浅议数据挖掘技术及其在高校教学管理中的应用

浅议数据挖掘技术及其在高校教学管理中的应用随着高等教育信息化建设的深入推进，高校教学管理工作已全面迈入数据驱动的新阶段。海量的教学数据（如学生学习数据、教师教学数据、课程资源数据、教学评价数据等）蕴含着丰富的教学规律与管理价值，成为提升教学管理质量、优化人才培养方案的核心资产。数据挖掘技术作为从海量数据中提取有效信息、挖掘潜在关联的关键工具，能够为高校教学管理提供精准决策支撑，推动教学管理从“经验驱动”向“数据驱动”转型。作为长期深耕高校教学管理与教育技术研究的工作者，深入剖析数据挖掘技术的核心内涵与应用价值，探索其在教学管理中的实践路径，对于提升高校教学管理的科学化、精细化水平，培育高素质创新人才具有重要现实意义。本文结合教学管理实践经验，从数据挖掘技术的核心内涵、在高校教学管理中的应用价值、实践应用场景及优化策略四个维度展开探讨，为高校教学管理信息化创新提供实践参考。一、数据挖掘技术的核心内涵与关键方法数据挖掘技术是指从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的数据中，运用人工智能、机器学习、统计学等多学科理论与方法，提取隐含在其中的、人们事先不知道但又潜在有用的信息和知识的过程。其核心目标是发现数据背后的规律与关联，为决策提供科学依据。在高校教学管理领域，常用的数据挖掘关键方法主要包括以下四类。（一）关联规则挖掘关联规则挖掘用于发现不同数据项之间的潜在关联关系，揭示“此数据出现时彼数据也随之出现”的规律。在教学管理中，可用于挖掘课程之间的关联（如先修课程与后续课程的学习效果关联）、学生学习行为与学习成绩的关联（如课后作业完成情况与期末考试成绩的关联）等，为课程体系优化、学习路径规划提供支撑。（二）分类与预测挖掘分类挖掘通过构建分类模型，将数据划分为不同的类别，如将学生按学习能力分为优秀、中等、薄弱三类；预测挖掘则基于历史数据构建预测模型，对未来趋势或结果进行预判，如预测学生的学业发展趋势、课程通过率等。这类方法可帮助教学管理者提前识别学业风险学生，制定针对性的帮扶策略。（三）聚类分析挖掘聚类分析挖掘无需预先设定类别，通过算法自动将具有相似特征的数据聚为一类，实现数据的自然分组。在教学管理中，可用于对学生学习风格进行聚类（如自主探究型、被动接受型、协作学习型）、对教师教学模式进行聚类等，为个性化教学实施、教学团队建设提供依据。（四）异常检测挖掘异常检测挖掘用于识别数据集中偏离正常模式的异常数据，如学生成绩的突然大幅下滑、教学评价中的极端异常反馈、课程资源访问的异常行为等。这类方法可帮助教学管理者及时发现教学管理中的异常问题，快速介入处置，保障教学管理秩序。二、数据挖掘技术在高校教学管理中的应用价值数据挖掘技术能够有效激活高校教学数据的潜在价值，为教学管理的全流程优化提供精准支撑，其核心应用价值主要体现在以下四个方面。（一）优化人才培养方案，提升培养质量传统人才培养方案制定多依赖经验判断，缺乏数据支撑。数据挖掘技术可通过分析学生的课程选择数据、学习成绩数据、毕业就业数据等，挖掘不同专业课程体系与学生能力培养、就业发展的关联规律，识别出对学生核心能力提升、就业竞争力增强具有显著作用的核心课程，以及存在冗余或衔接不畅的课程；同时，可结合行业发展需求数据，预判不同专业的人才需求趋势，为人才培养方案的动态调整、课程体系的优化重构提供科学依据，确保人才培养与社会需求精准对接。（二）精准开展学情分析，实施个性化教学数据挖掘技术能够实现对学生学习过程的全方位精准分析，打破传统“一刀切”的教学模式。通过挖掘学生的线上学习时长、视频观看进度、习题完成情况、讨论区互动记录等学习行为数据，结合学习成绩数据，可精准勾勒学生的学习画像，明确不同学生的学习风格、知识薄弱点、学习能力水平；基于学情分析结果，教学管理者可引导教师制定个性化的教学策略，如为基础薄弱学生推送针对性的补学资源，为学有余力学生提供拓展性学习任务，同时建立学业风险预警机制，提前识别存在挂科、退学风险的学生，及时开展学业帮扶，提升教学的针对性与实效性。（三）提升教师教学质量，优化教学评价数据挖掘技术为教师教学质量的科学评价与提升提供了新路径。通过挖掘学生对教师的教学评价数据、课程学习效果数据、教师的教学资源建设数据、课堂互动数据等，可构建多维度的教师教学质量评价体系，客观全面地反映教师的教学水平与教学特色，避免传统教学评价过度依赖学生单一评分的局限性；同时，可挖掘优秀教师的教学模式与教学行为规律，如课堂互动设计、教学资源应用、作业布置策略等，为其他教师提供可借鉴的教学经验，推动教师教学能力的整体提升。（四）强化教学管理决策，提升管理效率数据挖掘技术能够为高校教学管理决策提供精准的数据支撑，提升管理的科学化水平与效率。通过挖掘教学资源使用数据，可了解不同类型教学资源的受欢迎程度与使用效果，优化教学资源的配置与建设方向；通过挖掘教室使用数据、排课数据等，可分析教室资源的利用效率，优化排课方案，避免教室资源闲置或过度拥挤；通过挖掘教学管理流程中的各类数据，可识别出流程中存在的瓶颈与冗余环节，为教学管理流程的优化再造提供依据，提升教学管理工作的效率与服务质量。三、数据挖掘技术在高校教学管理中的实践应用场景结合高校教学管理的实际工作，数据挖掘技术可广泛应用于人才培养方案优化、学业预警与帮扶、教学质量评价、教学资源优化等核心场景，具体实践应用如下。（一）人才培养方案优化场景收集某专业近五年的学生课程成绩数据、课程选择数据、毕业实习数据、就业数据等，运用关联规则挖掘与聚类分析方法，分析不同课程之间的关联强度，识别出课程体系中存在的衔接问题；通过分析课程成绩与就业岗位需求的关联关系，确定对学生就业竞争力提升贡献较大的核心课程模块；结合行业人才需求预测数据，运用预测挖掘方法，预判未来3-5年行业对该专业人才的能力需求，据此对人才培养方案中的课程设置、学分分配、实践教学环节进行优化调整，形成“数据驱动”的人才培养方案动态优化机制。（二）学业预警与帮扶场景构建学生学业数据采集体系，收集学生的基本信息、课程学习数据（线上学习行为、作业完成情况、测验成绩）、考勤数据、奖惩数据等，运用分类与预测挖掘方法，构建学业风险预警模型，设定预警阈值（如连续两次测验不及格、线上学习时长不足课程要求的60%、考勤缺勤率超过20%等）；通过模型对学生的学业风险进行实时预判，对识别出的高风险学生，自动生成学业风险报告，明确风险成因（如知识薄弱点、学习态度问题等）；教学管理者联合辅导员、专业教师制定个性化的帮扶方案，如安排一对一辅导、推送针对性学习资源、调整学习进度等，并通过数据持续跟踪帮扶效果，动态优化帮扶策略。（三）教师教学质量评价场景整合学生教学评价数据、课程考试成绩数据、教师教学资源（课件、视频、习题）建设数据、课堂互动记录数据、同行评议数据等，运用聚类分析与多维度评价模型，构建“过程+结果”“定量+定性”的教师教学质量评价体系；通过数据挖掘识别优秀教学案例的共性特征，如优秀教师的课堂互动频率、教学资源的类型与使用效果、作业布置的数量与难度梯度等；将挖掘结果反馈给教师，为教师优化教学策略、提升教学质量提供精准指导，同时将评价结果作为教师职称晋升、评优评先的重要参考依据。（四）教学资源优化配置场景收集各类教学资源（线上课程、数字教材、虚拟仿真实验资源等）的访问量、使用时长、使用频率、学生评价数据等，运用关联规则挖掘与异常检测方法，分析不同专业、不同年级学生对教学资源的需求差异，识别出使用频率高、评价好的优质资源，以及访问量极低、存在资源浪费的低效资源；基于挖掘结果，优化教学资源的配置，加大对优质资源的推广与建设投入，淘汰或升级低效资源；同时，结合学生的学习需求数据，精准推送适配的教学资源，提升教学资源的利用效率与使用效果。四、数据挖掘技术在高校教学管理应用中的优化策略尽管数据挖掘技术在高校教学管理中具有显著的应用价值，但当前应用过程中仍面临数据质量不高、技术应用能力不足、数据安全保障薄弱、技术与管理融合不深等问题。需从数据治理、队伍建设、安全保障、机制完善四个维度构建优化策略，推动数据挖掘技术与高校教学管理的深度融合。（一）强化数据治理，提升数据质量数据质量是数据挖掘的基础，需建立健全高校教学数据治理体系。一是规范数据采集标准，统一各类教学数据（如学生数据、教师数据、课程数据）的采集口径、格式与范围，明确数据采集的责任主体，确保数据的完整性与一致性；二是建立数据清洗与校验机制，定期对采集的教学数据进行清洗，剔除重复数据、错误数据、缺失数据，通过数据校验确保数据的准确性与可靠性；三是构建一体化数据共享平台，整合分散在教务管理系统、学习平台、就业管理系统等不同系统中的教学数据，打破数据壁垒，实现数据的集中管理与共享，为数据挖掘提供全面、高质量的数据支撑。（二）加强队伍建设，提升技术应用能力打造兼具教学管理经验与数据挖掘技术能力的复合型队伍，是推动技术应用的关键。一是加强对现有教学管理人员的技术培训，定期开展数据挖掘技术、数据分析工具、教学管理系统操作等专题培训，提升其数据意识与技术应用能力，使其能够熟练运用数据挖掘工具开展教学管理分析工作；二是引进专业技术人才，招聘具备数据挖掘、人工智能、统计学等专业背景的技术人员，充实教学管理队伍，为数据挖掘技术的深度应用提供专业支撑；三是建立教学管理者与技术人员的协同工作机制，明确双方职责分工，加强沟通协作，确保数据挖掘工作能够精准对接教学管理需求。（三）健全安全保障，防范数据风险高校教学数据包含大量学生、教师的个人敏感信息，需健全数据安全保障体系，防范数据泄露、滥用风险。一是完善数据安全管理制度，明确教学数据的存储、使用、共享等环节的安全要求，建立数据访问权限管理机制，严格控制不同人员的数据访问权限，确保数据仅用于教学管理相关工作；二是强化技术安全防护，采用数据加密、防火墙、入侵检测等技术手段，加强对教学数据存储与传输过程的安全防护，防止数据被非法获取或篡改；三是加强数据安全宣传教育，提升教学管理人员与教师的数据安全意识，规范数据使用行为，避免因人为操作不当导致的数据安全问题。（四）完善应用机制，推动技术与管理深度融合建立健全数据挖掘技术应用的长效机制，确保技术应用能够持续赋能教学管理。一是建立数据挖掘应用激励机制，鼓励教学管理人员主动运用数据挖掘技术开展管理工作，对在数据挖掘应用中取得显著成效的团队或个人给予表彰与奖励；二是构建数据挖掘结果转化机制，明确数据挖掘结果的应用流程与责任主体，确保挖掘得出的规律与建议能够有效转化为教学管理决策，落地到人才培养方案优化、学业帮扶、教学质量提升等具体工作中；三是建立动态优化机制，定期跟踪数据挖掘技术的应用效果，结合教学管理工作的新需求、新变化，持续优化数据挖掘模型与应用方案，推动技术应用与教学管理的深度融合。四、结语数据挖掘技术作为推动高校教学管理信息化、科学化发展的核心工具，在优化人才培养方案、精准开展学情分析、提升教师教学质量、强化教学管理决策等方面具有不可替代的应用价值