基于数据挖掘算法的高校教学管理与评价系统构建

# 基于数据挖掘算法的高校教学管理与评价系统构建 ## 一、数据挖掘在高校教学质量监测与评价系统中的应用 ### 1.1 数据挖掘目标的确定 随着国家的长期发展，高校招生规模逐年扩大，教育方式也灵活多样。然而，多数高校面临着学生数量急剧增加与教学资源日益紧张的矛盾。同时，高校部分机构不断改革变化，给教学管理带来了前所未有的发展与挑战。在这样的环境下，如何以最小成本实现最大发展成为新的待解问题。 教师在教学过程中会积累大量数据，但目前这些数据的处理仅处于备份、查询和简单统计的初级阶段，无法深入挖掘其潜在价值。因此，挖掘这些数据的价值，并利用其客观合理地评价教学的某些方面，成为研究的重点。基于此，通过教学评价数据及相关数据进行挖掘，找出教师教学质量评价结果、影响因素以及改进教学方法的质量问题。 ### 1.2 数据挖掘模型的建立 基于数据挖掘、教学质量评价系统、教师管理信息系统和综合教育系统数据库的数据结构分析目标，可从教师个人因素和教学属性两方面建立挖掘模型： - **教师个人因素挖掘模型**：教师的性别、年龄、职称、学历等个人因素可能与教学质量存在关系。为找出影响教学质量的相关因素，建立该模型分析这些因素与教学质量评价结果的关系。 - **教师教学属性挖掘模型**：除教师个人因素外，课程时长、教学计划中选修学生的属性、课堂选修学生数量等诸多因素也可能对教学质量评价结果产生一定影响。因此，建立此模型分析班级属性与教学质量评价结果之间的联系，找出影响教学质量的相关因素。 ### 1.3 数据仓库的技术平台 高校的数据仓库规模较大，通过将其存储管理部分、应用处理和客户端应用分离，可满足客户需求。因此，采用 CS 三层结构尤为重要。该三层结构主要包括： - **客户端层**：基于工作站，运行查询和报表生成的应用程序，并存储从数据集市或数据仓库转储的部分数据。 - **中间层**：基于服务器，实现数据仓库和数据集市软件的操作，并将数据存储在数据仓库中。 - **主机层**：主要负责管理数据源和转换可选数据源。 ## 二、教学质量监测与评价系统的分析、设计与实现 ### 2.1 系统的设计思路 国家的繁荣在于教育，人才培养是高校的根本任务，教育质量是高校的生命线。教学质量评价是加强教育管理的重要手段，提升教学质量和方法是教学质量监测系统的重要组成部分。 通过对教师教学的评价，可为教师教学提供有效反馈信息，找出不足，增加压力和动力，促进教师提高教学水平和专业素质，使教学管理者科学全面地了解教师教学情况，加强教学监测和管理，让学生发挥主体意识。 过去，学校教学评价工作多集中在宏观或中观层面，对教师个人教学质量评价的研究较少，且大多采用人工操作模式，完全依靠人工收集、评价和处理数据，工作量大、效率低，评价结果的可靠性和有效性不理想。面对更多评价对象和大样本统计时，难以达到预期目标，仅能处理少量数据。因此，开发简单高效的教学评价工具，建立基于校园网络的在线教学质量评价系统尤为迫切和重要。该系统不仅能实现无纸化数据采集，还能处理大量数据。 ### 2.2 评价指标的设计原则 学生对教学的评价是复杂的教育实践，涉及内容广泛，具有很强的跨学科性，结合了教育学、教育管理、课程与教学理论、教育心理学、统计学、系统科学等理论知识，并在这些理论的指导下形成了科学的学生教学评价模型。因此，优秀的教学质量监测与评价系统的规划和设计必须遵循以下原则： - **科学客观**：系统必须在理论指导下构建，模式、方法和手段要符合科学高等教育评价的需求，确保评价主体和客体权利的平衡，实现客观公正的评价。 - **层次导向**：公平的指标体系应具有层次性，重点关注关心教学质量的教师，增