大数据挖掘技术在本科院校计算机专业教学管理中的应用
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摘 要:针对计算机专业课程教学过程和管理的大量数据,利用大数据挖掘技术,通过正确识别数据源,挖掘相同的粒子所产生的概念节点之间的关系,自动获取和积累关于关联规则的知识,并控制关联规则,以便在搜索过程中自适应地获得最优解,实现数据的自动获取和处理,用数据分析了解学生学习状况,更有针对性的对学生学习情况进行管理和优化,进而加强专业建设,优化人才培养方案,采用最佳教学方法,提高教育教学质量和人才培养质量。
关键词:大数据挖掘技术 教学过程与管理 应用
中图分类号:G434 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2019)08(a)-0222-02
1 国内外研究现状
计算机专业教学过程中产生的数据具有以下两个特点:一是数据流动频率高;二是数据流动量大[1]。采用大数据挖掘技术,可以对其中有用的数据信息进行挖掘,并将其進行梳理和分类[2]。当教学过程中需要进行教学决策时,能够快速获得有效的相关信息,进行准确推送,提高决策的科学性和准确性。采用大数据挖掘技术,对教学过程中产生的海量数据进行综合分析,为计算机专业教学与管理提供决策支持和帮助。
2 大数据挖掘技术在教学与管理中的应用
在计算机专业教学与管理中,不仅要完成专业学习任务,更重要的是要注重学生学习能力的培养。在完成课程学习任务的同时,提高学生的沟通、合作和实践能力。大数据挖掘技术可以很好的应用在教学评价、教学课程设计、课程考核评定等方面。对于计算机专业而言,教师和学生可以了解教学现状和课程内容,有利于正确把握计算机专业教学方向改进和教学改革,形成合理的教学体系。
2.1 挖掘技术在教学评价方面的应用
对于教学过程与管理中的数据挖掘,数据库包括基本的学生信息,学生成绩,学生选课信息、教师指导信息,实验实训情况、教师研究信息和教学评价信息;基于应用程序的领域知识,要挖掘的每个属性(项目)可以简单地表示为目录树。分析评价课堂效果,对课堂教学效果评定分值进行数据挖掘,发现其关联关系,通过良好的置信度和支持度,可以对教学评价结果做出准确分析。
2.2 挖掘技术在课程教学设计中的应用
采用大数据技术针对学生不同模块试题的成绩数据进行分析和评价,对不同的知识点进行数据挖掘,挖掘每个知识点的难度、各个知识点的相关性和顺序关系,使教师在准备课程时能够更好地设计教学内容,更好地将知识点融入教学中。挖掘规则中的重要因素包括:平衡支持权重、适应度函数、置信度。由于阈值与置信度属性相关,为从数据库中挖掘有效的关联性,必须预先定义适应度函数的阈值。
3 结语
本文通过运用大数据挖掘技术,利用教学评价、教学设计、课程考核过程中的数据,运用关联规则分析、粒度节点模型等分析各个因素之间的联系,使整个教学管理更加合理和精准,教学决策更加科学。
参考文献
[1] 张洪军.基于大数据的高校管理改革研究[J].中国成人教育,2017(20):42-44.
[2] 孙卫东.高职教学质量之大数据管理模型[J].职教论坛, 2016(19):52-57.
[3] 杨雪平,陈光海,韩晋川.基于大数据的职业教育智慧云平台教学环境构建[J].职教论坛,2018, No.695(07):59-62.
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