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摘要：高校要对数据进行管理、对数据进行挖掘，最大的目的就是为了对教学资源进行优化配置，对资源要利用得当，也要对资源的利益不断进行增加，这样才可以做到对教学工作的监控到位，可以培养更多的人才，教学与教学之间的关系是互相探询与促进的，要把握科研，这也是为了教学领导与管理人员的科学决策进行支持；对于科学的数据就要认真分析，也要掌握科学的挖掘方法，这样才可以增强管理的强度，对于实现科学的管理具有非常重要的意义；这也将下一步为实现校园数字化与信息化管理提供了很好的典范，建设数字化的校园需要大家共同的努力，建设信息化的校园也是下一步的目标与任务，所以对数据挖掘技术的掌控是很有必要的，也是每一个学校对其有多需求的。
一、引言
在这样一种新的形势下的引导，信息化的管理模式越来越受欢迎，也越来越被教师与学生认可，因为在这样的管理模式之下，教师与学生互相之间可以配合的非常好，另外就是，这样的管理模式，也可以打造和谐的校园关系；很多学校都构建了教学管理信息系统，希望改掉传统的教学模式，以一种新的管理模式提高学校的教学质量，也带动学校的教学氛围；然而，因为教学管理系统成立，也因为时间的增加，还有学生数量的增加，就会造成很多数据的累计，因为这些数据没有得到及时的处理，长时间的累积就会形成一个数据库，而如何对这些数据库进行利用，对教学资源进行很好的配置使用，也对教学资源可以进行很好的利用，这也是很多教育事业工作者共同面临的课题，也是建设教学事业中很关键的一环。
二、数据挖掘技术的整体概述
数据挖掘技术的表面意思就是指面对一堆数据时，可以进行很好的处理，可以对这些数据进行分析，在这些很多的数据中去一遍遍的筛选，选择最有用的数据，数据库一般都是十分复杂的，在这复杂的数据库中，对资源不停的进行利用，通过对数据挖掘技术的学习与掌握，这样可以让长期积累的数据得到处理，有一些数据是随机的，如果人工处理，可能会增加工作人员的工作难度，也会让数据变得杂乱，使用者要学会对数据进行提取，这样也可以让数据更好的运用到人们的生活中。数据挖掘技术在学习的过程中，要不断的学习新知识，发现新知识，根据不同的系统局部特征和规律的遵循，而且数据可以及时更新，对于数据库中的知识进行细致的分析；这其中需要很多信息，这种信息的模式或者概念与规律是不一样的，是各自有各自的层次的，对于数据都有未来的预测方向，同时并做出决策；另外一点就是，数据挖掘技术要根据不同的信息获取及时的进行更新，对学生的信息要及时了解，这样对课程才能有好的引导作用。
三、基于数据挖掘技术的高校管理技术流程与操作方法
（一）技术流程
对数据的挖掘是一个漫长而循环的过程，主要的技术流程为：第一个就是信息收集，信息收集的基础就是对教学管理的对象，因为信息对象都有各自的特征，也会有各自的不同，所以，要通过分析这些不同的特征来对数据进行收集，而且要选择合适的方法；第二个就是将数据集成，因为数据有不同的形式与不同的特点，因为符合要求之后就要把后续的数据进行集合，以此进行共享，然后再一起奠定基础；第三个就是数据的归约，这主要是因为符合条件的数据会有很多，而如果对这些数据分析的时间太长，就会增加工作的难度，所以，这时候就需要对数据进行挑选与采样，对原始的数据进行记录；除此之外，就是提高数据的挖掘效率，首先要对数据进行清理，把错误的、没有用的数据进行清理，从而留下正确的数据并进行录入，然后就是对数据进行变换，把数据库的信息转变为数据的条件，最后就是对数据的挖掘，这样也是为了最终得出更加有价值与有用的数据信息。
（二）操作方法
对数据挖掘技术的操作方法是很多种的，首先会介绍的是遗传算法，这种方法是根据大自然的规律，适者生存，优胜劣汰，把不同的数据进行组合，进行演化，最终融合在一起，这样就成了新的数据信息，而且新成立的数据依然要对全局有择优能力，对数据进行整合，最后成为一个数据系统，然后对数据进行运用，这样使用起来就会十分方便，也会让信息的整理更加方便；第二种方法就是决策树，这种方法就是先将所有的数据进行整理，进行汇总，然后再把这些数据进行分类，把数据信息整理进行分支处理，从这些中间寻找最有价值的信息，然后再把不符合条件的数据进行清理，因为这个过程就像树苗成长的过程，所以，就称之为决策树，这种方法最大的优点就是操作是很简单的，而且流程也特别顺畅，最重要的是工作效率是非常高的，这种方法对于大量数据非常适用，这样就会减轻工作人员的压力与负担。
四、教学管理数据挖掘的方法
第一个方法就是明确管理和决策问题，对教育教学管理的过程中如果出现了问题，对于这种决策管理问题的出现，要不断进行总结与归纳，同时还要进行识别，对于管理的目标要及时确立，这样才可以把具体的数据化为目标，这样才可以重新定义；第二个方法就是要对原始数据进行提取，根据不同的目标可以对数据进行管理和定制，也因为教学管理信息系统的建立和其他相关的教学职能，这些都需要很多数据的支持，从数据库中提取的过程中，要对噪声数据进行排除，不能受到空缺数据的干扰，对于这些有空缺的数据要及时清理，把这些数据集成与变换，进行精确的处理；第三点就是设计数据，不断的挖掘数据，因为设立目标的不同，对于数据挖掘任务的完成，要对数据的算法多种多样，建立一种数据的处理模型；第四种就是对数据的精化，随着数据库的庞大，对价值度量的筛选，这种数据都会有相应的挖掘模式，同时也要根据不同的教学管理需求进行加工与新的整合。
五、开展教学管理数据挖掘的实践意义
在最近的这些年，因为校园网教学管理的数据被使用的次数越来越多，通过数据的累计，对数据进行不停的挖掘，随着记录的展现，要及时的发现数据中隐藏的信息，这些数据中都有自己的规律，在教学管理中提供支持，这样才可以成为必需条件；而学习数据挖掘技术，最主要的目的就是让高校的决策更加科学，让高校的管理者能理解数据，再从中间获取最有用的数据，这其中会有潜藏的信息，数据挖掘技术就可以达到这样的效果；除此之外，数据挖掘技术也可以将决策的效率大幅增加，高校的工作水平也会提高，现在我们国家很多高校都存在问题，也都在面临挑战，因为现在太过于追求高等教育的大众化，让办学规模在快速的扩展，而办学规模与学校内涵发展是有很大矛盾的，毕业生的就业难度是越来越大的，这种目前局势的发展都在阻碍着学校的发展；高校的质量发展，对于外界做出的属于自己的判断都会出现错误，对于数据的整合也提出了更高的要求，这些实践都具有重要的指导意义。
六、结束语
对数据的挖掘技术是高校教学管理中的关键一环，在高校的发展过程中，尤其是实现信息化的校园，对数据的管理是不能缺少的一部分，这些所有的数据可以对学生的信息进行整理，也可以对课程进行很好的整理，对各个班的课程表可以进行很好的排序，因为不同学生有各自不同的特征，所以针对这些数据就可以对这些学生的特征进行很好的分析，同时这些数据也可以对高校的决策给予很好的意见；从文章的整体来看，对数据的挖掘技术要根据信息化的研究进行不同程度的讨论，数据挖掘技术有不同的概念，要对这些概念进行掌握，技术都有各自的流程和使用方法，要对这些数据进行了解，但是根据目前的水平，我们国家高校对于数据的处理与运用还存在很多的缺陷，需要大家的共同努力。
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作者:齐向军 单位:沈阳城市学院
