高等職業(yè)教育數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì).pdf

1、近年來(lái)，高等職業(yè)教育迅速發(fā)展，從規(guī)模上，高等職業(yè)教育已經(jīng)占到了半壁江山；但從結(jié)構(gòu)上，它還遠(yuǎn)沒有形成；從質(zhì)量和效益來(lái)看，50％以上的高職院校剛剛建立，高等職業(yè)教育還處在摸索階段。因此高等職業(yè)教育體系還未完成。同時(shí)，隨著高等職業(yè)學(xué)校擴(kuò)招和學(xué)校的發(fā)展，一些學(xué)校積累了大量的數(shù)據(jù)，如學(xué)籍管理、成績(jī)管理、就業(yè)管理等。但由于缺乏信息意識(shí)和技術(shù)，管理人員只能通過(guò)簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)或排序等功能獲得表面的信息，而隱藏在這些數(shù)據(jù)中的信息一直沒有得到應(yīng)用。如何對(duì)這些數(shù)

2、據(jù)進(jìn)行重新利用，將現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可供使用的知識(shí)，提高學(xué)校的管理水平和辦學(xué)質(zhì)量，是很多高職院校正在考慮的問(wèn)題。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是為解決這個(gè)問(wèn)題而產(chǎn)生的，針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究，國(guó)內(nèi)外已經(jīng)取得了許多令人矚目的成就，并成功地應(yīng)用到了許多領(lǐng)域，但在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用并不廣泛。
　　 本課題利用北京信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院豐富的教育經(jīng)驗(yàn)和大量的極有價(jià)值的數(shù)據(jù)資料，緊緊抓住職業(yè)教育和就業(yè)兩個(gè)中心，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探索信息類高職教育規(guī)律，并在研究的基礎(chǔ)

3、上建立一個(gè)高等職業(yè)教育數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括四個(gè)功能模塊：第一，學(xué)生特征分析模塊，該模塊利用本文提出的基于遺傳的自適應(yīng)模糊C均值聚類算法（GaFcm—Genetic Algorithms Fuzzy C-Means）對(duì)學(xué)生聚類并對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行系統(tǒng)分析；第二，成才因素分析模塊，該模塊利用C4.5決策樹算法建立就業(yè)影響因素模型，從而挖掘出哪些課程對(duì)學(xué)生成才因素就業(yè)有較大的影響；第三，學(xué)生就業(yè)預(yù)測(cè)模塊，該模塊建立了基于主成分分析的決策樹就業(yè)