张晓宇
湖南都市职业学院 410137
摘要：在高职院校教学日常管理过程中，存在着海量的与教学管理相关的数据。为了能使这些与教学相关的海量数据得到有效利用，我们可以通过数据挖掘的相关技术，发现或找到这些教学管理海量数据之间存在的内在的某种联系和规律，从而帮助高职院校相关教学人员更好地安排教学工作，达到指导教学、提高教学管理水平的目的。
关键词：高职院校教学管理；数据挖掘技术；应用研究
数据挖掘技术最早应用于企业运营管理过程中，主要是通过对企业在运营管理过程中产生的海量信息进行分析，并寻找这些信息之间存在的规律，最终帮助企业对未来的发展方向做出正确的决策提供参考依据。
在大数据时代背景下，数据挖掘技术进入到了教育领域。通过使用数据挖掘的相关技术，我们可以对高职院校在日常教学管理过程中产生的海量数据进行分析，并从这些海量教学管理数据中寻找出对改善高职院校教学管理工作有帮助的信息，从而为高职院校提高教学管理工作提供清晰的思路与指导方向。
本文从数据挖掘相关技术的特点出发，阐述了数据挖掘技术在高职院校教学管理中的应用。具体如下所示：
一、数据挖掘技术的特点
1、基于大量数据
数据挖掘技术是基于海量数据，因为大量的数据才能反应出现实世界的一般特征。数据量过少，有可能是某种特殊的情况，并不能说明事物的普遍特征。
2、隐含性
数据挖掘是发现数据深处的知识，而不是直接出现在数据表面的信息。比如：学生的成绩影响的因素有学习态度、平时成绩、听课情况、作业情况等，通过使用数据挖掘技术分析，还可以发现课程设置、学生的座位顺序等其他因素。
3、价值性
数据挖掘的结果必须给研究对象带来直接的或间接的利益价值。比如：高职院校教学管理过程中产生的海量数据都存储于数据库中，会使得这些海量数据得不到有效利用，从而形成了信息孤岛，产生数据爆炸但知识贫乏的现象。我们使用数据挖掘技术可以将高职院校在教学管理过程中产生的海量数据进行二次有效整合，并从中挖掘出对改善高职院校教学管理工作有帮助的信息，为高职院校管理者决策提供参考依据，最终达到提高高职院校教学管理水平和办学质量的目的。
二、高职院校数据挖掘技术的应用
1、 教学与科研应用
在构建的高职院校智慧校园平台框架下，可以采用大数据挖掘技术对教学及科研数据进行动态分析，深入挖掘信息数据潜在价值，为教学和科研工作的改进提供方向。比如：在高职院校课程管理方面，大数据挖掘技术可以自动对各专业课程设计情况进行汇总，分析当前课程设计中存在的冲突问题，包括学时冲突、教师课程安排冲突、实验室资源利用冲突等，从而根据分析挖掘结果，对课程设计进行调整。
在平时的授课过程中，大数据挖掘平台可以自动从各个教学应用系统平台上采集数据，包括学生打卡签到情况、在线学习情况、作业完成情况等，从而对学生的学习状态进行综合判断。在科研管理方面，可以发挥大数据挖掘技术的优势，在科研项目决策过程中，基于对大量信息数据的挖掘分析，并与同类型项目进行比较，对项目方案进行优化，确保科研项目决策的合理性。在项目实践过程中，还可以利用大数据挖掘技术分析科研经费投入的合理性，对各项经费使用情况进行跟踪分析，确保科研经费的有效投入和利用。
2、学校管理应用
大数据挖掘技术在智慧校园管理中的应用，能够显著提升高职院校管理工作的自动化水平，形成良好的信息采集、处理、分析、挖掘和控制机制，确保校园秩序的稳定性。比如在北京经济管理职业院校的智慧校园构建过程中，主要通过物联网建设，自动采集学校基础设施、教育教学资源的状态数据，然后汇总到大数据挖掘平台中，对其进行智能化分析和处理。其中包括对各类教学资源利用率的分析和评价功能，而且可以根据大数据挖掘结果，找出教学资源利用率低的主要影响因素，从而制定相应的改进措施。北京经济职业院校被评为2017年最具有影响力的高等职业院校“TOP50”之一，其智慧校园建设以及大数据挖掘技术的应用发挥了重要作用。此外，还可以将大数据挖掘技术应用到校园安全管理方法，深入分析校园安全潜在隐患，并通过制定预警系统，及时对校园安全隐患进行排除，为学生营造安全的学习环境。
3、服务系统应用
除了教学和管理工作外，大数据挖掘技术还可以为校园服务体系的建设和改进提供支持。高职院校不仅是学生的学习环境，也是其生活环境，包括食堂服务、宿舍服务、图书馆服务等方面的建设，直接影响着学生校园生活质量。在此方面，浙江商业职业技术学院通过应用大数据挖局技术对校园服务体系进行优化，使其服务质量和效率得到明显提升。比如在食堂服务方面，通过对师生一卡通消费信息进行挖掘分析，掌握师生就餐的高峰期，并对食堂运营时间进行调整，充分满足师生就餐需求。还可以根据师生消费习惯，分析其口味、用餐方式等方面的个性化需求，不断创新食堂服务机制，获得了师生的一致好评。
4、成绩管理应用
在教学教务的管理中，成绩信息一直是比较繁琐的事情，作为教育者，我们需要从学生单科成绩、总成绩、平均成绩等各种动态数据进行分析，从而得到需要的理论，供教务管理人员参考并做出相应的决策；或是调整教学计划，或是对相应课程进行调整。这些信息无法从传统的学生成绩分析方法中获得，不充分分析这些数据中隐含的信息，就无法进行全面有效的教学评价。利用数据挖掘技术可以从定量的角度精确的展现学生成绩分析的多个方面。
结束语：
数据挖掘技术应用于高职院校的教学管理，可以有针对性的对高职院校在教学管理过程中产生的大量信息进行清洗、处理、归类、建模、分析，并从中提取有价值的规律，为高职院校指导教学工作提供决策支持。这对于提高高职院校教学管理水平的和教学质量有着重要的价值和意义。
参考文献
[1]李莉.“互联网+”背景下高职院校教学质量评价体系构建与实践[J].中国多媒体与网络教学学报(中旬刊),2019(07):153-154.
[2]王爱景.高职院校学生课堂学习体验及教学质量提升策略研究[J].高等职业教育探索,2019,18(04):24-30.
[3] https://baijiahao.baidu.com/s?id=1670820362033352514&wfr=spider&for=pc