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试析数据挖掘技术在职业学校教学评估中的应用

2017-07-25孔志文

科教导刊·电子版 2017年17期
关键词:教学评估数据挖掘技术职业学校

孔志文

摘 要 随着经济的增长和科学技术的发展,计算机得到了较大范围的应用和普及。我们通过将计算机技术与各个领域的施工工艺和管理方法给予有效的结合,能够进一步提高施工的水平和管理的效果,为人们生产和生活带来了较大的便利。有鉴于此,本文主要针对数据挖掘技术在职业学校教学评估中的应用进行相关浅析,仅供参考。

关键词 数据挖掘技术 职业学校 教学评估 应用

前言:纵观目前社会发展的现状,计算机技术已经在社会的各个领域得到了较大范围的应用,其对职业教育的教学也具有较大的影响。如果我们能够将这种巨大的数据资源充分地利用到职业学校的教育评估中,就可以在大量的数据信息中,收集更多的数据资源,为教育工作提供重要的指导建议和管理参考依据,进一步提升教育和管理的水平,从而更好地实现教育的最终目的。

1数据挖掘技术的相关概念和含义

教学数据的数量比较繁多,内容比较复杂,数据之前也没有形成固定的规律,缺乏完整性,随机性较为明显。而数据挖掘技术就是将这些信息进行有效的抽取、提炼和总结,使得相关的数据更有秩序,同时能够为我们提供更加有效的信息。我们通过对这些信息的认知和识别,能够在较短的时间内,发现教育存在的问题。通过此技术的应用,能够给整个问题研究模式提供较大的便利,可以對相关的数据进行更加合理和高效的分析,大大提高教育管理的效率。因此,这种数据挖掘技术在未来的发展中,具有较好的发展趋势。

2数据挖掘技术的整个流程分析

数据挖掘技术的主要流程是:收集数据信息,整体数据信息,对数据信息进行转化和挖掘,数据评估,问题阐述等多个环节。每一个环节之间都具有层层递进的关系,需要进行合理的分析。我们在使用此项技术的过程中,要做好基础准备工作,根据实际的情况,对此技术的应用范围进行深入的分析和理解,保证工作的准确性,这样数据挖掘的操作才能更具有精准性和便捷性。

3数据挖掘技术在职业学校教学评估中的应用

3.1数据挖掘技术在学生学籍管理方面的应用

职业学校学生的知识结构和知识风格是学校和学生的基本特征,知识结构的构建能够有效说明学生对相关知识的掌握情况,主要包括各个阶段的技能。而学生的学习风格主要是指学生的心理、生理以及社会特征多个方面。我们通过对数据挖掘技术的有效应用,能够对学生的学习状态有一个更为全面的掌握。从而可以对学生的学习行为给予更加科学的修正。通过对学生特征的有效分析和总结,将其后期表现的现状与预期的行为目标进行比对,进一步规范学生学习行为,提高学生的综合能力,实现学生的各方面素质的和谐发展。随着计算机技术在教学管理方面的功能应用,学生和教师的学习和工作等相关信息,都被储存在教学管理的数据库中,其中涵盖了大量学生的学习档案,从多个因素方面,对学生的信息给予有效整合。相关人员通过对数据挖掘技术的有效分析和应用,能够实现对数据库的价值数据的有效挖掘,对学生的日常行为给予针对性的判断,从而更加便捷和准确地识别到各种行为活动之间的普遍联系。

3.2数据挖掘技术在职业学校教学评价方面的应用

众所周知,教学评价在教育领域中具有重要的意义和作用,教学评价的技术衡量,能够反映出一个国家的教育发展水平。教学评价就是根据实际的教学目标和教学原则,将相关的信息进行系统性的收集,对教学成果给予有效的价值判断我们在这个过程中,主要是对学生的“学”和教师的“教”进行评价和判断。

目前职业教育评价的指标主要包括:对学生进行的综合测评和课堂教学进行评价等等。这些评价一般都是以国内外的相关评价指标体系为基础,通过问卷和经验调查来加以完善的。但是在这个过程中,相关人员很难对各个指标的合理性作出判断。我们将这种关联规则和理论应用到综合评价的过程中,可以找到更加合理和简单的评级体系。与此同时,针对于学习的评价,我们主要是对学生的学习行为进行评价,对学生的学习效果给予调查,进一步提高学生的学习动力,也能够将学习的手段和学习的方法给予全面检查,从而实现更好的教育效果。在评价的过程中,相关的人员要将全面化、多元化以及综合性的原则作为主要的评价基础,建立完善的教学科研网络,有效加强各个数据之间的有效测评机制,从而实现对相关数据库的综合和完整处理。在此基础上,根据实际的情况,进行有针对性的分析,及时发现学生的不良行为,从而采取合理的措施,进行有针对性的指正,大大提高工作效率,降低工作量和工作难度。

这种数据挖掘技术的应用,能够为教师的教学与专业发展以及学生的学习个性发展提供重要的参考。通过对教师晋升和学生评优等相关信息的收集和提取,将其作为主要研究依据,实现对教学过程更为全面的指导。

3.3数据挖掘技术在职业学校课程设置方面的应用

职业学校的课程设计普遍存在一定的相似性,基本上都是从先基础和后专业的方式来进行循序渐进的教学的。但是在实际的课程设置过程中,虽然课程设置具有一定的规律,但是也存在一定的区别。各个学校在制定课程的时候,要能够兼顾多方面的因素。例如:在同一个年级不同班进行同一门课程教学过程中,学生的成绩会呈现较为明显的差距,我们通过对教学数据库的有效应用,能够结合数据挖掘的关联分析与时间序列分析等相关功能,进一步地挖掘出更有用的价值,从而对相关数据的相关性和回归性给予有效的判断,在对相关信息和数据分析的基础上,找到影响学生成绩和学习效果的关键因素,对学校的课程设置给予更为合理和优化的调整,有效提高教学水平和教学质量。

3.4数据挖掘技术在教学过程和方法方面的应用

在实际的教学过程中,教师经常采用多种教学方法去实现教学任务,例如,案例分析法,情景教学法以及实验对比的方法。相关人员可以将这些教学方法在实际的教学中的经验存放到数据库之中,这样相关的教学人员就可以通过数据挖掘技术的应用,对相关的数据进行提取,从而结合实际的情况,采用合理的教学方法。这样更有利于学生对相关知识的理解和吸收。当课程结束后,我们还要将学生的成绩和教学方法的评价进行有效的综合,对相关的教学方法进行有效的分类。而且,在实际的教学过程中,考试是非常重要的一个环节,其为教学目标的实现创造更为积极的因素,但是这也和试题的质量存在着很大的联系。因此,我们应该对试题的质量进行合理的评价和探析。目前更多学校采用的评价方法都是根据学生的考试成绩,画出相应的曲线分布图,然后用正态分布的方式,对试题的质量进行粗略的评价,这很难实现良好的评价效果。而如果我们将数据挖掘的关联规则应用到试题的分析数据库中,然后根据学生的得分情况,对每一个试题的难易程度和关联程度给予判断,就可以实现更为精准的试题评价效果,从而对自己的教学情况给予检测,这为后期的工作也提供了重要的经验指导。

4结语

综上所述,学校教学管理中积累了大量的数据信息。我们通过数据挖掘技术的应用,对相关的信息给予挖掘,能够进一步拓展数据信息在学校的教学管理中作用范围,延伸其应用的广度,为后期的教学管理提供重要的参考依据。为此,我们在对此技术进行应用和分析的过程中,应该根据实际的情况,对此技术的应用流程给予合理的完善和优化,从而为教育目标的实现创造更加积极的因素。

参考文献

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