分析在課程教學中數據挖掘技術的選擇論文

隨着職業教育資訊化進程的推進，教育教學手段正逐步實現了資訊化，教學工作涉及的範圍日趨廣泛、教學資訊種類日益繁雜，在各種教學管理系統中積累了大量的、寶貴的數據。這爲數據挖掘技術在教學管理中的應用奠定了基礎。透過數據挖掘技術可以發現隱藏在大量數據資訊背後的一些有用的知識，用這些知識來指導教學者改進教學手段，去發掘隱藏在數據中的規律或模式，有針對性地加強教學質量並提供創新性。

目前從數據挖掘技術的現狀、研究方向和應用上，伴隨數據挖掘技術的日漸成熟，在投入教育教學的工作中逐漸被重視和使用，本文重點研究放在學院工商管理系部，以工商管理系整個下設專業中的核心主幹課程爲座標，以各專業學生應用反饋爲射線，以教師在逐步課程改革中實現理論結合實際爲方向，以教學首要結果爲防線，形成一個龐大的課程與企業合作，企業與人員合作，人員與課程接軌，課程應用數據化，以ERP作爲模擬訓練，以數據挖掘技術作爲整合彙總分析，以人員整體適應和實際收益作爲說明和成果，針對工商下屬各系，形成尖銳有效省時的教育教學輔助工具。針對商務管理專業如何應用數據挖掘技術，數據挖掘技術在商務管理專業中的有效性，以及教學方法與邏輯思維的適應性從幾個系部核心課程依次列舉。

1.數據挖掘技術的概念

數據挖掘是透過挖掘數據倉庫中存儲的大量數據，從中發現有意義的新的關聯模式和趨勢的過程。從商業的角度定義，數據挖掘是一種新的商業資訊處理技術，其主要特點是對商業數據庫中的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業決策的關鍵性數據。利用功能強大的數據挖掘技術，可以使教學管理者把數據轉化爲有用的資訊輔助課堂教學，從而在教育教學中獲得效果。

2.挖掘專業課程數據的研究步驟

第一，數據準備。在開始數據挖掘之前，結合教學課程和質量評價這一問題，廣泛收集學生的各種資訊，建立對教學課程質量分析的數據，爲數據挖掘做準備。

第二，建立數據挖掘模型。運用挖掘技術透過彙總將數據轉換成適合挖掘的形式，挖掘教育管理所需要的各種規則、趨勢、類別等。

第三，結果評估。數據挖掘的結果有些是有實際意義的，而有些是沒有實際意義的，這就需要進行專業課程質量評估。

對發現的規則、趨勢、類別進行評估，可以保證發現的模式的正確性。

第四，分析決策。數據挖掘的最終目的是輔助決策。將數據挖掘獲取的資訊轉成便於理解和觀察的形式反饋給教學管理者，結合實際情況，調整教學專業課程質量評價的方法。

3.在課程教學中數據挖掘技術的選擇

數據挖掘的任務是從數據中發現模式。根據挖掘任務，數據挖掘可分爲概念描述、聚集發現、關聯規則發現、分類發現和序列模式發現等。在選擇使用某種數據挖掘技術之前，首先要將待解決的商業問題轉化成正確的數據挖掘的任務，然後根據挖掘的任務來選擇具體使用某一種或幾種挖掘技術。

具體用關聯規則和序列模式發現在商務管理專業課程中的使用進行描述。在教學過程中，教師可以採用多種教學方法來完成自己的教學任務：比如講授法、討論法、實驗法、計算機輔助教學法、調查法等。在通常情況下，一般可以採取一種或幾種方法進行。據此可以用數據挖掘的方法來挖掘數據庫中的數據，判定下一步應採取什麼樣的教學方法，以滿足教學的需要，更利於學生對知識的吸收。如從每個學生對教學方法的評價以及不同的教學方法得出的教學成績來進行分析，關聯規則的方法來判定此種教學方法適合哪一類學生或哪門課程，使得分層次教學能夠得到更進一步的實施。

4.數據挖掘技術在商務管理專業課程中的應用

根據時間序列模型和關聯規則合理設定專業課程。利用學生成績數據庫和調查問卷，從這些海量數據中挖掘出有用的資訊，分析數據之間的相關性、因果關係，對可以挖掘的數據進行分析，探尋具有價值的規則和資訊，最終找到影響教學效果的.原因，提出合理設定課程的建議。

4.1 國際金融專業

國際金融是商務管理國際經濟與貿易專業的主要課程，其核心點在外匯套利期權期貨交易上，分爲基礎、管理和實務三大版塊。實務版塊大力發揮數據挖掘技術在國際金融課程中的應用，如國際收支平衡表章節下設的歷年國民收入帳戶分析，國際收支調節分析，都需要龐大的數據和有效的資訊作爲基底支撐，在外匯市場業務中，即期遠期掉期等交易方式都彙總了大量的單據和數字，如何在這些大批量的數據中提取有效資訊縮減範圍，應對某一待解決的問題。

透過數據分析綜合應用於課堂教學舉例：按照複式簿記原理，運用貨幣計量單位以簡明的表格形式總括地反映一個國家在一定時期內（通常爲一年）全部對外經濟交易活動的報告檔案。以2005年國際收支平衡表狀況，延續數年總量彈性綜合分析：2005年我國經濟平穩較快發展，對外貿易快速增長，外商直接投資保持規模較大，國際收支保持雙順差，其中經常項目順差明顯擴大，比2004年增長134%，資本和金融項目順差下降43%，國家外匯儲備提升。2006年至2009年持續雙順差局面，2010年我國繼續加強改善宏觀調控，經濟保持平穩增長，除2008年受全球經濟危機影響幅度較小，其他年份時間都取得可喜成果。

4.2 國際貿易專業

國際貿易主課程分爲理論篇和專用實務操作術語篇，教學工作中爲理論結合實際，與現實情況接軌應用，着重在術語方面下了大量功夫。在國際貿易教學裏經常遇到學生反饋回來的問題在術語區分和如何準確使用上，先用數據挖掘的分類技術分成傳統的CDEF，然後再根據提取有效分類組合成各種跟單使用情況的分類，最終以數列原理列舉出每一種術語和其他術語結合在一起如何最佳使用。

在基本術語構建起的狀態下排列組合商業企業跨國公司最有可能進行的術語搭配，包括歷年來針對的案例，提出問題便捷，分析問題明顯，解決問題清晰，有此解決大量疑惑，使時間降到最低，效率提升最高。國際貿易學中引進對術語的支援檢索和分類說明，取得顯著成果。

學生在課堂內透過分類技術學習課程，在實習期間透過校內ERP實驗室客戶根據學科興致和方向的不同，採用的數據挖掘方法也要適當調整，以西方經濟學舉例。微觀經濟學主要內容在供求原理，消費者行爲理論，生產成本理論，市場結構與廠商均衡理論，生產要素與收入分配理論，市場失靈與微觀經濟政策。在教學工作環節中，微觀經濟學理論推證需要大量的圖標、座標、公式以及分析、組合和論證。以供求原理舉例，透過數據挖掘技術對微觀經濟學圖標的彙總，形成大量的供求原理圖形，其中按照用於重點、難點、應試、論文不同方向分類，講課以傳統座標圖形爲核心：由此引起需求彈性、供給彈性的變化，又由此引出補償彈性等連帶問題等諸多關聯圖形，大量節省課堂時間。

4.3 宏觀經濟學

主要研究方向在國民收入覈算，失業與通貨膨脹，經濟週期與增長、開放經濟下的經濟均衡與宏觀經濟政策調節、發展經濟學、環保經濟等，以AD-AS模型舉例：在對圖形、座標等經濟學大量曲線分類集成、篩選羅列的過程中，該數學和計算機模式的應用完全符合教學大綱需突顯的內容重點，依次每章節延續，完全符合數據挖掘技術應用初期特徵一一面向主題、集成、時變、非易失。當我們確定宏觀經濟學的研究對象後，透過數據挖掘技術進行數據準備和提存、預處理和轉換，最後是分析和知識同化。在課堂提煉配合舉例時，以數據挖掘技術整合出的大量圖表製作成的PPT，能以最快的速度配合理論條文映入眼簾，並隨着課堂轉換產生不同重點的變化。

4.4 經濟法/管理學

經濟法中涉及的大量數字資訊和管理學中涉及的有效資訊提煉服務決策恰恰可以完整的結合到一起，如經濟法教學中，學生反饋最多的問題是不好記和記不住，記後遺忘，幾經周折，只應對了學期考試，無法做到舉一反三學以致用，在教學中的頑固性知識點，該知識點特徵爲固定式記憶，條文式羅列，概念式篇幅，以法律規定居多，大都涉及案例，而學生則很難記住經濟法規定涉及的數字和典型案例資訊，透過挖掘技術對全書的整合，羅列出常見數字後跟隨的經濟法律事項規則，常見數字如5、10、15、20、25，高頻百分號爲3%、15%、13%等，這些數字包羅了申請工商登記營業時間，上訴時間、提交材料時間、稅收管理條例時間、董事會會議時間等等，每一數字後跟隨四到五項經濟法律規定，每個規定下匯入幾大案例，每一案例應用一次模擬教學，每一次教學解決一章重點問題，每一個問題形成深刻記憶。

在管理學的應用中，學生在對教學管理活動的演變、定義、角色、職能和屬性進行掌握後，將關聯規則挖掘應用於課程相關分析，貫穿到古典管理理論、行爲管理理論、數量管理理論、系統管理理論、權變管理理論、質量管理理論中，爲教師提供了決策支援資訊。學生在使用ERP實驗室時，能透過虛擬網絡模型，從中正確解決課堂設障起的法律糾紛，以經濟法律常識作爲基礎知識，管理學的計劃組織領導決策控制創新作爲手段，以達到應用幾種學科解決實際問題爲結果，取得可觀成績，現學生已經完全可以獨立進行三門或三門以上具有學科連帶性產生在生活和工作中的實際問題，這纔是教育一直力圖達到的目的，避免脫節，學以致用。

5.結束語

科學地設定商務管理專業課程，不僅能提高學生的學習積極性，優化教學管理，還可以爲加強教學基本建設和優化配置教學資源。在教學管理過程中彙集了大量反映教學質量的數據資訊，如各種類型的教學文檔、詞頻數據、學科術語及多媒體數據等，從中發現有用知識，不僅可以促進教育體制上進一步改革、發展和完善，而且能夠比較客觀地反映教育中存在的問題，期待更多的教學管理者對數據挖掘在教學管理中的應用有更全面的理解和分析。