摘 要:在现代教学活动中,教学人员经常会面对大量收集来的信息,学会使用数据挖掘技术快速有效地处理这些信息,就可以从大量的数据信息中快速高效地找到有用的信息,指导我们开展教育教学工作,提高工作效率,改进教学方式和方法,更好地促进学生的成长成才。
关键词:数据挖掘技术;因材施教;教学质量评价
随着互联网、社交平台、云计算等技术不断发展和提高,它们在我们日常生活中的应用也越来越广泛,给人们的生活带来天翻地覆的变化。但同时,大量的信息也带来了“信息泛滥”、“数据爆炸”等现象,当我们要解决具体问题时,面对海量的信息很难快速做出区分和选择,这时需要新技术和自动化工具来帮我们处理信息,从中找到对我们有用的信息,数据挖掘技术就这样产生了。
简单地讲,数据挖掘就像从沙子里寻找金子的过程。数据挖掘是指在大量的数据中挖掘出有用信息,通过系统的一系列处理揭示出数据之间有意义的联系、趋势和模式,找到我们需要的结果表达,帮助我们做出正确的判断,提高工作效率。本文将主要针对数据挖掘技术在教学方面的应用展开研究分析。
1.在学生评估方面的应用
现代教育理论强调因材施教,因材施教就是针对不同学生的基础和特点,采用不同的教育方式,以求达到最好的教育效果。对学生的全面评估是因材施教的基础,要评估的内容与学生学习和受教育的情况相关联,主要包括:不同科目的学习基础、学习习惯、兴趣爱好、性格特点、父母受教育程度、家长关注程度、亲子关系等,借助收集来的这些数据信息,利用数据挖掘技术进行分析整理,找出其中关联因素,从中挖掘出学生真正的兴趣爱好、学习特点等特征,进而能合理设置课程、组织教学内容、选择教学方法、巧妙设计知识的切入点等,目的是规范学习行为,从兴趣出发提升学习能力,提高学习效果。
数据挖掘技术可以很好地指导教师未来的教学活动,对教师在日后教学过程中具有指导意义。通常对学生学习能力了解清楚之后,教师才能根据学生的情况做到因材施教,更好地促进每个学生的全面发展。
2.在学生成绩分析中的应用
考试成绩是学生学习效果的最直接的反映,每个学期每门课程都会有多次考试。以往教师会在考试后做试卷分析,根据不同类型考题的得分情况,教师通过大脑来分析学生的学习情况。有了数据挖掘技术,我们可以根据考试题目中不同的测试方向(知识点记忆、运用知识点分析、综合多个知识点分析)来设定分值和统计得分,再加上学生的智力测试、近期学习态度情况等建立基础数据,利用数据挖掘技术,分析并发现隐藏于数据背后的有效关联规则,找出每个学生的知识薄弱环节和关联因素。如果是多数同学存在的问题,则应该从教师方面调整教学方法和教学策略,以达到最好的教学效果。
3.在实验教学中的应用
实验是教学的重要环节,特别是物理、化学、生物等科目。实验过程中受实验器材的灵敏度、环境条件、操作者的熟练程度等因素的影响,使实验结果经常会有误差,学生对实验结论会有怀疑。我们利用数据挖掘技术对所有结果进行归纳分析,就可以得到准确的实验结论,并能解释所有误差的原因,也能对学生以后的实验操作提供帮助。例如,在物理电学实验“小灯泡的伏安特性曲线测定”中,因为小灯泡的电阻受温度影响在不断变化,所以测得的伏安特性曲线并不是一条直线。通过数据挖掘技术,可以将班级上所有小组的数据进行整合,并在数据处理后显示出来,每个小组测定的伏安特性曲线不是完全一样的,可以将所有小组测定但数据的背后规律发掘出来,从而让实验结果更加可信,也让学生更加清楚地认识到小灯泡的物理性质。
4.在教学评价中的应用
教学质量评价是每个学校期末必不可少的一项工作,它是衡量学校教学质量的重要指标,评价结果将作为教师职称晋升和评优选先的主要依据。各个学校的评价办法不同,大致都是教学管理部门制定评价指标和評价权重,由不同人群进行打分,通常包括学生评价、同行评价、教师自评、督导评价、管理者等,各组评分按一定比例计入总分,按分数的高低决定评价等级。这种评价方式内容和形式较为简单,无法反映教学过程中深层次的问题,表面上能定量表现教师教学质量,实际上却不能对教师的教学效果进行定性分析,不能对提高教学质量提供一些有针对性的指导意见。
随着计算机技术应用的不断发展,数据挖掘技术已经发展成为一门成熟技术,通过对评教指标设置的权重进行统计、教师信息、课程信息、相关课程成绩进行比较,找出评教数据中潜在的一些关联信息,发现隐藏在数据背后的内在规律,寻找出对教学效果产出积极影响的因素,给教学管理部门组织教学、教师培训提供有价值的参考意见。高质量的教学评价能够在教学过程中发挥积极的引领作用,促进专业课程建设,加强师资队伍建设,帮助学校教育适应现代化教育的潮流,提升学校教学水平,增强学校竞争优势。
5.总结
随着数据挖掘技术的应用普及,它会在教学的各个环节得到应用。只要我们有了基础信息就可以利用它寻找出相对应的数据信息,具有数据集成、数据清理、数据选择、数据变换、模式发现、模式评估和知识表达等功能。
数据挖掘技术在教学管理中得以应用,与传统教学管理相比,效率更高,更加开放、多元化,而且教学参与者之间的交流也更通畅、互动更深入,教师的课程和作业更灵活,大大减少教师无效工作量,使教师集中精力解决核心问题,提升教学业务水平。
数据挖掘技术可以较好地应用于教育教学的许多环节,如教师管理、学生管理、课程设置、学时分配、财务管理、实验室配置等,未来教育行业发展中面临越来越多,越来越冗杂的数据信息,必须借助数据挖掘技术进行处理、优化,让教学系统的配置达到最理想的状态,能够为教育教学的开展提供保障,也能为教育事业的稳定发展提供坚实基础,培养出满足社会发展需求的人才。
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(作者单位:1、山东省烟台护士学校,山东 烟台 264000;2、山东省烟台市芝罘区教体局,山东 烟台 264000)
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