在這個基礎之上提出問題，對目標作出明確的定義。

　　2.3數據挖掘常用的算法

　　2.3.1分類分析方法：是通過分析訓練集中的數據，為每個類別做出準確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規則，以便以后利用這個分類規則對其它數據庫中的記錄進行分類的方法。2.3.2決策樹算法：是一種常用于分類、預測模型的算法，它通過將大量數據有目的的分類，從而找到一些有價值的、潛在的信息。它的主要優點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規模的數據處理。2.3.3聚類算法：聚類分析處理的數據對象的類是未知的。聚類分析就是將對象集合分組為由類似的對象組成的多個簇的過程。在同一個簇內的對象之間具有較高的相似度，而不同簇內的對象差別較大。2.3.4關聯規則算法：側重于確定數據中不同領域之間的關系，即尋找給定數據集中的有趣聯系。提取描述數據庫中數據項之間所存在的潛在關系的規則，找出滿足給定支持度和置信度閾值的多個域之間的依賴關系。

　　在以上各種算法的研究中，比較有影響的是關聯規則算法。

　　3教學評估體系

　　評價指標體系是教學評估的基礎和依據，對評估起著導向作用，因此制定一個科學全面的評價指標體系就成為改革、完善評價的首要目標。評價指標應以指導教學實踐為目的，通過評價使教師明確教學過程中應該肯定的和需要改進的地方;以及給出設計評價指標的導向問題。

　　3.1教學評估體系的構建方法

　　層次分析法(簡稱AHP法)是美國運籌學家T·L·Saaty教授在20世紀70年代初期提出的一種簡便、靈活而又實用的多準則決策的系統分析方法，其原理是把一個復雜問題分解、轉化為定量分析的方法。它需要建立關于系統屬性的各因素多級遞階結構，然后對每一層次上的因素逐一進行比較，得到判斷矩陣，通過計算判斷矩陣的特征值和特征向量，得到其關于上一層因素的相對權重，并可自上而下地用上一層次因素的相對權重加權求和，求出各層次因素關于系統整體屬性(總目標層)的綜合重要度。

　　3.2構建教學評估指標體系的作用

　　3.2.1構建的教學評估指標，作為挖掘庫選擇教學信息屬性的依據。

　　3.2.2通過AHP方法，能篩選出用來評價教學質量的相關重要屬性，從而入選為挖掘庫字段，這樣就減去了挖掘庫中對于挖掘目標來說影響較小的屬性，進而大大減少了挖掘的工作量，提高挖掘效率。3.2.3通過構建教學評估指標，減少了挖掘對象的字段，從而避免因挖掘字段過多，導致建立的決策樹過大，出現過度擬合挖掘對象，進而造成挖掘規則不具有很好的評價效果的現象。3.2.4提高教學質量評估實施工作的效率。

　　4數據挖掘在教學評估中的應用

　　4.1學習效果評價學習評價是教育工作者的重要職責之一。評價學生的學習情況，既對學生起到信息反饋和激發學習動機的作用，又是檢查課程計劃、教學程序以至教學目的的手段，也是考查學生個別差異、便于因材施教的途徑。評價要遵循“評價內容要全面、評價方式要多元化、評價次數要多次化，注重自評與互評的有機結合”的原則。利用數據挖掘工具，對教師業務檔案數據庫、行為記錄數據庫、獎勵處罰數據庫等進行分析處理，可以即時得到教師教學的評價結果，對教學過程出現的問題進行及時指正。

　　另外，這種系統還能夠克服教師主觀評價的不公正、不客觀的弱點，減輕教師的工作量。

　　4.2課堂教學評價

　　課堂教學評價不僅對教學起著調節、控制、指導和推動作用，而且有很強的導向性，是學校教學管理的重要組成部分，是評價教學工作成績的主要手段。實現對任課教師及教學組織工作效果做出評價，但是更重要的目的是總結優秀的教學經驗，為教學質量的穩定提高制定科學的規范。學校每學期都要搞課堂教學評價調查，積累了大量的數據。利用數據挖掘技術，從教學評價數據中進行數據挖掘，將關聯規則應用于教師教學評估系統中，探討教學效果的好壞與老師的年齡、職稱、學歷之間的聯系;確定教師的教學內容的范圍和深度是否合適，選擇的教學媒體是否適合所選的教學內容和教學對象;講解的時間是否恰到好處;教學策略是否得當等。從而可以及時地將挖掘出的規則信息反饋給教師。管理部門據此能合理配置班級的上課教師，使學生能夠較好地保持良好的學習態度，從而為教學部門提供了決策支持信息，促使教學工作更好地開展。

　　結束語

　　數據挖掘作為一種工具，其技術日趨成熟，在許多領域取得了廣泛的應用。在教育領域里，隨著數據的不斷累積，把數據挖掘技術應用到教學評價系統中，讓領導者能夠從中發現教師教學活動中的主要問題，以便及時改進，進而輔助領導決策做好學校管理，提高學校管理能力和水平，同時通過建立有效的教學激勵機制來達到提高教學質量的目的。這一研究對發展中的職業教育教學管理提出了很好的建議，為教學管理工作的計算機輔助決策增添了新的內容。將數據挖掘技術應用于中職教學評估，設計開發一套行之有效的課堂教學評價系統，是下一步要做的工作，必將有力推動職業教育的快速發展。

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