◆赖作华



数据挖掘技术在中职教育中的应用研究

◆赖作华

(茂名市第一职业技术学校 广东 525400)

本文主要论述了在数据挖掘技术上的主要理论和方法，同时针对目前我国中职学校的教育特点，结合笔者的相关实际经验，总结出如何在中职教育中融入数据挖掘技术，同时分析了未来的发展前景以及我国目前的相关应用的研究内容，对未来中职教育的相关领域提出具有建设性和借鉴性的指导建议。

数据挖掘；中职教育；相关领域；技术操作

0 引言

伴随着中国经济的飞速发展，人们的生活水平稳步提高，同时，这些年来，信息化技术的迅猛发展，给人们带来了很多便利条件。因此，在日常生活中，处处充满着与信息技术相关的内容。因此，为了推动信息科技的进步，同时提升国内信息技术的发展水平。近几年来，高等教育学校开始越来越注重信息技术人才的培养。在如今的大数据时代，传统的数据分析已经不能满足人们的日常工作需求，因此，各行各业急需具备数据信息技术的专业人才。由此可见，数据挖掘技术在未来是具备相当大的发展空间的。因此，现国内的中职教育学校，越来越注重信息技术的培养。本篇文章，笔者将从目前数据挖掘技术的发展前景和市场需求出发，同时结合当前国内中职教育中相关的教育领域，探讨数据挖掘技术在中职教育中的应用与研究。

1 数据挖掘的定义

数据挖掘，又可称为资料探勘、数据采矿，翻译于英语的“Date mining”。数据挖掘通常是指在大量复杂的数据中，通过相关的算法与搜索程序，找到隐藏在数据中的相关信息。数据挖掘通常依靠情报检索和模式识别等相关方法进行相关操作。近几年来，由于数据挖掘其中所存在着大量信息可以广泛使用，这一点已经充分引起了信息产业界的极大关注。同时，这些信息不仅仅可以被利用，还可以进行传播和转换，获取更多有价值的数据信息。这些数据信息，不仅可以在信息产业界进行应用，同时还可以广泛应用在商务管理、市场分析以及建筑工程设计等相关领域，帮助人类获得更多的商业探索[1]。

数据挖掘在使用方法上基本分为六个步骤：（1）分类，即指在庞大的数据库中，建立合适的模型，将所有信息进行规范分类。（2）估计，即指在不确定的类别中，进行连续值的输出。（3）预测，即指通过分类和估计后，将现有的数据进行一个预知和分析。（4）相关性分组或关联原则，即指根据数据之间的联系，判断哪些数据会一起发生。（5）聚类，即指不通过分类好的标签去寻找数据之间的联系。（6）复杂数据类型挖掘，即指将更为复杂的数据进行合理研究分类。

由此可见，数据挖掘的技术运用非常复杂，但是却能给人们的生活带来极大的改变。

2 数据挖掘的市场应用

2.1市场营销相关领域

相比于其他产业，市场营销其实是最早应用数据挖掘技术的。在通常情况下，市场营销部门往往会根据客户的不同需求与消费模式，进行简单的分类处理，同时针对客户群体以及消费的商品类别，进行信息登记，这样，能够有针对性的进行市场分析，把握客户的消费心理，达到提升业绩的目的，久而久之，由市场营销也逐步扩展到保险、电子信息以及房产等相关领域。

2.2科技研发等相关领域

在进行科学研发和实验测试中，往往需要多次进行数据分析和数据实验，同时进行相关的数据总结，为其科研提供更多的实验理论和依据。因此，在科技研发等相关领域，利用数据挖掘，寻找数据中存在的相关规律，实现其有效的价值。

2.3电子信息相关领域

目前，电子信息产业已从最开始的初步形态发展成为当今社会最大的网络互动信息载体。其中相关的数据非常多，因此，如何进行合理有效的数据分析和整合，成为了电子信息领域最为重要的一个问题。由此可见，利用数据挖掘，可以轻松的解决此类问题。通过数据挖掘技术，有效的将信息进行整合，同时准确找出相关信息的关联性，合理的进行分类[2]。

3 中职教育中数据挖掘技术的应用

数据挖掘不仅仅只应用于数据信息产业，同时还在教育领域中有一定的应用价值。在教学中，教学评价信息、学生个人信息以及教学资源信息都可以利用数据挖掘技术来实现教育数据中的资源优化，同时提升教师在教育教学中的工作效率，实现教育的资源整合，达到信息数据良好运作的目标。目前，国内拥有诸多的中职学校，因此，将数据挖掘技术进行渗透，不仅能提高教师的教学水平和教学效率，同时也能提高学生的学习效率，增强学生的动手能力，为其日后工作发展奠定了坚实的基础。

3.1通过数据挖掘技术进行学生学习特性的分析

学习特性是指学生在特定的环境下所触发的相应的学习状态。在其表现出的学习互动以及整个行为的发展变化，都可以展现出每位学生的学习特性。这种特性不仅仅只包括个人，同时也涵盖着整个学习群体。对于中职教育学校的学生来说，在整个学习过程中，面对教师的课堂只是讲解所展现出的学习风格、学习兴趣以及学习方法，都是值得教师进行深入研究和分析的，这样不仅能深刻的了解学生的学习动向，同时还能充分掌握学生的思维模式。同时，在学生的学习过程中所展现出的兴趣爱好以及所构建的知识结构，都可以很好的展现出学生对本堂课知识所掌握的内容。因此，中职教师可以利用数据挖掘技术，进行合理有效的数据搜集和整理，系统的掌握学生的学习动向，综合分析学生的学习特性。通过分类和聚类等方式，找到学生学习过程中的共同之处与不同之处，方便教师在课堂上调整教学方法，帮助教师更好的完成一堂课。

3.2通过数据挖掘技术进行学生信息分类

在中职教育课堂中，教师为了更有针对性的完成课堂内容，每一位教师都应该充分掌握学生的相关信息，方便在教学中的有效管理。但是，由于中职学校中的学生数量较多，因此进行学生信息数据搜集时，会耗费大量的人力物力。但是合理的利用数据挖掘技术，就可以避免很多问题。利用数据挖掘中的信息分类和相关性分组的方法，找到数据中的共同之处，同时进行合理分类，充分地掌握学生的信息，为日后的教学提供合理有效的帮助[3]。

3.3通过数据挖掘技术进行教学资源信息整合

在中职教育中，教师进行备课时，往往会面对大量的教育信息，同时在进行课堂训练时，也需要在众多的教育信息中找到有效的资源，为课堂教学提供辅助作用。往往由于教育资源信息过多，中职教师无从下手，不仅影响工作效率，还容易遗漏重要资源。因此，教师在进行备课时，可以充分利用数据挖掘技术，通过其进行教育资源整合，迅速找到其关联，提升备课效率。同时，在课堂训练中，如果想找到有效的教育资源，可以利用数据挖掘，找到相关数据，这样不仅节省了课堂时间，同时还能把握重要资源。因此，合理的利用信息挖掘技术，能为中职教师的日常授课带来合理有效的帮助。

3.4通过数据挖掘技术进行个性化教学

由于中职学生与普通中学学生相比，具有一定的特殊性，因此教师在进行教学时，应根据中职学生的特点，进行相对应的个性化教学。普通中学的教学手段往往是围绕课本进行课内教学，但是中职学生的课堂教育不应该仅仅只围绕课本，还应该注重专业技能的培养以及专业知识的实际操作。因此，在进行课堂教学时，教师应合理利用数据挖掘技术，针对不同的学生进行个性化教学，使不同的学生都能根据其自身的特点，进行个性化学习，帮助学生提高学习效率，增强学生的动手操作能力[4]。

4 结束语

在信息技术不断飞速发展的时代，中职教师也应该做到与时俱进。合理的利用数据挖掘技术进行教育相关信息的整合，不仅科学有效，同时还能节省时间。因此，希望中职教师在未来的教学中，能多利用数据挖掘技术，充分感受科技改变社会的发展理念。

[1]李桂荣.数据挖掘技术在中职教学评估中的应用研究[D].广东技术师范学院，2013.

[2]邹丽.基于决策树的中职学校考试成绩分析的应用研究[D].哈尔滨工程大学，2013.

[3]曹碧潭.数据挖掘在中职学生管理中的应用研究[D].湖南大学，2015.

[4]林敏.数据挖掘在中职德育管理中的应用[D].湖南大学，2014.