数据挖掘技术在高校招生中的应用

数据挖掘技术在高校招生中的应用

作者:未知

  摘要:目前我国高校招生中普遍引入了网络技术进行招生,这种招生方式较传统招生方式起到了节约人力物力,提高招生效率的作用,但是还存在一定的问题。因此有人提出在高校招生中应用数据挖掘技术,以挖掘出考生成绩之外的一些就业信息、专业志愿等数据信息,为高校招生工作提供更全面有力的依据。该文首先对数据挖掘技术进行介绍,然后探讨高校招生中应用数据挖掘技术的可行性,最后提出数据挖掘技术在高校招生数据管理中的应用措施,希望帮助促进数据挖掘技术在高校招生中的应用,提高高校招生工作效率和决策水平。
  关键词:数据挖掘技术;高校;招生;应用
  中图分类号:G642 文献标识码:A
  文章编号:1009-3044(2020)05-0014-02
  开放科学(资源服务)标识码(OSID):
  高校招生是高校中一切活动的基础,在高校育人过程中占有很重要的作用,是高校人才培训的基础。如何在信息化飞速发展的今天,在众多数据中筛选出有价值的数据作为高校招生决策和参考依据,成为高校招生面临的一项重要工作。本文就数据挖掘技术及高校招生中引入数据挖掘技术的可行性和应用策略进行研究,希望帮助提升高校招生效果。
  1 数据挖掘技术简介
  顾名思义,数据挖掘技术是从海量的数据中挖掘出有价值的数据信息。数据挖掘技术的成功应用过程也是多个学科的综合交叉应用,其中就包括数据库知识、统计学知识、人工智能知识及计算机知识等[1]。
  通常情况下数据挖掘可以分四步完成:第一步是数据定义。这一步是数据挖掘的前提,在挖掘之前对要挖掘的问题进行定义。不同的定义挖掘出来的结果不同,因此进行数据定义时必须做到精准;第二步是准备数据。数据准备就是进行数据的集成、数据选择及数据预处理,给数据挖掘筛选提供数据;第三步是数据挖掘。数据挖掘是数据挖掘技术的核心环节也是关键步骤,这一步骤的结果是筛选出符合要求的数据。这一步骤的关键是做好数据挖掘方法选择;最后一步是模式评价及解释。这一步骤的目的是方便非专业人员利用数据结果,对挖掘出的数据进行比较详细的评价和解释,使非专业人员及时获得和理解最终的挖掘结果。数据挖掘技术可以分析所有有规则的数据库,目前数据挖掘技术在我国很多行业得到了应用,在金融等经济系统中应用最为广泛。
  2 高校招生中应用数据挖掘技术的可行性
  随着科技的发展进步,高校招生工作中逐步开始应用网络技术,虽然这种模式提高了高校招生工作效率,但工作开展时却还存在很多的问题,例如各校数据格式不统一的问题,给高校招生时与其他学校的学生数据系统对接造成一定的困扰,影响高校招生工作的顺利开展。而高校招生关系到学生未来的命运,必须要认真对待,做到准确无误。
  数据挖掘技术的应用恰巧可以满足高校招生工作数据处理需求,具体功效包括:首先,帮助高校完成招生宣传和咨询。高校利用数据挖掘技术可以通过综合分析历年来被招录的学生情况、各省历史录取分数、录人人数等,来找潜在的学生信息,便于高校向目标学生提供最新的招生信息和专业信息、优惠政策、职业规划等方面的指导,帮助潜在考生更全面的了解高校嘲;其次,利用数据挖掘及时对考生综合素质和能力进行分析,方便入学后各种职位的安排和人才选拔培养,是高校创新人才选拔机制的重要举措;最后,以各省学生就业专业、高考志愿填写、社会专业需求及各高校招生计划等数据库为基础,利用数据挖掘技术实现几者的综合应用,可以帮助高校制定合理的招生计划,避免某专业对某省招生计划名额过剩或者不足,造成生源不足名额浪费或者因为省份需求量少影响学生就业。
  3 挖掘技术在高校招生数据管理中的应用措施
  3.1 做好数据准备工作
  数据挖掘技术应用前提必须是数据准备.而数据准备包括数据选择和数据预处理两个方面。首先,进行数据选择。高校招生工作工作量庞大,需要使用的数据众多、涉及面很广。很多时候数据库中的数据资料并非与提出的数据挖掘定义有关,因此必须将这些数据进行一次筛选,而筛选的过程就是数据选择的过程,目的是保证数据挖掘结果的准确性[3]。其次,数据选择以后使数据满足可定义要求,但是还存在一定的零散性,因此必须再运用一定的手段,对数据进行转换、聚集、集成等方式的处理,使一些数据对象合并、一些无关特征被删除或建立新的数据特征,总之减少被挖掘的数据库中无用的数据量,将这些数据转化成有利于数据挖掘计算的数据。因此,此步骤的质量是影响数据挖掘效果的关键。
  3.2 建立高校招生数据仓库模型
  在高校招生中应用数据挖掘技术,就必须以数据挖掘模型为模型,将数据挖掘技术和数据挖掘工具进行综合运用,在模型中实现对招生决策的分析优化。其中数据挖掘技术应用的数据库是利用数据驱动法在招生系统、高校教务和学生管理系统、社会就业系统等众多系统中获得的数据的综合。其中最常见的数据仓库模型包括概念模型、逻辑模型和物理模型三种。
  3.3 正确选择合理的关联规则算法
  高校招生工作涉及面很广,不仅包括众多的考生家长,还包括众多的学校、专业、就业前景等问题。使得高校招生工作中有很多的数据需要来管理。虽然理论上引人数据挖掘技术,通过数据挖掘技术在相关数据库的数据筛选、处理、挖掘,可以帮助高校有目的地进行招生政策宣传,调整相应的招生计划及给学生提供专业的报名指导,实现提高考生到校报到率、增加学生就业率等目的。但是这一切活动的基础都要将挖掘出的数据应用正确挖掘方法进行计算,将关联规则算法应用到相应的数据处理过程中去。而关联规则算法就是从众多数据中找出数据间的关联点,以这些点为基础建立一些相关的图形,实现数据的正确处理[4]。例如考生志愿填报指导时,将考生的ID作为联系点,对适合报的专业名称进行统计,作为预测依据。
  4 结束语
  总而言之,随着科学技术地进步,越来越多的高科技技术被应用到高校招生系统中,并取得了不错的成绩。但是为了进一步提升高校招生效率,提升学生报到率和毕业就业率,高校招生系统中有必要引入数据挖掘技术,将学生志愿、就业需求等众多数据因素进行分析,给高校招生提供决策支持,提高高校招生效率。
  参考文献:
  [1]许佳,林雨萱.高校招生中引入数据挖掘技术的应用前景探索[J].计算机产品与流通,2019(8):265.
  [2]王新伟,数据挖掘在高校招生工作中的应用概述[Jl.才智,2018(27):166.
  [3]阿布力米提·卡依木,数据挖掘技术在高校招生数据管理中的应用研究[J].大庆师范学院学报,2018,38(3):33-36.
  [4]杨学林.关联规则数据挖掘技术在高校招生中的应用研究[J].计算机产品与流通,2018(3):219-220.
  【通联编辑:王力】
  收稿日期:2019-10-28
  項目基金:该文为新疆石河子职业技术学院院级课题“高职院校招生现状及策略研究——以新疆石河子职业技术学院为例”(课题编号ZY2018-04)的阶段性成果
  作者简介:王冬梅(1979-),女,新疆石河子市人,讲师,软件工程硕士,主要研究计算机应用方向。
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