王莺

摘 要 本文主要探讨了把数据挖掘技术引用到学生综合素质测评工作中，对学生相关数据进行分析，从中挖掘有用知识，为学校管理及辅导员工作决策提供有利帮助，进一步提高学生管理工作的实效性和针对性。

关键词 辅导员 数据挖掘 C4.5算法

中图分类号：G712 文献标识码：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdkz.2016.03.006

Application of Data Mining Technology in Students'

Comprehensive Quality Assessment

WANG Ying

（Taizhou Vocational and Technical College， Taizhou， Zhejiang 318000）

Abstract This paper discusses the data mining technology to students' comprehensive quality evaluation reference work， the students analyze the relevant data， to dig a useful knowledge to help school management to provide favorable and counselors decision to further improve the effectiveness of student management and targeted.

Key words counselor； data mining； C4.5 algorithm

0 引言

推优入党、各类评奖评优是高校辅导员工作的一个重要方面，各种荣誉名单的确定都是基于学生综合素质评价为基础展开的。但现大多数高校中辅导员人数缺口较大，致使其事务性工作过多，临时性和琐碎性工作占用了辅导员大量的时间与精力，辅导员无法做到对每个学生情况的全面真实了解，无法准确地了解学生的综合素质水平。

伴随着信息技术的广泛应用，各高校都积累了大量的学生信息，如学生奖惩信息、学籍信息等。运用传统的数据分析方法对高校学生管理问题进行研究，不能有效提取出数据中潜在的价值信息和规则，无法为学生管理工作提供决策依据。数据挖掘（Data Mining）：就是从数据中“淘金”，从大量数据中获取那些未知的、隐含的、有潜在价值的信息的过程。将数据挖掘决策树分类方法应用于学生综合素质评价中，能够较为全面、公平、客观地分析和掌握一个学生的发展状况，能较为动态地了解学生的综合素质水平，可帮助辅导员在奖学金名额分配、各类评奖评优、推优入党、就业推荐等学生工作中更好地做决策，还可以研究学校应该培养哪些能力提高学生综合素质，为辅导员学生教育工作指明方向。……