◎董萍

（三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息傳媒學(xué)院，河南三門峽472000）

基于數(shù)據(jù)挖掘的教務(wù)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

◎董萍

（三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息傳媒學(xué)院，河南三門峽472000）

教務(wù)管理系統(tǒng)中含有大量有待挖掘的有用信息，在大力提倡科教興國的今天，這些信息對學(xué)院更好地制定學(xué)生培養(yǎng)計(jì)劃具有重要的指導(dǎo)意義。對教務(wù)管理系統(tǒng)進(jìn)行了全面剖析，通過在該系統(tǒng)中的具體實(shí)踐和運(yùn)用，對關(guān)聯(lián)規(guī)則以及聚類分析等數(shù)據(jù)挖掘的方法進(jìn)行了探索，實(shí)現(xiàn)了一個實(shí)用的教務(wù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)挖掘；教務(wù)管理；關(guān)聯(lián)規(guī)則

隨著高等學(xué)校招生規(guī)模的不斷擴(kuò)大和信息技術(shù)的不斷發(fā)展，各高校都建立了能提高教學(xué)和管理水平的教務(wù)管理系統(tǒng)，但由于存在眾多的教務(wù)數(shù)據(jù)，原系統(tǒng)缺乏綜合分析和輔助決策的能力，因此需要借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對其進(jìn)行分析挖掘有價值的信息，達(dá)到為決策者服務(wù)的目的。

1 基礎(chǔ)知識

1.1 基本概念

數(shù)據(jù)挖掘是將大量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有潛在價值、可供人們理解的信息和知識的過程，其本質(zhì)是在已有的若干信息中挖掘規(guī)律[1]。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能幫助人們從浩如煙海的數(shù)據(jù)中提取出高質(zhì)量的信息和減輕工作負(fù)擔(dān)，給數(shù)據(jù)和信息之間的鴻溝架設(shè)方便之橋。

1.2 數(shù)據(jù)挖掘的流程

數(shù)據(jù)挖掘包括確定選擇數(shù)據(jù)對象、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、分析和同化幾個過程[2]。其中，選擇數(shù)據(jù)對象是數(shù)據(jù)挖掘的重要一步；數(shù)據(jù)準(zhǔn)備主要是對數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行分析，消除噪聲數(shù)據(jù)和不一致數(shù)據(jù)，本階段包括數(shù)據(jù)的選取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換三個步驟；數(shù)據(jù)挖掘是核心步驟，主要是指選擇最優(yōu)算法和技術(shù)對轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘；分析和同化階段主要體現(xiàn)的是對挖掘出的模式進(jìn)行分析，供用戶理解，并將分析的結(jié)果集成到挖掘的組織結(jié)構(gòu)中。

1.3 分析方法

數(shù)據(jù)挖掘的方法主要是關(guān)聯(lián)分析和聚類分析。其中關(guān)聯(lián)分析[3]是數(shù)據(jù)挖掘中的一種主要挖掘技術(shù)，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是從大量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的、描述數(shù)據(jù)項(xiàng)之間相互聯(lián)系的有關(guān)知識，側(cè)重于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫記錄之間有趣的關(guān)聯(lián)性或者相互關(guān)系，根據(jù)這種關(guān)聯(lián)性就可從某一記錄的屬性信息來推斷其他記錄的屬性信息[4]。聚類分析是一種“物以類聚”的方法，是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的重要組成部分，該方法按照屬性值把一組對象劃分成一系列有意義的子集的描述性任務(wù)，在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)令人感興趣的分布模式[5]。

2 教務(wù)數(shù)據(jù)的預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理主要是對包含有噪聲、不完整、不一致數(shù)據(jù)的處理，一般需要用掉挖掘過程中70%的工作量。數(shù)據(jù)挖掘依賴于經(jīng)過良好組織和預(yù)處理的數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)源的好壞直接影響著數(shù)據(jù)挖掘，因此數(shù)據(jù)預(yù)處理過程是一個非常重要的階段和步驟。

2.1 基本概念

為更好地提高知識發(fā)現(xiàn)的起點(diǎn)和知識的準(zhǔn)確度，保證數(shù)據(jù)挖掘的精確性，使用者在對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘前需要對其進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理工作。

數(shù)據(jù)預(yù)處理方法有數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換三個方面。在對三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院教務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行集成、變換和特殊情況的處理。

2.2 教務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)處理的實(shí)施

在對教務(wù)成績、教師教學(xué)質(zhì)量分別進(jìn)行關(guān)聯(lián)、聚類分析前，必須對我們所需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行選取，這是一個非常重要的工作。如果沒有準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，就不能挖掘出正確的結(jié)論。從學(xué)院教務(wù)管理學(xué)生成績數(shù)據(jù)庫和教師教學(xué)質(zhì)量數(shù)據(jù)庫中，根據(jù)設(shè)計(jì)需要，形成關(guān)聯(lián)分析數(shù)據(jù)庫，然后選擇分析算法，進(jìn)行關(guān)聯(lián)、聚類分析。

以三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院教學(xué)評價數(shù)據(jù)為例，進(jìn)行預(yù)處理。其過程是從原始數(shù)據(jù)表中獲取數(shù)據(jù)，對獲取的不符合要求的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行清理，并導(dǎo)出能夠做數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的字段，對原始數(shù)據(jù)中的量化屬性進(jìn)行概化，轉(zhuǎn)換為離散屬性。然后刪除冗余字段，只保留屬性概念分層最底層的屬性項(xiàng)，對學(xué)院教師的評價結(jié)果進(jìn)行分析匯總。

3 系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

3.1 需求分析

該系統(tǒng)是一種融合管理科學(xué)、信息科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)為一體的綜合性先進(jìn)管理手段，具有手工管理所無法比擬的優(yōu)點(diǎn)，能夠極大地提高教務(wù)管理的效率。

學(xué)院教務(wù)數(shù)據(jù)主要存儲在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，該系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的分析處理功能僅存在于收集教學(xué)管理過程中的數(shù)據(jù)以及和教學(xué)、管理有關(guān)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)信息缺乏分析能力。

如何為決策者準(zhǔn)確的評估教學(xué)、得出科學(xué)的分析結(jié)果，并將其轉(zhuǎn)化為可以量化的教學(xué)優(yōu)勢是擺在高校面前亟待解決的問題。通過對三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院教務(wù)管理系統(tǒng)的分析，提出了基于數(shù)據(jù)挖掘的教務(wù)管理系統(tǒng)模型的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)：

學(xué)院學(xué)生成績的關(guān)聯(lián)性分析。學(xué)生在學(xué)習(xí)各類課程的過程中存在著很多的關(guān)聯(lián)性，對其關(guān)聯(lián)性分析是為了通過學(xué)生對各門課程的學(xué)習(xí)掌握情況,更好地進(jìn)行教學(xué)改革﹑設(shè)置專業(yè)課程,從而為學(xué)院培養(yǎng)適應(yīng)社會需求的人才做好準(zhǔn)備。

學(xué)院教師教學(xué)質(zhì)量的聚類分析。三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院的教務(wù)管理系統(tǒng)，針對學(xué)生方面的評教指標(biāo)，每學(xué)期諸位學(xué)生要對其授課教師的教學(xué)方法、教學(xué)手段、教學(xué)資源等方面進(jìn)行綜合評價，但若簡單地根據(jù)學(xué)生對相關(guān)任課教師的評價結(jié)果來反映該教師受學(xué)生的歡迎程度，我們認(rèn)為并不全面。因此通過對學(xué)院教師的教學(xué)質(zhì)量的挖掘，其主要目的是了解教師的受歡迎程度及教學(xué)質(zhì)量效果好的教師所具備的基本教學(xué)素質(zhì)是什么。同時通過對教師評價數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的分析，獲取影響教師教學(xué)水平的相關(guān)信息。

3.2 系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)

3.2.1 系統(tǒng)開發(fā)工具

本研究所使用的挖掘工具為該平臺提供的商業(yè)智能軟件包：SQL Server Analysis Services (SSAS)，它是SQL Server中一整套的決策支持引擎和工具，是從SQL Server中的OLAP Servers發(fā)展來的，主要包括OLAP和數(shù)據(jù)挖掘功能。使用SSAS可以很方便地創(chuàng)建復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘解決方案，SSAS工具提供了設(shè)計(jì)、創(chuàng)建和管理數(shù)據(jù)挖掘模型的功能，并且使客戶端能訪問數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)。SQL Server引入了數(shù)據(jù)挖掘功能，可自動發(fā)現(xiàn)在大量數(shù)據(jù)之間隱藏的關(guān)系并可基于歷史數(shù)據(jù)做出預(yù)測，將這些數(shù)據(jù)挖掘功能實(shí)施于教務(wù)管理系統(tǒng)中，對今后的教學(xué)起到促進(jìn)作用。并且該數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)具有穩(wěn)定性能高、規(guī)模大、操作性能強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。

3.2.2 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)

本論文的研究是在三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院已有的教務(wù)管理系統(tǒng)平臺上進(jìn)行的，該平臺經(jīng)過幾年的投入使用，已經(jīng)形成基本的框架。本系統(tǒng)基本管理模式是以教務(wù)管理決策部門為控制中心，對所涉及的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行集中統(tǒng)一的管理，其他部門作為工作站，在主管部門的授權(quán)下可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行錄入、修改、查詢、統(tǒng)計(jì)、打印等操作。

基于數(shù)據(jù)挖掘的教務(wù)管理系統(tǒng)采用基于Web的客戶、服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫三層體系架構(gòu)。該系統(tǒng)按照應(yīng)用分為用戶界面、事務(wù)邏輯、數(shù)據(jù)服務(wù)三層。其中用戶界面層主要是使用基于Java的腳本JSP技術(shù)進(jìn)行開發(fā)，負(fù)責(zé)輸入和輸出工作；事務(wù)邏輯層主要是使用基于Java的用來執(zhí)行復(fù)雜計(jì)算任務(wù)的軟件組件的JavaBean，該軟件負(fù)責(zé)與數(shù)據(jù)庫的交互以及數(shù)據(jù)提??；數(shù)據(jù)服務(wù)層負(fù)責(zé)實(shí)際的數(shù)據(jù)存儲和檢索，通過JD訪問教務(wù)中的所有數(shù)據(jù)庫，并將結(jié)果存放在能顯示的挖掘結(jié)果數(shù)據(jù)庫中。教務(wù)管理系統(tǒng)主要功能及體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

源數(shù)據(jù)庫存儲來自教務(wù)管理系統(tǒng)不同功能模塊中的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)預(yù)處理主要對數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾、集成、選擇、轉(zhuǎn)換等操作，提供滿足我們需要的數(shù)據(jù)，以方便數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析和挖掘；專題數(shù)據(jù)庫用于存儲經(jīng)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，可以數(shù)據(jù)庫的形式存在，為數(shù)據(jù)分析做準(zhǔn)備；在對學(xué)生成績和教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行數(shù)據(jù)分析過程中，可運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘方法，從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)有用的信息；結(jié)果數(shù)據(jù)庫主要存儲經(jīng)數(shù)據(jù)挖掘后以圖形、圖表等形式表示的挖掘結(jié)果；在結(jié)果分析與表示階段，主要是對挖掘結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，把最有價值的信息提取出來，并以文字、圖形或表格的形式通過評價信息反饋功能反饋給最終用戶。

圖1 教務(wù)管理系統(tǒng)主要功能及體系結(jié)構(gòu)

教務(wù)管理系統(tǒng)是在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)環(huán)境下設(shè)計(jì)開發(fā)的，該系統(tǒng)除了收集、分析教務(wù)數(shù)據(jù)外，更重要的是對其進(jìn)行挖掘分析，得出有益于提高教學(xué)水平和人才培養(yǎng)質(zhì)量的有效數(shù)據(jù)。因此，使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)教務(wù)管理具有實(shí)用意義。

3.3 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

通過對原有教務(wù)管理系統(tǒng)以及設(shè)計(jì)需求的研究與分析，本文在原有教務(wù)管理系統(tǒng)上設(shè)計(jì)了基于數(shù)據(jù)挖掘的教務(wù)管理系統(tǒng)并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用，主要功能是利用關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類分析對教務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，并將挖掘結(jié)果提供給教務(wù)管理人員及相關(guān)的教研室、教師，具體實(shí)現(xiàn)包括數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘。

3.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊

高質(zhì)量的決策依賴于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘之前，必須對其進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。從當(dāng)前教務(wù)管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中提取出學(xué)院學(xué)生在校學(xué)習(xí)期間的各種成績數(shù)據(jù)存儲在DataSet中，這個過程通過數(shù)據(jù)集成Bean實(shí)現(xiàn)。分析數(shù)據(jù)表之間的相互關(guān)系，對表中數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，主要包括填充空值，刪除對挖掘無用的屬性，規(guī)范字段等，最終形成有用的數(shù)據(jù)表，這都是利用存儲過程來實(shí)現(xiàn)。同時在對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析的過程時，在數(shù)值化之前應(yīng)先為已定義好的輸入、輸出屬性指定聚類的數(shù)據(jù)類型。

數(shù)據(jù)預(yù)處理的基本步驟：

根據(jù)挖掘需要，從教務(wù)管理數(shù)據(jù)庫中選擇某學(xué)期學(xué)生基礎(chǔ)課程和專業(yè)課程成績及教師評價結(jié)果數(shù)據(jù)，并將它們存儲到待挖掘的數(shù)據(jù)集中。根據(jù)各表間的關(guān)系，刪除對我們挖掘無用的信息；統(tǒng)計(jì)學(xué)院學(xué)生學(xué)習(xí)基礎(chǔ)課程人數(shù)形成jichukecount統(tǒng)計(jì)表；統(tǒng)計(jì)學(xué)院學(xué)生各類基礎(chǔ)課程考試成績平均值形成jichuavg；統(tǒng)計(jì)學(xué)院學(xué)生學(xué)習(xí)專業(yè)課程人數(shù)形成zhuanyekecount統(tǒng)計(jì)表；統(tǒng)計(jì)學(xué)院學(xué)生各類專業(yè)課程考試成績平均值形成zhuanyeavg。數(shù)據(jù)預(yù)處理的實(shí)現(xiàn)界面如圖2所示。

3.3.2 數(shù)據(jù)分析模塊

通過數(shù)據(jù)處理模塊已得到我們所需要的各類數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)挖掘模塊中，對這些數(shù)據(jù)應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類分析實(shí)現(xiàn)對教務(wù)管理系統(tǒng)中學(xué)生成績和教師教學(xué)評價結(jié)果的數(shù)據(jù)挖掘。

（1）成績的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

每學(xué)期期末考試結(jié)束時，授課教師需要在規(guī)定的時間錄入學(xué)生成績，錄入成績結(jié)束并提交后，系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。使用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對錄入成績的屬性進(jìn)行分析，計(jì)算出那些和成績分析評估特征最為相關(guān)的屬性，在形成關(guān)聯(lián)規(guī)則后，評估分析學(xué)生成績并進(jìn)行規(guī)則的匹配。用戶可根據(jù)需要利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對新錄入的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，形成新的關(guān)聯(lián)規(guī)則。將關(guān)聯(lián)規(guī)則的結(jié)果反饋給學(xué)院教務(wù)及各教研室人員，針對學(xué)生各課程成績分析基礎(chǔ)課與專業(yè)課的聯(lián)系，并對成績的不利因素做出相應(yīng)的調(diào)整。在本模塊中，采用JSP的客戶端、SQL Server的數(shù)據(jù)庫層、J2EE平臺的JavaBean對系統(tǒng)進(jìn)行開發(fā)。

圖2 數(shù)據(jù)處理界面

圖3 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

圖4 教學(xué)評價聚類分析界面

在數(shù)據(jù)庫層中，學(xué)生成績信息存放在成績數(shù)據(jù)庫中，里面包含了相關(guān)的成績表。根據(jù)屬性分析的方法和規(guī)則，對成績屬性信息進(jìn)行篩選，采用屬性泛化和屬性消除兩種方法進(jìn)行屬性消減工作，除掉那些與系統(tǒng)進(jìn)行關(guān)聯(lián)算法無關(guān)的屬性，這樣可以提高挖掘效率，不會造成因有重復(fù)項(xiàng)而影響關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘。

控制層完成連接數(shù)據(jù)庫，并結(jié)合前文所介紹的Apriori算法和改進(jìn)的Apriori算法實(shí)現(xiàn)成績的關(guān)聯(lián)分析，分析的最終結(jié)果存儲在表示層。在模塊中采用的主要數(shù)據(jù)類型是由利用數(shù)據(jù)庫層中經(jīng)過屬性歸納后所獲得的屬性來進(jìn)行操作的。同時為了挖掘基礎(chǔ)課與專業(yè)課的聯(lián)系，還需計(jì)算該課程對于不同教學(xué)班的及格與不及格人數(shù)、課程的平均分及不同分?jǐn)?shù)段學(xué)生的人數(shù)。

成績關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本步驟采取了生成事務(wù)集、設(shè)置最小支持度和最小可信度、將關(guān)聯(lián)規(guī)則的結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)相結(jié)合進(jìn)行輸出三個步驟。在客戶端顯示層中，采用HTML和JSP文件對成績的結(jié)果進(jìn)行分析顯示。學(xué)生成績關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘界面及結(jié)果顯示如圖3所示。

（2）教學(xué)評價聚類分析

教師教學(xué)評價聚類的基本步驟：

利用數(shù)據(jù)集成階段生成的教學(xué)評價結(jié)果表進(jìn)行聚類分析。設(shè)置聚類數(shù)目和聚類的記錄個數(shù)，然后根據(jù)K-means算法對教師教學(xué)評價數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，最后將聚類結(jié)果存儲和顯示。教學(xué)評價聚類界面及結(jié)果顯示如圖4所示。

教學(xué)評價時，首先將聚類個數(shù)、選擇聚類的記錄數(shù)傳遞給聚類Bean，對聚類按照K-means算法進(jìn)行分析，結(jié)果以餅狀圖方式保存在聚類結(jié)果表中，以圖片的方式輸出至客戶端，實(shí)現(xiàn)了圖形顯示。

4 結(jié)語

論文主要就基于數(shù)據(jù)挖掘的教務(wù)管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)的需求分析、總體設(shè)計(jì)進(jìn)行介紹，重點(diǎn)介紹了數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊和數(shù)據(jù)挖掘模塊的具體實(shí)現(xiàn)過程。在設(shè)計(jì)過程中采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對教務(wù)管理數(shù)據(jù)進(jìn)行多層次、多角度的挖掘分析，形成知識庫，并對教務(wù)管理人員的科學(xué)決策提供有力支持。通過對數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析挖掘方法在教務(wù)管理系統(tǒng)中的實(shí)踐和應(yīng)用，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個有實(shí)用價值的教務(wù)管理數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。

[1]董萍.關(guān)聯(lián)規(guī)則在學(xué)生成績中的數(shù)據(jù)挖掘[J].三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào),2009,8(4):117-120.

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（責(zé)任編輯 卞建寧）

TP311.52

A

1671-9123（2015）01-0135-05

2014-11-05

河南省教育廳科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目課題（14B520041）

董萍（1980-），女，河南淮陽人，三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息傳媒學(xué)院講師。