數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在數(shù)字化校園中的應(yīng)用

引言

信息的分析與處理是重要的人類活動(dòng)之一，但隨著當(dāng)前 社會(huì)信息化進(jìn)程的不斷加快，其整個(gè)社會(huì)的信息量也表現(xiàn)出 成倍的增長(zhǎng)趨勢(shì)，當(dāng)某一種數(shù)據(jù)庫(kù)所包含的數(shù)據(jù)日益龐大的情 況下，傳統(tǒng)或簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法自然也會(huì)逐漸表現(xiàn)出諸多的 不適用。盡管眼下的多數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)仍可比較高效地進(jìn)行數(shù) 據(jù)的錄入、查詢以及統(tǒng)計(jì)等操作，但對(duì)于這些數(shù)據(jù)可能存在 的某些關(guān)聯(lián)與規(guī)則卻無(wú)法實(shí)現(xiàn)理想掌握，在此種情況下也無(wú) 法通過(guò)現(xiàn)有數(shù)據(jù)實(shí)施未來(lái)發(fā)展可能性的推斷。在這樣一個(gè)“數(shù) 據(jù)爆炸”的時(shí)代，如果不具備挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏的知識(shí)的能 力，勢(shì)必也會(huì)出現(xiàn)“知識(shí)匱乏”的現(xiàn)象。當(dāng)人們意識(shí)到此問(wèn)題 所在之時(shí)，其對(duì)信息的態(tài)度也正在由簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)收集型向分析 加工型轉(zhuǎn)變，并期望從同樣的數(shù)據(jù)信息中挖掘出更多可加以利 用的信息，數(shù)據(jù)挖掘（DM）技術(shù)即是在此時(shí)代背景中誕生的。 就近些年的情況來(lái)看，DM技術(shù)的相關(guān)研究不僅愈發(fā)變得炙手 可熱，而且已經(jīng)在諸如商業(yè)、金融業(yè)、企業(yè)生產(chǎn)以及市場(chǎng)營(yíng)銷 等很多領(lǐng)域獲得了實(shí)際性的廣泛應(yīng)用，比較之下，其在教育領(lǐng) 域的應(yīng)用卻相對(duì)偏少。基于此，筆者特針對(duì)DM技術(shù)在數(shù)字 化校園中的應(yīng)用進(jìn)行一定闡述，旨在為DM技術(shù)在教育領(lǐng)域 的應(yīng)用開(kāi)發(fā)提供一定參考價(jià)值。

1 DM技術(shù)與數(shù)字化校園的概念與內(nèi)涵

1.1 DM技術(shù)的概念與內(nèi)涵

DM技術(shù)即是指一種通過(guò)某種方法與策略從一切實(shí)際應(yīng) 用數(shù)據(jù)中將某些人們事先未掌握的、潛在的、但確實(shí)存在一 定利用價(jià)值的信息與知識(shí)最大程度地提取出來(lái)并對(duì)其進(jìn)行加工的技術(shù)稱謂。具體開(kāi)展DM的方法種類是多樣的，但其中 最具代表性的通常包括了分類分析法、關(guān)聯(lián)分析法以及序列 模式分析法等，而經(jīng)常需使用到的工具則主要包括了 IBM公 司Almaden研究中心開(kāi)發(fā)的QUEST系統(tǒng)，SGI公司開(kāi)發(fā)的 MineSet系統(tǒng)，加拿大Simon Fraser大學(xué)開(kāi)發(fā)的DBMiner系 統(tǒng)，SAS Enterprise Miner，IBM Intelligent Miner， Oracle Darwin， SPSS Clementine 以及 Unica PRW 等。在針對(duì)具體 應(yīng)用實(shí)際的情況下，通過(guò)選用以上DM工具可以幫助人們發(fā)現(xiàn) 某些未知的數(shù)據(jù)含義，進(jìn)而開(kāi)發(fā)其價(jià)值以預(yù)測(cè)或指導(dǎo)未來(lái)可能 發(fā)生的情況與需要采取的行為，總之就是為人們的決策行為 提供全方位的數(shù)據(jù)信息支持。

1.2數(shù)字化校園的概念與內(nèi)涵

數(shù)字化校園即是在以互聯(lián)網(wǎng)為依托的情況下，進(jìn)而充分 利用一切可以利用到的信息化策略及相關(guān)設(shè)備，繼而從包括教 學(xué)環(huán)境、教學(xué)資源以及教學(xué)活動(dòng)等方面實(shí)現(xiàn)校園整體性的數(shù) 字信息化管理。由此可見(jiàn)，與傳統(tǒng)的校園建設(shè)比較而言，通過(guò) 對(duì)校園實(shí)施數(shù)字信息化的建設(shè)后，不僅將使得校園的發(fā)展具備 了更加明顯的時(shí)代性，而且還能夠?qū)W(xué)校發(fā)展過(guò)程中的某些 實(shí)際成效及時(shí)展現(xiàn)出現(xiàn)，同時(shí)也能及時(shí)地從中發(fā)現(xiàn)可能存在的 管理方面的問(wèn)題，并對(duì)學(xué)校在未來(lái)一定時(shí)間內(nèi)的發(fā)展趨勢(shì)做 出比較符合實(shí)際的預(yù)測(cè)，最后，在數(shù)字化的校園管理模式下, 其校內(nèi)的相關(guān)資源配置將進(jìn)一步得到優(yōu)化，這勢(shì)必也將促進(jìn) 校園的整體建設(shè)可逐步得以完善。

2在數(shù)字化校園建設(shè)中采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的需求分析

2.1學(xué)校教學(xué)與教學(xué)評(píng)價(jià)方面的需求分析

一方面，教學(xué)是學(xué)校最核心的任務(wù)，那么教學(xué)部分的數(shù)據(jù)挖掘也自然是數(shù)字化校園建設(shè)的核心部分，現(xiàn)以教學(xué)過(guò)程 中的課程設(shè)置為例，在學(xué)校，學(xué)生的課程學(xué)習(xí)是循序漸進(jìn)的, 而且課程之間有一定的關(guān)聯(lián)與前后順序關(guān)系，在學(xué)一門較高 級(jí)課程之前必須先修一些先行課程，如果先行課程沒(méi)有學(xué)好, 勢(shì)必會(huì)影響后續(xù)課程的學(xué)習(xí)，另外，同一年級(jí)學(xué)習(xí)同一課程 的不同班級(jí)，由于授課教師、班級(jí)文化的不同，班內(nèi)學(xué)生的總 體成績(jī)相差有時(shí)會(huì)很大，利用學(xué)校教學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)中存放的歷屆學(xué) 生各門學(xué)科的考試成績(jī)，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)分析與時(shí)間序 列分析等相關(guān)功能，就能從這些海量數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信 息，幫助分析這些數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性、回歸性等性質(zhì)，得出 一些具有價(jià)值的規(guī)則和信息，最終找到影響學(xué)生成績(jī)的原因, 在此基礎(chǔ)上對(duì)課程設(shè)置作出合理安排；另一方面就是教學(xué)評(píng) 價(jià)的數(shù)據(jù)挖掘，教學(xué)評(píng)價(jià)是對(duì)其重要的調(diào)節(jié)、控制、指導(dǎo)與 推動(dòng)手段，而且可發(fā)揮重要的導(dǎo)向作用，也更是學(xué)校教學(xué)管理 的重要組成部分，基于此，針對(duì)教學(xué)評(píng)價(jià)管理中出現(xiàn)的某些 問(wèn)題給予科學(xué)地解決就顯得格外重要，此方面的問(wèn)題又包括: 影響教學(xué)評(píng)價(jià)的關(guān)鍵因素有哪些？教學(xué)評(píng)價(jià)的指標(biāo)與關(guān)鍵環(huán)節(jié) 的合理性如何？在具體的教學(xué)評(píng)價(jià)中的各級(jí)得分者的特征如 何？教學(xué)評(píng)價(jià)的可疑數(shù)據(jù)可通過(guò)什么方式給予剔除？通過(guò)數(shù)據(jù) 挖掘后，諸如此類的問(wèn)題均有望得以明朗化，繼而更科學(xué)地 實(shí)施教學(xué)評(píng)價(jià)以確?？烧嬲龗咔褰虒W(xué)工作中存在的障礙。

2.2教師結(jié)構(gòu)和專業(yè)配制方面的需求

在當(dāng)前高校擴(kuò)招的大潮流中，我高職院校也占據(jù)了相當(dāng) 比例，由此所導(dǎo)致的師生比例失調(diào)的問(wèn)題、新增設(shè)專業(yè)教師的 稀缺問(wèn)題以及具體每個(gè)專業(yè)的教師人員結(jié)構(gòu)與專業(yè)領(lǐng)域的重組 問(wèn)題等等，均是迫切需要解決的問(wèn)題。通常采取的做法自然是 通過(guò)一定措施來(lái)弓I進(jìn)新的教師隊(duì)伍并留住人才，然而在這個(gè)過(guò) 程中，還包括很多細(xì)節(jié)的問(wèn)題:現(xiàn)有的教師哪些即將流失？現(xiàn) 有教師他們的流失概率如何?哪些因素造成了教師的流失?教 師流失對(duì)學(xué)校會(huì)造成什么影響？教師的流失情況有什么差別? 如何制定科學(xué)的用人制度？等等問(wèn)題，通過(guò)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技 術(shù)后，便有望在高職院校變被動(dòng)為主動(dòng)地科學(xué)人用。

2.3學(xué)校的科研管理需求

學(xué)校所開(kāi)展的科研項(xiàng)目對(duì)于教學(xué)內(nèi)容的革新、教學(xué)質(zhì)量 的提升以及教師學(xué)術(shù)水平的提高均具有極大的推動(dòng)作用，同 時(shí)，其成效也是衡量經(jīng)費(fèi)分配與職稱評(píng)定的重要參考依據(jù)。 在此基礎(chǔ)上，改進(jìn)與完善科研評(píng)價(jià)制度自然就成為了學(xué)校迫 切需要解決的問(wèn)題，這些問(wèn)題主要包括：在各類級(jí)別期刊上 發(fā)表論文的相關(guān)教師所具備的特征、各種課題申請(qǐng)者的特點(diǎn)、 未完成科研任務(wù)教師的特征、影響教學(xué)科研進(jìn)展與成效的因 素、科研滾動(dòng)周期的最佳年限、科研工作量應(yīng)該如何設(shè)定以及 科研項(xiàng)目存虛存假的可能性等。而通過(guò)DM技術(shù)可將這些問(wèn)題均得以不同程度地解決，如此也必將更加有效地激勵(lì)教師 科研的執(zhí)行力與創(chuàng)新水平，整體加快學(xué)?？茖W(xué)事業(yè)的進(jìn)展。

2.4數(shù)字化圖書(shū)資源的管理需求

圖書(shū)館最大價(jià)值化的存在，無(wú)疑要全面了解并掌握所有 讀者的分類、屬性以及特征等方面的情況，同時(shí)還需充分掌 握讀者在應(yīng)用圖書(shū)館后的滿意度情況以及是否有新的需求, 圖書(shū)所涉及學(xué)科的交叉問(wèn)題等等，這均是當(dāng)代學(xué)校圖書(shū)館亟待 解決的問(wèn)題。而數(shù)字挖掘技術(shù)正能實(shí)現(xiàn)對(duì)以上信息的深加工, 繼而在對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后進(jìn)一步指導(dǎo)圖書(shū)館的館藏建設(shè)， 同時(shí)還可為學(xué)校的學(xué)科課程設(shè)置提供一定參考價(jià)值的科學(xué)依 據(jù)，最終推動(dòng)學(xué)校圖書(shū)館業(yè)務(wù)與相應(yīng)管理的全面進(jìn)步。

其他還比如有在人力資源管理方面、學(xué)校的教務(wù)管理以 及住校學(xué)生生活消費(fèi)管理等等，其各自存在的問(wèn)題均可在充分 應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上找到相關(guān)突破口，最終在整體上 全方位地實(shí)現(xiàn)學(xué)校各方面資源的優(yōu)化管理與合理配置，持續(xù) 提升學(xué)校數(shù)字化建設(shè)進(jìn)程的速度。

3數(shù)據(jù)挖掘在數(shù)字化校園中的應(yīng)用研究

通過(guò)了解，數(shù)字化校園的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)是一個(gè)集成了學(xué) 校多方面應(yīng)用系統(tǒng)的綜合性平臺(tái)，將所能收集到的所有數(shù)據(jù)均 儲(chǔ)存在學(xué)校的數(shù)據(jù)中心的共享數(shù)據(jù)庫(kù)里面。但在儲(chǔ)存的過(guò)程 中，還需對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行詳盡的分類處理，并充分考慮到其 可能存在的不完整性、模糊性與隨機(jī)性等，而通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘 對(duì)這些信息的充分提取與整理，繼而生成與之相對(duì)應(yīng)的應(yīng)用決 策系統(tǒng)，最終為相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)做出正確的決策提供更為豐富的可 靠的參考信息。數(shù)據(jù)挖掘在數(shù)字化校園中的具體應(yīng)用結(jié)構(gòu)圖 如圖1所示。

如上述介紹以及上圖均可以看出，DM技術(shù)在校園數(shù)字 信息化建設(shè)中可說(shuō)是一項(xiàng)頗具復(fù)雜性與繁瑣性的特殊工作，因此其具體應(yīng)用情況的介紹限于篇幅限制，筆者在此僅以學(xué)校的 科研管理為例，并應(yīng)用Clementine挖掘工具進(jìn)行操作，現(xiàn)對(duì) 其相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用情況展開(kāi)一定剖析。

3.1對(duì)不能完成科研任務(wù)教師的相關(guān)分析

在實(shí)際的學(xué)?？蒲许?xiàng)目管理過(guò)程中，其中項(xiàng)目進(jìn)度的管 理是一個(gè)比較重要的環(huán)節(jié)，而與項(xiàng)目進(jìn)度相關(guān)的因素中，又會(huì) 存在個(gè)別教師可能因多方面原因而出現(xiàn)不能完成既定科研任 務(wù)的情況，而只有通過(guò)科學(xué)的對(duì)其實(shí)施預(yù)測(cè)，才能讓諸如此 類的問(wèn)題得以最大程度地解決。其具體的解決思路主要就是 要把這個(gè)問(wèn)題定義為一個(gè)分類預(yù)測(cè)的問(wèn)題，那么首先需要做的 就是將參與科研項(xiàng)目的教師分為兩類，其中一類為已完成科研 任務(wù)量者，而另一類則是尚未完成科研任務(wù)量者。接著分別從 此兩部分教師中選擇一定數(shù)量的教師，并統(tǒng)計(jì)其相關(guān)屬性數(shù) 據(jù)繼而組成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，然后再通過(guò)應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與決策樹(shù) 等辦法建立起科研工作量完成情況的實(shí)際分類模型，最后再 利用該模型來(lái)進(jìn)行科研任務(wù)量完成情況的實(shí)際預(yù)測(cè)，如此便 可獲得可能會(huì)不能完成科研任務(wù)教師的相關(guān)信息，為學(xué)校后期 的科研計(jì)劃的制定提供參考依據(jù)。

3.2教師不能完成科研任務(wù)的實(shí)際原因

在了解到可能完不成科研任務(wù)的教師后，還更需要對(duì)導(dǎo) 致此種情況發(fā)生的原因進(jìn)行必要的分析，進(jìn)而可在以后保證 其能最大程度地去完成科研任務(wù)。此方面的數(shù)據(jù)挖掘處理具 體來(lái)說(shuō)主要包括兩個(gè)方面的措施。一方面，可以運(yùn)用關(guān)聯(lián)分 析的辦法，把科研任務(wù)量的完成情況看作一個(gè)實(shí)際目標(biāo)變量, 而把與之可能相關(guān)的某些屬性數(shù)據(jù)作為變量，一起輸入系統(tǒng) 后在運(yùn)用GRI模型展開(kāi)分析，進(jìn)而可初步找出具體有哪些屬 性可對(duì)科研完成的情況造成影響；另一方面，就是應(yīng)用決策 樹(shù)的方法來(lái)獲得科研工作量完成情況的規(guī)則集。以具體的某 學(xué)校為例，以APRIORI算法為基礎(chǔ)來(lái)對(duì)教師科研任務(wù)量完成 情況的影響因素進(jìn)行分析，設(shè)定0.3為最小支持度與最小置信 度，繼而對(duì)挖掘的結(jié)果實(shí)施分析，所獲得的最終結(jié)果為：基 礎(chǔ)學(xué)科有38%的教師不能按時(shí)完成，82%的文科教師可以完 成,75%的年輕教師可以完成,95%的高級(jí)教師可以完成等等, 如此一來(lái)，便能很清楚地獲得對(duì)科研任務(wù)量完成情況的影響 因素，比既往的方法便捷了很多，同時(shí)也顯著提高了工作效率。

3.3學(xué)?？蒲泄芾碇袑?duì)教師的分類

在尋找到影響教師不能完成科研任務(wù)量的原因之后，接 下來(lái)還必須完成的工作就是要對(duì)教師實(shí)施明確的分類，繼而 便于針對(duì)具體情況的不同類教師建議采用不同的策略來(lái)最大 程度提升科研任務(wù)的完成率。打個(gè)比方，我們可以把學(xué)?？?為一個(gè)企業(yè)，而把教師視作企業(yè)的客戶，因此對(duì)教師實(shí)施分 類的問(wèn)題亦即是對(duì)企業(yè)客戶進(jìn)行細(xì)分的問(wèn)題，通過(guò)分類后，自 然更便于將那些特別需要關(guān)注的“客戶”找出來(lái)，繼而采取相 應(yīng)的實(shí)際措施來(lái)改善部分教師不能按時(shí)完成科研任務(wù)量的問(wèn) 題。下面筆者以聚類算法為例對(duì)教師細(xì)分過(guò)程中所采用到的 實(shí)際算法應(yīng)用進(jìn)行一定說(shuō)明，本算法主要是采用逐步減少K 值的方式進(jìn)行嘗試。職稱與學(xué)歷等均是影響是否能完成科研 任務(wù)的主要因素，因而需將這些相關(guān)的數(shù)據(jù)均作為參數(shù)給予 輸入，比如先將K值假定為8,接著通過(guò)對(duì)K值的大小進(jìn)行 連續(xù)調(diào)整，最終或許可以發(fā)現(xiàn)，比如當(dāng)K值為4時(shí)，其效果 最為理想，然后便可運(yùn)用決策樹(shù)對(duì)此類與其他類型的因素進(jìn) 行相同的分析，對(duì)每位教師的具體情況實(shí)施深入挖掘，最終 分析出導(dǎo)致其不能完成科研任務(wù)的所有影響因素。通過(guò)此種 在給予分類基礎(chǔ)上的實(shí)際算法的應(yīng)用，教師科研工作中所存 在的問(wèn)題就能很容易被挖掘出來(lái)。

4結(jié)語(yǔ)

綜上所述，對(duì)數(shù)字化校園的建設(shè)而言，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不 僅是一項(xiàng)迫切需要掌握的全新技術(shù)，而且也是一項(xiàng)有著必要性、 重要性與繁瑣性的工作項(xiàng)目，因此有必要更加重視其在數(shù)字 化校園建設(shè)中的作用與效果。與此同時(shí)，筆者認(rèn)為，當(dāng)代的學(xué) 校管理自然也需要現(xiàn)代化的管理方式，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的誕生與 不斷發(fā)展，也勢(shì)必能為校園數(shù)字化建設(shè)提供更為有利的幫助， 這也是有助于學(xué)校實(shí)現(xiàn)數(shù)字信息化最有利的保證。筆者相信, 在不久的將來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將會(huì)在校園數(shù)字信息化建設(shè)中 發(fā)揮出更為突出的作用。

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