《“数据挖掘技术在中等职业学校计算机课堂教学质量评估体系中的应用研究”开题报告-刘勋力》由会员分享，可在线阅读，更多相关《“数据挖掘技术在中等职业学校计算机课堂教学质量评估体系中的应用研究”开题报告-刘勋力（6页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、“数据挖掘技术在中等职业学校计算机课堂教学质量评估体系中的应用研究”课题开题报告依兰县职业高中 刘勋力二0一一年八月二十日一、课题的名称数据挖掘技术在中等职业学校计算机课堂教学质量评估体系中的应用研究二、课题研究的理论依据教学评估是对教学活动的评估，也就是说对教学过程作出有价值的的判断。有效地教学评估是要对实际教学工作产生指导意义的，但是面对实际教学工作进行全面的、客观的、科学的评价并不是一件容易的事，而面对中等职业学校的特殊教育模式，教学评估工作则显得更加复杂。中等职业教育是一种兼有职业教育、技能培养教育和职业素养教育三重属性的一种特殊类型的教育，教育评估要实现科学性和人性化，就要全面地、系
2、统地进行数据的收集、合理地进行分析、理解和总结，最终形成有效地评估结论。目前，计算机网络技术、计算机数据库技术和计算机算法分析技术的飞速发展，使得我们教育评估系统产生了质的飞跃，但在数据分析的实时性、准确性和可信度还有一定的不足，这也是我们将要进行研究的目标。近十几年来，数据挖掘技术的发展使得数据分析技术有了更深层的提高，为我们的数据分类和分析研究工作提高了理论依据。数据挖掘（Data Mining）是一种通过数理模式来分析数据库中储存的大量信息资料，以寻找到不同数据信息的关联和划分，分析出数据信息内在联系的方法。本课题是在数据挖掘技术的基础上，利用Apriori关联规则算法，以哈尔滨市依兰县
3、职业高中计算机课堂教学质量评估体系为案例，进行数据信息的挖掘实践，以便对中等职业学校计算机专业教学评价中如何合理利用数据挖掘技术进行初步地探究。三、课题研究的背景、目的及意义（一）课题研究的背景数据挖掘技术是从海量数据中获得具有一定价值的数据信息，是人们长期对数据库技术进行研究和开发的成果，经历了十几年的的研究和发展，数据挖掘技术已经进入了更高的理论研究和实践应用阶段，目前数据挖掘技术在商业、金融业、高等教育领域、科研领域等方面都得到了广泛的应用,而在中等职业教育领域，特别是中职计算机专业领域应用相对较少。数据挖掘中的关联规则是指在数据挖掘过程中能够发现大量数据中项集之间有效的关联或相关联系,
4、特别是随着大量数据不断地收集、存储和分析,找出数据库中隐藏的关联网，为决策分析提供有效地依据。本课题从哈尔滨市依兰县职业高中计算机专业课堂教学质量评估数据库所提取相关的数据信息,并结合日常课堂教学质量评估中的实际数据信息,利用Apriori算法找出教师本身的综合素质与学生评价结果之间的内在关系，以及影响计算机课堂教学质量的关键因素从而指导教学工作。（二）课题研究的目的1本课题是对中等职业学校计算机课堂教学评估数据库中的信息进行挖掘、分析，探索出数据挖掘技术理论体系的算法应用能力，以及提高中职学校计算机专业教师评价的科学性和实用性，通过本课题的深入研究，总结出以数据挖掘理论为基础、以实用性算法为
5、关联规则的评价决策规律。2本课题将在研究数据挖掘关联规则技术的前提下，开展对教学评价信息数据基于关联规则的挖掘和分析，寻找到与我校相匹配的方法以便生成的规则不仅具有较高的相关性，还要提高算法的效率，以及减少规则的冗余度研究。3本课题将以学校的现有课堂评估体系数据库为基础，完善教学评价数据库信息，以教学评价信息为数据源，运用Apriori算法实现科学的确定教学质量评估指标。（三）课题研究的意义1课堂教学质量评估又是学校教学评价的重要组成部分，在教学管理中有着举足轻重的作用，本课题将要面向全校计算机专业师生进行研究，通过大量数据的分析，了解计算机教学的实际运行情况，监督各项教学活动规范化地开展，以
6、便于提高计算机专业教学的质量。 2在中等职业学校计算机专业教育质量普遍萎缩的形势下，在中职学校生源质量逐年下滑的历史时期下，课堂教育质量日益成为学校和社会关注的焦点问题，如何提高计算机专业教学质量，培养出符合社会需求的技能型的劳动者，建立科学合理、人性化的课堂教学评估体系。本课题将利用先进的关联规则算法数据挖掘技术，寻找在教学中出现的普遍性、关联性和规律性问题，用以及时的、科学的、客观的发现教学中的问题，分析问题、解决问题，对推动计算机教育教学的发展将会有一点点的现实意义。3在计算机专业课堂教学评估中，影响课堂教学的主要因素是课堂教学评估指标体系的科学合理性，研究如何合理地建立课堂评估体系、如
7、何表现、分析、理解、发布和使用教学评估结果，才能调动教师和学生的积极性，关注和参与课堂教学评估中来，如何利用数据挖掘的关联规则方法进行体系建设的研究，正是目前一个值得研究的新问题。4在计算机科学技术飞速发展的今天，数据挖掘技术已经成功地进入了各个领域，并获得了巨大的社会效益，如何有效地借助计算机数据库、计算机网络和数据挖掘技术把中职计算机课堂教学质量评估所获得的信息数据利用关联规则进行挖掘分析，找到评估决策的出发点用来指导我们的课堂教学，是一件可行而又有意义的研究工作。四、国内外研究现状、水平和发展趋势数据挖掘技术是指从数据仓库、数据库或其他信息库中的海量的数据信息中挖掘有价值数据的过程，数据
8、挖掘是一个边缘学科、是一个逐渐演变的过程。近些年来在我国各个领域发展的较为迅速。数据挖掘最早出现在20世纪80年代，在1989年第十一届国际联合人工智能学术会议上提出了“从数据库中发现知识（Knowledge Discovery in Databases,KDD）”一词，是数据挖掘概念的基础，数据挖掘技术在90年代有了迅猛的发展，2001年高德纳咨询公司（Gartner Group）的一次调查活动中，将数据挖掘、人工智能等列为“未来三到五年之间将对工业产生深远影响的五大关键技术”之首。2001年1月美国麻省工学院的科技评论（Technology Review）提出了数据挖掘是一个在未来5年对人
9、类产生重大影响的十大新兴技术之一，为此，数据挖掘技术现已经成为国际上一个研究的热点，数据挖掘技术已经应用于各个领域，如：IBM公司针对NBA联赛数据库开发的AS（Advanced Scout）系统，加州工学院针对喷气推进试验而开发的SKICAT系统，大量应用于银行、商业中的客户数据分析系统等。在我国，数据挖掘的科学研究最早出现在1997年，在国内期刊共计检索到3篇，这表明我国在数据挖掘的科研上与国际研究的时间差距不大，近些年来，我国有许多学者对数据挖掘的理论和应用进行了系统地研究工作，发表了大量的、有学术价值的科研论文，但是相对研究的领域而言，我国的数据挖掘技术的研究没有形成强大的整体科研优势
10、，国内从事数据挖掘研究的学者主要集中在高等院校、部分科研单位和部分大型国有企业。并且研究方向主要集中在数据挖掘算法研究、数据挖掘理论以及在大型企事业中的数据挖掘实际应用方面的研究，而企事业运用数据挖掘技术来协助业务决策的的研究还处于初级阶段，成功的案例较少，我国的数据挖掘有着巨大的市场和可开发性，这对于数据挖掘技术研究人员来说无疑是一个最佳的科研时期。目前，数据挖掘技术在金融业、商业和企事业的管理、运营中有着较为广泛的运用，但是在教育领域中，数据挖掘技术应用的较少。在高校中，有部分学校正进行数据挖掘技术的应用转化，但是在中等职业学校中对学校的资产、教师信息、学生信息、课程管理信息、评价评估等数
11、据一般停留在简单的数据库建设阶段，主要是为了数据的备份、存储和查询阶段。现有的管理系统，无论是资产管理、教育教学管理、科研管理等大多是台账管理模式，不具有数据关联分类、综合分析、决策辅助等功能，这是对大量信息数据的资源浪费。近些年来，中等职业学校在国家政策的带动下，实现了跨越式的发展，招生人数有了大幅的增加，由于生源质量的多元化趋势，给学校教育教学工作的管理带来了严峻的挑战。传统的教学管理方法不能适应现阶段的发展需求。而计算机专业教学又有着特俗的性质，中职计算机专业不同于高职教育，中职计算机教学是定位于培养生产和服务于一线的技能应用型劳动者，要有一定理论知识、较强的应用能力和合格的职业素养，这
12、样就给服务于一线的专业教师带来了多元化的考验。那么作为计算机课堂教学质量评估体系的建立，将要应用大量信息数据，从全方位，多层次的进行科学合理的数据挖掘，利用分析结果辅助课堂教学的决策，这是保证课堂质量、提高教师综合素质、提高学生能力的有效途径之一。五、课题研究的范围、内容和创新之处（一）研究范围1研究对象：学校25名计算机专业教师和200名计算机专业学生。2主要概念的界定：（1）数据挖掘：在本课题中的数据挖掘将是一种通过数理模式来分析在计算机课堂教学评估的数据库中储存的大量信息资料，从数据中提取正确的、有用的、关联的和综合的信息并用它进行决策的过程。（2）关联规则：在计算机课堂教学评估的数据库
13、中存在的一类重要的可被发现的信息数据，我们认为是具有关联的数据信息。本课题关联规则是在数据挖掘过程实现两个步骤：首先从数据库信息数据集合中找出所有的高频项目组，其次再由这些高频项目组中产生关联规则。（3）Apriori算法：是数据挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，在本课题研究过程中，利用该算法首先找出所有的频集（高频项目组），这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则。（4）计算机课堂教学：本课题研究的范围界定在一所学校即：哈尔滨市依兰县职业高中，那么计算机专业
14、课堂教学的研究是指在该校的研究活动。（5）评估体系：是指计算机课堂教学的评价，包括学校对任课教师的评价、教研组组内评价、教师个人反思、以及学生的评价等，利用已经产生数据的两年以及研究的一年，共计三年的信息数据建立评估体系的数据库。（二）研究内容1通过文献材料、数字图书馆和网络资源，阅读相关书籍、文献、论文等获得计算机课堂教学质量评估体系的相关原始知识，对取得的资料进行分析、整理、归纳和总结。2通过文献材料、数字图书馆和网络资源，了解并掌握数据挖掘的相关概念，研究数据挖掘技术、算法实现技术，以及关于Apriori算法的应用技术，重点研究关联规则算法在计算机课堂教学质量评估中的应用技术。3通过学校
15、数据库，获得并整理中等职业学校的三年内的相关研究数据信息，包括学校评价数据、教研组内教师评价数据、教书反思数据，以及中职学生评估数据等，利用Apriori算法对这些数据进行关联规则式的数据挖掘，寻找到影响课堂教学的关键因素，以及在计算机课堂教学质量中的应用。4力争在上述研究的基础上实现计算机课堂教学质量评估系统。（三）本课题研究的创新之处1选题具有挑战性：本课题是基于计算机数据库技术、数据挖掘技术和关联规则分析技术的研究，是将传统评估模式向着信息化发展的过程，具有一点实际研究价值。2研究手段先进：在课题研究过程中，使用先进的数据挖掘技术进行课堂教学质量评估分析，利用Apriori算法进行数据的
16、关联规则分析论证，确保本课题研究的定性与定量评估正确性。六、课题研究的方法1文献查阅法：通过文献材料、数字图书馆和网络资源，查阅有关课堂教学质量评估系统的专著、文献、论文，获得相关信息资料。2分析分类、比较研究法：通过对大量的数据进行收集，将错误因素和解决策略按不同的标准分类、比较，形成数据库中的信息资料。3系统分析、验证：在评估系统中输入相关数据，利用Apriori算法对数据进行关联规则分析，得出结论。4调查研究法：通过对教师、学生进行问卷调查等形式了解系统分析结论的有效性论证。七、课题研究的进度计划为了实现上述课题研究的内容，在研究过程中力争遵循以下原则：理论知识与数据挖掘技术相结合、定性与定量评估相结合、理论应用与实践论证相结合，为了较好地完成课题研究任务
