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数据挖掘技术在高职院校教学质量监控和评价中的应用

时间:2016-05-03来源: 作者: 点击: 186次


刘花

(酒泉职业技术学院   甘肃酒泉  735000

摘要:本文首先从中国高职教育现状着手讨论, 分析目前教学质量管理中存在的主要问题,从而引出教学监控和评价系统的研究意义, 并进一步阐述了数据挖掘技术在评价系统中将起到的作用, 其次对该系统的功能进行了介绍, 之后设计了一个教学质量监控和评价系统。

关键词:数据挖掘;高职教育;教学质量监控和评价

中图分类号:TP311.5       文献标识码:A       文章编号:

1.研究的意义

高等职业教育是高等教育的一个重要组成部分,肩负着培养从事生产、建设、服务和管理第一线工作的高技能人才的使命。高职教育加快了我国高等教育由“精英教育”向“大众化教育”迈进的步伐,但高职教育的飞速发展,却引发了一系列问题,如师资队伍建设滞后、办学特色不突出、教学质量不高、教学资源缺乏、学生就业困难等,其中,如何保证教学质量是高职院校面临的最根本、最重要的问题。因此,使高职院校教学质量监控与评价制度化、规划化、有效化,是目前大部分高职院校面临的紧迫任务。

教育教学质量是高职教育发展的核心,是高职教育的生命线。健全教学质量评价体系对提高高职院校教学质量的重要性是毋庸置疑的。但目前,部分高职院校仍然采用传统的“加权求和”评价方式,虽然评价过程简单、结果一目了然,但容易降低评价的可靠性,无法对评价的结果进行跨年级、跨专业、跨系部进行比较。 部分院校也开展了网络评价,虽然延伸了评价的时间、拓宽了评价的空间、丰富了评价的内容,但由于在评价过程中大量数据的增加,很难从中挖掘出有价值的所需数据,来提升教学质量。

数据挖掘即“从数据中挖掘知识”,就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中,提取隐含在其中的、潜在有用的信息、知识和模式的过程。层次分析法(Analytic Hierarchy Process 简称AHP)是一种定性与定量相结合的方法,它能将决策者对复杂的决策思维过程系统化、模型化、数字化,可解决多目标、多层次、多准则的决策问题。

教学质量评价体系是一个分层次、多目标的复杂系统。高职院校建立科学、完善、合理的教学质量监控评价体系,可以为教育管理者进行正确决策提供可高的依据,从而能不断提高教育教学水平。运用数据挖掘分层技术可以有效的帮助体系构建者完成评价体系递阶层次模型的建立,并且运用数据挖掘工具能在大量的评价数据中发掘出对未来高职院校的发展趋势做出较为准确的定量分析和预测的有价值的知识和信息,使得各高职院校的教育管理者进行科学决策时有了具体的决策依据。因此,建立基于数据挖掘的教学质量评价监控体系,对于提高高职院校的教学质量和人才培养水平具有重要的意义。

2.教学评价系统分析

该系统针对高职院校教学质量监控和评价的多维性和多层次性的特点和需要,设计了一个包含教师模块、学生模块和管理者模块的高职院校教学质量监控和评价系统。通过学生评教、教师自评、教师互评、督导评价、管理者评价等数据库来构建一个多层次的系统框架,利用数据挖掘技术对高职院校教学监控和评价所产生的数据进行关联、分类、聚类分析,发现在教学质量监控和评价中存在的不足,让数据来指导教学方法,提高教学质量。

2.1系统功能设计介绍

该系统在设计上将充分考虑不同用户的需求和条件,采用B/S模式架构,充分利用InternetWeb技术,以ASP.NET作为Web应用程序模型,以ADONET作为数据存取技术基础,数据库采用SQL Server 2000,并嵌入数据挖掘技术。数据挖掘部分采用关联规则技术的Apriori算法对数据源进行数据挖掘。该系统将在数据库基础上进行数据挖掘和多维、多层次的数据分析,进而根据模型进行分析、决策。该系统旨在为高职院校教学质量监控和评价提供科学的参考和依据,帮助高职院校管理者能更快、更全面的了解和掌握学院教学质量的信息和反馈,提高教学质量的质量。

2.2系统功能模块设计

该系统分为监控评价分析和反馈决策分析两大功能模块。监控评价分析部分包括学生评教分析、教师自评、教师互评分析、督导监控评价分析、管理者监控评价分析等。反馈决策分析部分则包含教师年龄分析、教师学历分析、教师工作量分析、教师教学改革分析等模块。这些都将构成整个系统的核心部分。

学生要对每学期的每一位授课老师进行评价,教师要对自己和其他老师进行评价,督导和管理者又要对全院各个专业的教师进行监控和评价,另一方面,每一位老师的个人信息,包括年龄、学历工作量等会产生大量数据,而且教师对每学期所授的每一门课对实施的教学改革也会产生大量记录和数据。从如此多的记录和数据中抽取有用的部分是一件工作量非常艰巨的工作,而数据挖掘技术正解决了此问题。

2.3系统功能实施步骤

第一步,确定挖掘对象、目标。数据挖掘的最后结果是不可预测的,但要探索的问题应是有预见的。第二步,数据采集。收集在以往的教学实践的学生评教、教师自评、教师互评、督导评价、管理者评价数据和教师的相关数据。第三步,数据转换。将收集到的不同的数据信息集成并转换为一个分析数据模型,这一数掘模型是针对算法而准备的.不同的算法可能需要不同的分析数据模型。第四步,数据分类挖掘。分类挖掘的目的是为了建立一个分类模型。首先要选择合适的挖掘算法,并使用合适的程序设计软件实现这一算法:接着对所得到的经过转换的数据进行挖掘。第五步,分类规则结果分析。主要解释和评估分类结果。第六步,结果应用。将分析所得到的结果集成到教师的教学环节中去,教师可利用所得结果改进教学策略.进一步提高教师教学质量。

3.总结

综上所述, , 伴随着全球的信息化和计算机相关技术的深入发展, 人类对信息需求更为迫切, 尤其是对需求信息的精确性和实用性要求越来越高; 数据挖掘技术目前正广泛应用于社会生活的各个领域, 通过使用数据挖掘技术, 使用者将会找出所需数据间的关联规则。教育信息化正在大步前进, 如何使先进的数据挖掘技术服务于教育事业,使两者能有机的结合, 这是从事教育工作的计算机专业教师应该首当其中考虑和研究的问题。

参考文献

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[2]Jiawei Han,Micheline Kamber,Jian Pei著,范明 孟小峰译.数据挖掘概念与技术(原书第三版),机械工业出版社,2012

[3] 牛泽钊 朱亚茹,层次分析法在高校教师教学质量评价中的应用,才智,2012(13)

[4] 曾兰燕,浅议高职院校教学质量监控体系的构建与实践,佳木斯教育学院学报》,2013(7)

[5] 郝素珍, 关于高职院校的教学质量监控与评价体系存在的问题及建议,科教导刊旬刊》,2013(8)

 

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