网络教学平台中数据挖掘系统分析
网络教学平台中数据挖掘系统分析
发表时间：2018-05-23T09:47:43.843Z 来源：《基层建设》2018年第4期作者：王升
[导读] 摘要：网络教学平台中的数据挖掘系统有助于网络教学平台上海量数据的挖掘，不仅能充分发挥信息数据的最大价值，同时还能满足用户的个性化需求，对提升教学质量和教学效率有非常重要的意义。
武汉城市职业学院湖北武汉 430064
摘要：网络教学平台中的数据挖掘系统有助于网络教学平台上海量数据的挖掘，不仅能充分发挥信息数据的最大价值，同时还能满足用户的个性化需求，对提升教学质量和教学效率有非常重要的意义。下文从网络教学平台中所用到的数据挖掘技术以及网络教学平台中数据挖掘系统的架构、应用三个方面，对网络教学平台中数据挖掘系统进行分析，旨在为相关人员提供参考。
关键词：网络教学平台；数据挖掘技术；决策树
引言
信息技术的飞速发展，推动了我国各个领域信息化的发展，其中以教育领域为代表的网络教学平台发展最为迅速。在网络教学平台中，数据挖掘系统的应用，优化了网络教学平台结构，完善了网络教学平台的功能，有效的推动了教育领域的改革，实现了个性化网络教学，对教育事业的发展具有非常重要的意义。
1网络教学平台中常用的数据挖掘技术
1.1聚类分析
聚类分析是一种动态的分类方法，主要是将数据集按照不同的类别进行分类，类别之间差异较大，而同类数据则存在较小的差异。聚类分析中分组的数目是未知的，是数据挖掘系统中获取数据分布情况、分析特定类别的独立工具。聚类分析中包含多种聚类算法，分别是：基于距离、层次、密度、网格、模型的不同算法，在实际的应用过程中，研发人员可以根据不同的目标选择相应的聚类算法。在上述算法中应用较为广的是基于距离的聚类算法，如K-means聚类算法。
1.2决策树分析
决策树是数据挖掘领域中对所研究的事物进行分类、预测的常用工具。决策树算法采用自上而下的递归方式，将数据分类建立一个树形结构。树的每个叶节点代表的是一个类别，它的分支则是测试或选择的结果，而树的最高层代表的是根节点。决策树中的每个节点都选择效果最好的属性对样本进行分类，直至这棵树能够准确的对样本进行分类，或已无可使用的属性。决策树在建立处理会出现很多不可靠的分支或子树，这时需对其进行剪枝处理，以提升系统分类识别速度。决策树的典型算法有ID3、C4.5、CART、CHAID等。
2网络教学平台中数据挖掘系统架构
系统架构设计，对于网络教学平台中数据挖掘系统的开发非常重要。在网络教学平台数据挖掘系统研究中，部分人员是根据相关体系架构提出的架构设计方案（如一多层神经网络算法为基础建立起用户、知识之间的关系），而部分人则采用的是B/S三层架构，主要体现了网络教学平台中数据挖掘系统的功能。在具体的系统架构设计中，相关人员可以结合本校实际情况以及想要实现的目标，进行设计，对于在线测试分析与数据挖掘系统可参考图1架构。
图1在线测试分析与数据挖掘系统的体系结构图
3数据挖掘在网络教学平台中的应用
3.1网络教学平台中数据挖掘的过程
一个网络教学平台数据挖掘系统可以划分为多个过程及其状态，数据挖掘通过划分的教育过程及其状态可以细化挖掘发现其规则及预测。当然前提是有这方面相关的数据及挖掘的必要性。根据挖掘预测的要素目标，可以详细分析教育过程及其状态每一阶段的教育要素的挖掘预测内容。网络教学平台中数据挖掘系统的数据挖掘过程包括：设计、分析、开发、实施、管理、评价。同时该系统也要遵循网络教学过程，使该系统能够更好的为网络教学平台服务。网络教学平台中数据挖掘系统主要是利用数据挖掘技术来对学习资源和学习过程进行优化的系统过程。
3.2网络教学平台中数据挖掘系统的应用功能
首先，对于教学者而言，数据挖掘系统是非常有力的辅助教学工具，有助于教学者完成教学目标。一是，教师通过网络教学平台中数据挖掘系统可以促进其教学的完善。教学者要与其他要素（学习者个体、学生当前学习情况、预测可能发生的结果）进行匹配，以改进教学。如，在该系统的辅助下，教师可以有针对性地对学生进行辅导、了解学生的学习情况及特点、合理规划课程、与其他学科教师进行写作挖掘等。在数据挖掘系统视角下，教学内容被分为科学、哲学、兴趣爱好、技术、实践等多个层次，而数据挖掘系统可以对每个层次的教学内容进行相应的挖掘处理和分析，从而形成了相应的知识挖掘层次，如科学挖掘层、哲学挖掘层、兴趣爱好挖掘层、技术挖掘层、实践挖掘层等；其次，对于学习者而言，网络教学平台中数据挖掘系统尊重学习者的主体地位，将学习细化为学习资源与人际关系的动态组合。在网络教学平台中，学习者利用数据挖掘系统在自身已经积累的知识、学习经验、学习经历的基础上建构新的知识体系，并通过合作和协商来完成知识体系的建构。学习者通过网络教学平台中数据挖掘系统对自身和教学资源、教学过程等要素进行挖掘和分析，找到适合自己的最佳匹配对象（学习资源、学习方法）。在数据挖掘系统各种功能的作用下，学习者的学习方法、学习态度都会得到很大的改变和提升，促进其对知识的理解和掌握，有助于其未来的发展。因此，无论是学习者还是教学者都要善于运用数据挖掘系统，以不断提升自身的教学/学习效率。
结束语
综上所述，数据挖掘技术随着大数据时代的到来已经被广泛应用到了各个领域。在教育领域网络教学平台的应用中，能够发挥信息数据的最大价值，将有价值的数据挖掘出来，满足用户的平台体验需求，提升学生的学习性，增强教师教学的针对性。应用网络教学平台数