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1、数据挖掘技术在高校教务管理中的应用研究关键词数据挖掘技术；高校；教务管理doi：10.3969/j.in.1673-0194.2022.04.0590引言1数据挖掘概述1.1数据挖掘的概念數据挖掘是大数据背景下数据利用的一种重要手段，指的是从大量的数据当中，对有效的、新颖的和具有潜在作用的数据进行抽取，并对可以理解的知识以及模型、规则等进行利用的过程。数据挖掘在近年来的利用中已经越来越普遍，在不断的完善和发展中，其已成为一门具有广泛涉及面的交叉学科。从目前的数据挖掘来看，其中融合了人工智能、数理统计、数据库等多方面的内容。就具体的应用范围来看，在目前的金融、保险、零售以及电信等多个领域中发挥着
2、重要的作用。1.2数据挖掘的分析方法数据挖掘在目前的各个领域中有着重要的利用价值，其发展空间也十分巨大，而从目前的具体研究来看，数据挖掘的分析方法伴有关联规则、分类、聚类以及序列模式等。就目前的关联规则分析法研究来看，其目的是希望在事务数据库中发现经常共同出现的项目，从而推断出隐藏在项目背后的某种互相关联的规则。分类法指的是按照一定的特征对数据对象进行划分的过程，也能在分类法利用的时候，要求有已知样本分类作为训练集。聚类指的是利用聚类技术识别数据对象的内在规律，通过聚类法分析，可以对相似的类进行聚合，也可以导出数据的分布规律。2高校教务管理现状高校教务管理是高校管理的重要内容，要实现突破性发展
3、必须对现状有清晰的认识。简单来讲，只有对高校教务管理的现状进行了深入分析，才能在现状基础上提出具有针对性的发展策略，而就目前的具体分析来看，高校的教务管理现状有以下几个方面。2.1效率较低2.2针对性不足针对性不足是目前高校教务管理中存在的另一个突出问题，从具体的分析来看，针对性不足主要表现在三个方面。第一，是针对教务管理本身的。教务管理本身的机构运行对于教务管理的实施效果有着重要的影响，但从目前的情形来看，教务管理机构本身的固定性比较强，针对工作实践和社会发展的改变不足，所以其存在结构限制了价值发挥。第二，教务管理制订措施时的针对性不强，导致解决问题的效率下降。第三，教务管理针对学生制订的措
4、施比较少。教务管理的根本目的是促进教学活动有序开展，而学生是教学活动中的主体，所以在制订具体策略和方案时需要对学生进行全面分析，而目前的情况是教务管理忽视了学生在整体教学活动中的主体性。2.3管理预测性比较弱管理预测比较弱是目前高校教务管理存在的主要问题。在管理理念和管理手段不断改变的情况下，高校的教务管理要保持先进性，需要对管理未来的发展方向以及具体的问题进行预测，只有这样措施和手段利用的目标性和方向性才会更加突出。而在目前的教务管理中，所采取的具体措施大多只是针对当前存在的问题，但很少研究问题发生的规律以及未来的发展动向。由于缺少相应的研究，导致不能全面掌握具体内容，从而无法为管理预测提供准确的信息。3数据挖掘系统分析3.1数据准备从目前的高校教务管理实践来看，高校在应用数据挖掘技术的过程中需要做好数据准备工作，而从数据准备工作来看，其要准备的数据包括三个方面。第一，准备现有的学生管理数据。学生是教学活动中的主体，教务管理的根本目标是促进学生全面发展，因此在数据准备的时候，学校要统一采集反映学生基本情况的数据。第二，准备教务管理数据。教务管理数据可以分析现行管理活动的实效性，所以需要全部准备。第三，准备教师数据。教师是教学活动和教务管理中的重要内容，因此需要准备教师数据。3.2数据挖掘的系统设计