基于数据挖掘技术的高校教学管理信息化研究

其次班主任在平时的时候也要不断的给同学们进行纪律教育。违反课堂纪律不仅自己没有学习到应学的内容，而且还影响其他同学。四、 硬件设备的维护机房内的计算机使用频率高，硬件损坏率也高。为保证机房正常运转，硬件设备维护要及时。首先每天通过机房使用登记表查看是否有老师有登记设备是否有不正常使用的，如果有的话立即检查维修或更换。另外定期打开机箱进行除尘，监督上机人员正常开关机，并且关闭显示器。建立易损件和常用耗材的备用库，保证已损坏的设备得以及时的更换，这样保证机器的及时正常运行，从而保证了学校正常的教学秩序。五、 软件的管理和系统维护目前我院机房的计算机存在配置不同、品牌不同的情况，这给计算机的系统维护和软件管理带来了难度。目前，我校机房的软件系统管理方法是对于台式机采用软件保护卡，另一种则是采购了云桌面计算机。机房软件系统主要任务是每学期开学前，根据任课老师的需求，将上课使用的软件安装，并且当操作系统被破坏后，系统和软件的恢复以及后期需要批量安装更新软件、卸载软件等。 以上这些解决方法在这几年的机房管理中实际使用，有一定的可行性。不过，机房管理工作不是一层不变的，需要根据实际工作进行调整优化，并且需要大家齐心协力才能把机房有效的管理好。参考文献[1]金鑫.浅谈技工学校机房的管理与维护.读与写杂志.2016年5月.第13卷第5期作者简介何贞昱（1986.10--），女，壮族，馆员，硕士，主要计算机方向研究。基于数据挖掘技术的高校教学管理信息化研究

李妍 天津市电子计算机研究所有限公司摘要：随着教育的不断深入与信息技术的不断发展，越来越多的教学资源涌入高校教育中，同时也对高校教学管理提出了严格要求。但是当前高校管理实践中还存在一定问题，严重影响着教学质量与水平。因此数据挖掘技术在高校教学管理中的应用具体深远的现实意义，基于此，文章从多个角度基于数据挖掘技术对高校教学管理信息化进行深入分析。关键词：数据挖掘技术 高校 教学管理 信息化 研究引言：随着科学技术与信息技术不断发展与完善，信息化管理模式逐渐被应用到高校教育中，当前大部分高校都建立了管理信息系统，在很大程度突破了传统教学管理的弊端与不足之处。高校教学信息化管理的目的就是优化教学资源配置，发挥各项资源优势，从而为社会与国家输入高素质和高技能人才。因此，文章就数据挖掘技术的高校教学管理信息化进行研究具有重要意义。1.数据挖掘技术概述别技术与利用统计学方法，从大量的空间数据中提取出教学所需要的数据信息，在预处理和价值度筛选操作之后得到的数据和根据此数据设计得到相应挖掘模式，综合分析空间和非空间数据之间的关系以及它们发展的内在规律，包括一些隐含在数据库中的普通数据信息，从而提取出有价值的信息数据。再通过对这些数据信息不断优化与精选，最后确定出最佳的现实应用数据加工模式，因此为高校教学管理职能部门和领导提供科学的数据支持。3.数据挖掘技术在高校教学管理信息化中的应用随着我国社会经济进入快速发展时期，对专业人才的要求变得越来越高，高校担任着为国家与社会培养人才的重要责任。现阶段，社会需要的是应用型和技术型人才，在新形势下，信息化管理模式被广泛应用到各个高校中。数据挖掘技术研究与应用成为当前相关学者分析与探究的重要内容，所谓的数据挖掘技术指的就是对教育所有涉及到的数据信息收集整理，从空间数据中提取出有价值的空间模式和特征，也就是说从大量随机的数据中采集有价值的数据信息，随后根据各项数据存在特征及其彼此之间联系进行周密计算工作，简化繁杂的数据库，最终得到一些系统化数据信息，从而促进资源的有效应用。通过数据挖掘技术，可以将大量的数据信息进行统一分析和处理，将不完整的、无用的数据进行全面、准确的收集，根据数据系统的具备特征和内在规律，形成一套便于利用的统计数据库，从而达到使用者能更有效、方便的使用数据的目的。2.教学管理数据挖掘的方法当前，高校教学不仅要教授学生理论知识，还需要注重人文精神与综合素养的培养，才可以将所学习的知识应用到实际生活中，为社会与国家输出高水平与高素质的综合性人才。数据挖掘技术在现代高校管理中具有广阔和必然的应用前景，也是当前我国高校教学管理建设的关键任务和目标。首先，明确管理和决策的主要问题。具体来说，老师必须关注学生的心理和生理特点，充分发挥学生的主体地位，再发挥老师的主导作用和辅助作用。对教育教学管理和决策问题进行分析和归纳，最终确定要实现的管理和决策目标，从而引导学生有效地进行学习，全面系统的开展教育活动。并且将管理和决策目标转化成数据挖掘目标，适当融入大数据技术，符合新时期课程要求与标准，帮助学生解决学习过程中的困惑。其次，原数据的采集、分析和处理。高等院校的学生来自全国各地，学生基础水平参差不齐，所以，我们必须将数据技术有效的规格和整合起来，根据Gaul和决策目标需求制定符合数据挖掘的教学任务，从教学管理信息系统中提取相关数据，剔除空缺数据和无价值的数据信息，然后对所提取的数据进行综合分析、转化与处理，从而为学生提供个性化指导。最后，精华数据和挖掘结果。教学管理数据库数据十分复杂、庞大，详细地说，数据挖掘技术是在空间数据库基础之上，通过识现阶段，数据挖掘技术在高校教学管理信息化中的应用是社会发展与教育改革的必然要求，在教学过程中融入数据挖掘技术，符合新时期课程要求与标准。比如，学生成绩分析。学生考试成绩是教学管理系统数据库中重要的组成部分，通过对数据的调查、收集与整理实现学生学习全过程的覆盖，并根据数据内容绘制成相关图表或者数据模型，并将学生各个学期的成绩、平时表现以及家庭情况等建立相应的数据库，直观地反应学生的基本情况与基本信息，将这些内容纳入大数据分析中，教师可以利用这些信息充分挖掘学生学习与平时行为的内在联系。老师能够及时了解学生的状况并进行教学任务调整或者教学质量评估，也可以根据学生的具体情况制定相适应的教学计划，开展个性化教学。例如，老师可以通过网络教学系统，根据不同的分数段或者学生的性格特点等因素进行数据挖掘，然后通过文字、图片、动画以及声音等素材的结合，激发学生对学习产生浓厚的兴趣，还可以将学生的成绩通过数据挖掘进行全面的对比与分析，针对学生的薄弱环节采取针对性教学方法，刺激学生产生迫切求知的欲望，学生的创造力与潜力才会无限的释放出来。4.结束语综上所述，数据挖掘技术在高校教学管理信息化中的应用已经成为高校教学任务的重要组成部分。文章首先阐述了数据挖掘技术，然后对数据挖掘技术在高校教学管理信息化中的应用进行分析。参考文献[1]王桂芹;黄道;数据挖掘技术综述[A].计算机技术与应用进展•2018——全国第18届计算机技术与应用（CACIS）学术会议论文集[C].2018[2]史秋衡;构建高教管理理论体系的若干思考——潘懋元高教管理思想研究[J].北京科技大学学报(社会科学版)，2018（03）[3]冯永青,孙宏斌,朱成骐,张伯明,吴文传,夏翔,周昱甬,徐强.基于信息理论与技术的地区电网辅助决策系统设计[J].电力系统自动化，2018（04）数码世界 P.68