導(dǎo)語(yǔ)：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)教育督導(dǎo)信息處理研究一文來(lái)源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：利用大數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)教育督導(dǎo)過(guò)程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分類和建模，通過(guò)決策樹(shù)模型實(shí)現(xiàn)完整、準(zhǔn)確提取督導(dǎo)工作數(shù)據(jù)信息的目的。這種方法對(duì)教育督導(dǎo)信息的利用具有創(chuàng)新性，給教育督導(dǎo)工作的各方參與主體提供了很高的應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；決策樹(shù)；教育督導(dǎo)：信息提取

隨著信息化和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，教育正經(jīng)歷著一場(chǎng)“數(shù)據(jù)革命”。大數(shù)據(jù)技術(shù)為教育督導(dǎo)工作的創(chuàng)新搭建起了寬闊的平臺(tái),與傳統(tǒng)督導(dǎo)方式相比較,通過(guò)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、高效的數(shù)字信息化處理，極大推動(dòng)了教育督導(dǎo)監(jiān)測(cè)評(píng)估方法的技術(shù)創(chuàng)新、知識(shí)創(chuàng)新。在2016年10月的深化教育督導(dǎo)改革工作會(huì)議上，國(guó)務(wù)院副總理劉延?xùn)|提出“要?jiǎng)?chuàng)新督學(xué)方式，健全評(píng)估監(jiān)測(cè)體系，提高信息化水平”的號(hào)召。目前，我國(guó)教育督導(dǎo)評(píng)估主要以資料收集和實(shí)地調(diào)研的方式開(kāi)展，傳統(tǒng)的信息采集和處理過(guò)程給督導(dǎo)工作造成很大的負(fù)擔(dān)，而且在督導(dǎo)信息的有效性上難以準(zhǔn)備把握，對(duì)信息甄別手段的匱乏很可能會(huì)影響教育信息價(jià)值的判斷，難以保證督導(dǎo)評(píng)估效果的科學(xué)性和公正性。因此，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)與教育信息處理的結(jié)合，利用數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)督導(dǎo)過(guò)程中的數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別、分類和建模，就能實(shí)現(xiàn)完整、準(zhǔn)確提取督導(dǎo)工作數(shù)據(jù)信息的目的。

一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于教育督導(dǎo)信息處理的必要性

1.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)對(duì)教育督導(dǎo)信息的多樣性。隨著教育資源的豐富和多樣化，線上線下等多種教學(xué)形式也廣泛應(yīng)用于日常課程之中，使教育數(shù)據(jù)資源的外延不斷擴(kuò)大，大量非結(jié)構(gòu)化、異構(gòu)的數(shù)據(jù)增大了教育督導(dǎo)信息處理的復(fù)雜性。數(shù)據(jù)挖掘可以從種類繁多、數(shù)量巨大的教育督導(dǎo)資源中，根據(jù)需求標(biāo)識(shí)出相對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行信息加工的過(guò)程，具有數(shù)據(jù)查找、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)變換、模式發(fā)現(xiàn)、模式評(píng)估和知識(shí)表示等功能[1]。在教育督導(dǎo)信息化處理過(guò)程中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從海量混亂信息中識(shí)別所需求的信息資源，大大提升工作成效，節(jié)省人力、時(shí)間成本。2.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)整合教育督導(dǎo)信息的分散性數(shù)據(jù)挖掘處理信息可以把龐雜繁多的教育督導(dǎo)信息通過(guò)添加人工規(guī)則使數(shù)據(jù)信息帶有實(shí)體關(guān)系標(biāo)記，然后通過(guò)標(biāo)識(shí)利用人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分類，產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)流后可以規(guī)劃數(shù)據(jù)原型來(lái)建立分類模型，通過(guò)模型對(duì)分類后的督導(dǎo)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行提取[2]。利用結(jié)構(gòu)化的優(yōu)勢(shì)，建立模型通過(guò)數(shù)據(jù)權(quán)限等參數(shù)設(shè)置，使“督導(dǎo)前—督導(dǎo)中—督導(dǎo)后”三個(gè)時(shí)期的信息高效率的利用，解決了督導(dǎo)信息評(píng)估中的信息零散，碎片化的難題。3.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開(kāi)發(fā)教育督導(dǎo)信息的價(jià)值性。數(shù)據(jù)的價(jià)值在于利用，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)施使督導(dǎo)信息的質(zhì)量開(kāi)發(fā)成為可能。傳統(tǒng)的督導(dǎo)信息評(píng)估過(guò)程缺少對(duì)目前教學(xué)現(xiàn)狀的全面且綜合性的評(píng)價(jià)，往往評(píng)估結(jié)果缺少嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶哟涡苑治觥?shù)據(jù)挖掘是建立在數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)建模的基礎(chǔ)上，生成系統(tǒng)化、規(guī)范化、層次化的數(shù)據(jù)分析邏輯結(jié)構(gòu)，對(duì)于教學(xué)質(zhì)量做全方位的測(cè)評(píng)，包括學(xué)院、教師、學(xué)生、課程、環(huán)境多維體系，實(shí)現(xiàn)對(duì)評(píng)課數(shù)據(jù)全面深入的挖掘，建立立體式的教育督導(dǎo)評(píng)價(jià)體系[3]。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的教育督導(dǎo)信息的提取

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)采用文本聚類的方式提取督導(dǎo)信息關(guān)鍵詞，生成的關(guān)鍵詞成為信息檢索表達(dá)語(yǔ)句，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)關(guān)鍵性術(shù)語(yǔ)進(jìn)行分詞處理，分析和挖掘詞與詞之間的關(guān)聯(lián)度，從中創(chuàng)建信息提取的關(guān)鍵指標(biāo)和對(duì)應(yīng)的指標(biāo)值，這樣就促使對(duì)督導(dǎo)信息在分流過(guò)程中過(guò)濾和篩選更多有效可利用的信息進(jìn)入評(píng)估環(huán)節(jié)。在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中決策樹(shù)是一項(xiàng)重要的算法分類手段，決策樹(shù)的模式構(gòu)架規(guī)則清晰，適用范圍廣泛，容易被理解。因此，構(gòu)建督導(dǎo)評(píng)估信息決策樹(shù)模型，對(duì)教育督導(dǎo)信息的利用具有很重要的價(jià)值。1.提取數(shù)據(jù)樣本，計(jì)算信息增益。擬定采集的信息樣本數(shù)據(jù)屬性集合S內(nèi)擁有s種樣本數(shù)據(jù)，代表樣本數(shù)據(jù)分類的種類總數(shù)，si代表類Ci內(nèi)的樣本總數(shù)，數(shù)據(jù)集S相應(yīng)的信息熵為：其中，代表樣本集內(nèi)隨意樣本屬于類別Ci的幾率。擬定醫(yī)療數(shù)據(jù)信息屬性A內(nèi)含有v中不同的值，使用屬性A把S分化為v種子集，其中SJ代表A中擁有aj值的樣本，擬定A是目前的測(cè)試屬性，sij即子集Sj內(nèi)類別是Ci的樣本數(shù)量，則屬性A劃分樣本的信息熵是：針對(duì)擬定的子集Sj，信息能夠利用下列公式進(jìn)行計(jì)算：其中，代表Sj里的樣本屬于類Ci的幾率，代表在屬性A中含有aj值的樣本數(shù)量，憑借估算獲取的信息熵相關(guān)信息，獲得屬性A的劃分樣本集S所得的信息增益是：2.構(gòu)建決策樹(shù)模型。對(duì)提取的數(shù)據(jù)信息屬性訓(xùn)練樣本集進(jìn)行待處理，評(píng)估教育督導(dǎo)信息表達(dá)語(yǔ)句的屬性，按決策樹(shù)規(guī)則在估算的信息增益率從中選擇最大的可以作為根節(jié)點(diǎn)，處理屬性集合中其他數(shù)據(jù)，刪除已經(jīng)使用過(guò)的屬性，直到候選屬性子集變成空集，從根節(jié)點(diǎn)出發(fā)，分配類別屬性信息數(shù)據(jù)，形成子節(jié)點(diǎn)，形成決策樹(shù)形結(jié)構(gòu)。構(gòu)建決策樹(shù)挖掘模型為：圖1數(shù)據(jù)挖掘決策樹(shù)模型由此可見(jiàn)，數(shù)據(jù)挖掘以自頂向下遞歸的方式構(gòu)造決策樹(shù)，使用信息增益來(lái)劃分樣本分類的屬性。對(duì)測(cè)試屬性的每個(gè)已知的值，創(chuàng)建一個(gè)分枝，并據(jù)此劃分樣本。這樣就可使得信息處理集合清晰地構(gòu)建出評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)和導(dǎo)向，生成可以理解的教育督導(dǎo)信息的評(píng)估規(guī)則。

三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)下的教育督導(dǎo)信息的應(yīng)用

依據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立的教育督導(dǎo)評(píng)估系統(tǒng)是一個(gè)分層次、多目標(biāo)的復(fù)雜系統(tǒng)，需要綜合處理來(lái)自學(xué)生評(píng)教、教師自評(píng)、教師互評(píng)、督導(dǎo)評(píng)價(jià)、管理者評(píng)價(jià)產(chǎn)生的多數(shù)據(jù)流信息[4]，進(jìn)行分類、關(guān)聯(lián)和評(píng)估才能提供一些可預(yù)測(cè)性的信息，這對(duì)于教學(xué)參與的各方主體都具有很高的應(yīng)用價(jià)值。1.管理者層面，數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)督導(dǎo)全方位循環(huán)監(jiān)測(cè)。在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的支撐下，管理者可以清晰的看到各種分類信息，并且精準(zhǔn)地展現(xiàn)教育工作的落實(shí)情況和詳細(xì)過(guò)程，提供可視化、數(shù)字化、隨時(shí)查看管理對(duì)象的監(jiān)測(cè)評(píng)估機(jī)制。通過(guò)數(shù)據(jù)的深度挖掘，管理者在解決實(shí)際問(wèn)題的時(shí)候，也可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)引導(dǎo)決策的功能。根據(jù)科學(xué)的預(yù)測(cè)分析來(lái)綜合評(píng)價(jià)教學(xué)質(zhì)量和給予檢查對(duì)象全面的反饋信息，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)無(wú)障礙的信息溝通。2.教師層面，數(shù)據(jù)挖掘輔助教師業(yè)績(jī)信息管理。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不但使教師的教學(xué)過(guò)程數(shù)字化，同時(shí)更支撐教學(xué)管理的績(jī)效提升。教師根據(jù)教育督導(dǎo)監(jiān)測(cè)信息的評(píng)估結(jié)果可以量化自己的業(yè)績(jī)，根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，教師可以找出自己在教學(xué)過(guò)程中的薄弱環(huán)節(jié)加以改進(jìn)[5]。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，精細(xì)化分解教學(xué)的各個(gè)環(huán)節(jié)，形成由系統(tǒng)評(píng)分作為教師考評(píng)的重要依據(jù)。3.學(xué)習(xí)者層面，深化和改進(jìn)學(xué)習(xí)質(zhì)量。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)下的教育督導(dǎo)評(píng)估的結(jié)果可以引導(dǎo)學(xué)習(xí)者發(fā)現(xiàn)或改進(jìn)表征要學(xué)習(xí)的內(nèi)容，通過(guò)對(duì)學(xué)生知識(shí)，動(dòng)機(jī)，認(rèn)知和態(tài)度等影響因素的分析，可以預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)者的偏好和學(xué)生未來(lái)的學(xué)習(xí)行為[6]，方便教師及時(shí)為學(xué)生提供幫助，推進(jìn)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)質(zhì)量和科學(xué)知識(shí)的提升。在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的支撐下，教育督導(dǎo)監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)工作的信息處理能力將得到大幅度提升。與時(shí)俱進(jìn)地推進(jìn)教育督導(dǎo)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的改革，全面運(yùn)用分類、聚類、關(guān)聯(lián)、預(yù)測(cè)等統(tǒng)計(jì)模型深入挖掘教學(xué)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，推動(dòng)教育督導(dǎo)評(píng)測(cè)結(jié)果的效果發(fā)揮。

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作者:劉歡 單位:吉林建筑大學(xué)