刘金忆
(江苏经贸职业技术学院 江苏 南京 210000)
学生的成绩至关重要,是衡量一所高校教育成果的重要标准。如今,每一所高校都十分重视学生的成绩问题,每年高等院校都会通过各种方式考核学生的学习成果,例如:举行各种竞赛、课堂回答问题、校内活动参与、举行一学期一度的期末考试,这些考核方式的结果最终会根据一定的比例换算成分数,都体现在教务系统录入的学生成绩单上。所以,现在的大多数高校虽然利用了互联网技术收集了大量的学生成绩,但当前存在的问题是对这些数据并没有很好地利用,仅仅是简单的查询和统计,无法获取成绩之间隐含的大量信息,比如学生为何取得这些成绩,开设课程之间以及学生的成绩与课程的设置之间的联系[1]。如何科学地解决学校安排与学生成绩之间、教学计划与提高成绩之间的问题,更加充分合理科学地利用学生成绩的宝贵数据资源,形成每一位学生独特的“学生画像”,为教学服务,为就业服务,为每一位学生的健康发展服务,是现在亟待解决的关键问题。
数据挖掘技术是一项充分利用了人工智能、模糊逻辑、神经网络、机器学习及数据统计等理论知识和方法技术的数据库的核心技术。数据挖掘是从大量的、模糊的、繁杂的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的,但是极为有用的潜在信息和知识[2]。数据挖掘技术可以从繁杂的信息中提取有用的知识,实现信息之间的相互连接,有效地利用数据信息的宝贵资源。……