工程硕士论文答辩.ppt

2023/11/13,1,基于数据仓库的高职院校教学质量评测研究,答辩人：李原,工程硕士论文答辩,主要内容,一、绪论二、教学质量评测体系的现状与研究目标三、教学质量评测系统模型的初步构建四、基于数据仓库的教学质量评测系统的应用实现五、教学质量评测研究中的OLAP技术应用,一、绪论,1.1 研究背景与意义1.2 数据仓库技术1.3 数据挖掘1.4 研究路线,1.1 研究背景与意义,当今社会对优质教育资源的需求和高等职业院校的自身发展均要求高等职业院校应高度重视教育教学质量。服务于高等职业院校提高教学质量的核心目标，基于现有的教学资源和教育教学基础数据，逐步建立一个的信息化程度较高并具备综合分析、辅助决策和决策支持能力的较为完善的教学质量综合评估评测系统，通过对教学效果指标与学校教学管理和教师教学行为三者之间进行相关性评估评测，对于找到改进教育教学方法的措施，建立激励和约束教师行为的机制，完善教学管理，具有一定的理论和实践意义。此评估评测系统利用已有的综合事务性OLTP(联机事务处理)中的数据，在数据仓库技术、数据挖掘技术和OLAP(联机分析处理)技术等较为先进技术方法的基础之上逐步建立起来。,然而，要在现有的教学管理系统的基础上进行改造实现辅助决策能力是相当困难的。其一是由于现行系统中存在着很多为不同应用目的所开发的专用系统(如学籍管理系统、教师管理系统、排课系统、教材管理系统等)，这些软件大部分是运行在不同平台之上，有着不同的数结构，而且数据量庞大、采集困难、处理复杂。其二以往的系统都是以查询管理为主的OLTP，要在其上开发辅助决策功能就更加困难。本文拟应用数据仓库技术来解决教学质量评估评测的问题，提出了基于数据仓库的教学质量评估评测研究，对于国内发展数据仓库技术、研究新型的支持辅助决策方法，尤其是为高等职业院校结合自身实际，加强和完善教学管理，具有重要的现实意义。,教学质量评测国内外发展状况,在欧美等国家，一些大学己经开发使用了基于网络的教学评价系统，如华盛顿大学的教学质量评测系统IAS、亚利桑那大学的教师课程评价TCE、堪萨斯州立大学的教学评估和个人发展系统IDEA等，这些系统通过校园网络实施教学评价，129且取得了较好的效果。还有一些大学开发了网络教学系统，在这些系统中已经开发了基本的教学评价功能，如Virtual-U教学平台在教学评价方面做的比较全面，包含了作业、考试的定性与定量评价与管理。国内的基于网络的教学评价系统的研究和开发工作在近几年开始起步，有一些高校已经开始在此方面做了一定的研究和尝试。例如北京师范大学开发的一套网络教学系统Vclass中就包括了教学评价功能，Vclass教学评价含有作业、考试的管理和评价，包括了对系统、对教师、对学习者的定性的评价，但是这些平台对于教学系统的四要素:教师，学生，课程和综合环境，缺少系统的考虑。其他的还有浙江大学、华中科技大学、空军雷达学院等学校均开发了基于网络的教学评价系统。,1.2 数据仓库技术,二十世纪九十年代初期，一项新型的数据集成和处理技术一一数据仓库问世并开始成为潮流。数据仓库是市场激烈竞争的产物，其目标就是要达到对管理层提供有效的决策支持。很多大型企业为了使自己在竞争的环境中能够立于不败之地，纷纷建立起自己的数据仓库，在市场竞争中显示了强劲的活力。数据仓库技术的目标就是支持辅助决策，这一点也正是教育管理方解决所面临的技术难题时所需要的。数据仓库是一种信息环境，它能够为管理层提供综合性的完整的概括，使得决策所需的当前以及历史数据更方便易得，既不会影响操作型系统的应用，又能辅助支持决策处理，从而保持企业中应用信息的一致性和完整性，为企业提供了灵活的、交互的决策信息资源。,1.3 数据挖掘,数据挖掘就是从海量的数据中发现隐藏于其中的规律或数据间的关系，为决策提供支持依据。它通常采用机器自动识别的方式，基本上不需要更多的人工干预。数据挖掘技术是数据仓库技术中一种重要的应用程序，具有相对独立性。它涉及到数据库技术、统计分析、人工智能技术、机器学习等多种技术。数据挖掘的分析方法关联分析、序列模式分析、分类和预测、聚类分析数据挖掘技术的过程数据挖掘是一个多阶段的过程。在一般情况下，它可分为三个主要的阶段，即:数据准备、数据挖掘、结果表达和解释,1.4 研究路线,(1)对现行高职院校教学质量评估评测工作进行调查分析，全面把握其现状和基本要求。(2)在现有的数据管理信息系统中，对教学质量评估评测的数据进行收集、数据处理等工作。(3)初步建立基于数据仓库环境下的教学质量评估评测系统模型。(4)在数据仓库环境的支持下，以计算机应用基础课程的教学效果为背景，进行辅助支持决策的研究。(5)采用基于关系型的数据库的OLAP方法，以实现对数据仓库的多维数据的应用。,第二章 教学质量评估评测体系的现状与研究目标,2.1目前的教学质量评估评测体系2.2 教学质量评估评测研究的目标2.3本章小结,2.1 目前的教学质量评测体系,基本原则生存、竞争、危机，这样的字眼同样出现在高职院校的管理者面前。现在，硬件设施再也不能成为学校吸引生源的单一的因素，“以质量求生存”已经成为每个高等职业院校的必然选择，也是高职院校发展的潜在动力。学校的教学质量能否得到有效的保障，关键在于教师的授课质量，而教学方法在教学过程中起着决定性的作用。为了提高学校的教学水平，必须有一个良好的评测体制对教师的教学质量进行监控和指导。所谓教学评估评测，就是根据教学的目的和原则，利用所有可行的评估评测方法以及技术对教学过程和预期的一切效果给出价值上的判断，以提供信息来改进教学和对被评估评测的对象做出某种资格的证明。它的内容主要包括对学生的“学”和教师的“教”的评价。,建立教学质量评估评测体系应遵循一些基本的原则:1.权威性原则只有在监控与评价的结果具备权威性时，才能使监控与评价具有导向性和指导性，才能真正激发教师的工作主动性和创造性，从而推动教学活动中的各项工作，达到保证和提高教学质量的目的。2.科学性原则在制定教师的教学质量监控与评价的标准和方法上应该注重科学性，在制定监控与评价的具体指标时应将定性与定量评价相结合，精确量化与模糊量化相互补，并采用多渠道的科学、系统地监控与评价的方法。3.简易性原则一个良好的教学质量评估评测体系从理论上做到完善是比较容易的，但最关键的还是在实际教学中的可操作性，只有可操作性强，才能长期的坚持下去。,2.1.2 基本方法,目前高等职业院校的教学质量评测方法通常被分为两大类:一是定性的方法，二是定量的方法，通常是将两种方法结合起来进行教学质量评测。学校在教学质量评测中运用了量化方法，但目前的定量评估评测存在如下问题:(1)内容上过于简单且评估评测主要考察的是人的行为，与现代教学理念不相符。(2)评测主体过于单一。由于教学评估评测具有主观性，为了保证其客观和公正，应该强调主体多元化，主张使用更多的人或事实成为评估评测主体，甚至连评估评测对象也可以成为评估评测主体。(3)方法单一。定量方法一般运用平均数法，都是静态研究，它主要是由现在的数字化校园资料中获取的平凡知识，资料的利用率不高，一方面造成了信息资源的浪费，另一方面人为因素的成份比较多，因此不能充分发挥教学评估评测的督导作用。,2.1.3 现状与成效,2.1.3.1 现状目前，教学质量监控和评测主要通过以下几种形式进行:(1)听课制度(2)督导制度(3)教学检查制度(4)学生评教制度(5)其他质量评估评测目前，虽然高等职业院校的教学管理基本实现了计算机管理，但对教学质量评测体系来说，还基本停留在手工阶段。其中，工作量最大、数据量最大的一项是学生评价。由于学生人数众多，上课时间分散，要组织学生按照规范为任课教师打分是非常难以组织的事情。另外，学生的评测在某种程度上也有人为因素的影响，从而导致了某些评测的数据失真。,2.1.3.2 成效目前的监控和评估方式在一定程度上起到了质量控制的作用，但其效果还不够理想。如听课制度，大多数院校不能完成学期初安排的听课任务，特别是领导，常因其他工作而耽误，所以听得少，评得更少，即使能针对听课中发现的问题与教师进行交流，帮助教师分析问题、总结经验，这也只能在很有限的范围内起到一定的作用;督导制度，目前也主要是对课堂教学中的共性进行评价，对个性化教学以及其他教学环节，如实习、实训等则缺乏监督;学生评教制度，虽然各院校也力求客观、全面，但由于项目量化和学生认知、态度等因素的影响，仍有较大的局限性和偏差;其他监控和评价手段也或多或少地存在着走过场的现象。,2.2 教学质量评估评测研究的目标,教学质量评估评测的目的是利用现有的数据应用数据仓库技术实现教学质量评估评测。找出影响教学质量的关键性问题，充分利用多年积累的各类数据，挖掘其中的内在关系，为教学管理措施的制订起到辅助决策作用，为教师一一教学过程中的决策者提供支持，以便于有目的地进行教学方法的改革，或指导学生有方向性的学习。教学管理部门一一教学过程的决策者和评价者，可以根据这些数据和分析来指导教学工作，以及对教师的教学质量进行客观的、公正的、科学的评价。,2.2.1 近期目标,通过对教学质量评估评测研究的主题分析，建立教学质量评估评测系统的数据仓库，并利用现有学生的自然信息、高考入学信息及一年级计算机应用基础课程的成绩，对在校学生所学的本门课程进行教学质量的评测，从中找出影响教学质量的各项因素，帮助教师选择有效的教学方法，以促进课堂质量的提高，将教学改革落到实处。,2.2.2 最终目标,充分利用现在的信息资源，实现教学质量评估评测的科学化、规范化，为学校的教学决策和教育教学改革提供支持。通过本项目研究的深化和扩展，还能对其它基础课学科的教学方法研究、辅助教学改革起到一定的推动作用。若能充分利用多年来积累的教育数据，建立数据仓库，实现OLAP(在线分析)，挖掘其中的内在关系，还可以为教学管理措施的制订和完善起到辅助决策作用。,2.3 本章小结,本章首先分析了教学质量评测体系的基本概念及原则，其次分析了教学质量评测体系的现状与成效，并进一步分析了教学质量评测系研究的目标。本章为后续章节的进一步研究奠定了基础。,第三章基于数据仓库的教学质量评测系统模型的初步构建,3.1数据仓库的定义及其相关概念3.2数据仓库系统的一般框架结构及数据组织3.3教学质量评测系统模型的初步构建3.4 本章小结,3.1数据仓库定义及其相关概念,数据仓库概念及特性数据仓库可以从不同的角度给出是不同的定义。常用的数据仓库定义为“一个面向主题的、集成的、随时间而变化的、非易失性数据的集合，用于支持管理层的决策过程”。这个定义具体的体现了数据仓库的如下特性:面向主题性、数据集成性、数据的时变性、数据的非易失性、数据的集合性和支持决策作用。,3.1.2数据仓库的作用首先，数据仓库提供了标准的报表和图表功能。这些功能是对传统的联机事务处理(OLTP)的扩充，但在数据仓库中，数据是经过汇总归纳的，保证了报表和图表反映的是整个企业的一致信息。其次，数据仓库支持多维分析。应用多维分析可以在一个查询中对不同的数据进行纵向或横向的比较，这在决策工作中非常有用。第三，数据仓库是数据挖掘(Data Mining)技术的关键基础。由于数据仓库提供了关于整个企业全局的、一致的信息，因此，在数据仓库的基础上进行数据挖掘，就可以针对整个企业的状况和未来发展做出比较完整、合理、准确的分析和预测。,3.2数据仓库系统的一般框架结构及数据组织,3.2.1数据仓库系统的框架结构所谓数据仓库系统是以数据仓库为基础，通过数据的筛选工具、数据转换工具、查询工具、报表工具、分析工具和数据挖掘工具等，满足用户对信息的各种需求。如图3.1所示数据仓库系统通常由数据仓库、管理部分和分析工具三个部分组成，这三个部分之间的关系。,图3.1数据仓库系统结构,3.2.2数据仓库的数据组织,数据仓库中数据的组织方式与数据库不同，通常采用分级的方式进行组织。一般包括早期细节数据、当前细节数据、轻度综合数据、高度综合数据、以及元数据五部分。典型的数据组织方式如图3.2所示。,图3.2 数据组织方式,显然，由于数据仓库需要管理的数据量极为庞大，并且服务的目的不同，传统的数据建模方法已经显得力不从心。事实上，传统的方法主要面向事务型的分析处理工作，因此，需要有新的数据建模方法来完成数据仓库中数据的建模和组织，这种数据模型就是多维数据模型。关系数据模型中，数据是以二维表的形式反映。在多维数据模型中，数据是以多维逻辑方式组织，数据在各个维之间相互交叉，形成了数据的立体视图。所谓维就是相同类数据的集合，例如图3.3所示的班级的人数是按时间、系和专业组织起来的三维立方体，加上变量“班级”，就形成了多维数据结构。系维的数据可以是平坦结构，即每个系(A,B.)，也可以是层次结构，即学校学院专业，如图3.4所示。,图 3.3 多维结构示列（学院、年、专业）,图3.4 学校、系、专业的维,3.2.3数据仓库的结构,1.自顶向下的结构这种模式要求首先建立数据仓库，但是由于建设规模较大，实施周期长，费用高，初期效果并不明显，致使许多企业不愿或无法接受。2.自底向上结构这种结构从最关键的部分开始，先以最小的投资，完成企业当前需求，获得最快回报，然后再不断扩充，有助于部门级管理人员合理安排预算和及时采用新的数据仓库技术来产生合乎自己角色的专门应用。3.企业级数据集市结构通过创建一个共享的结构，企业级数据集市支持由数据集市到数据仓库的开发。这种框架不是固定不变的，它随着数据仓库的开发而不断调整。,3.3教学质量评测系统模型的初步构建,3.3.1教学质量评测研究的主要内容及技术路线3.3.1.1教学质量评测研究的主要内容教学质量评测的分析主题，从现有的教学管理数据库中抽取与质量评测有关的数据，经过抽取、清洗、转换等过程后进入数据仓库，从课程、学生类别、班级、生源地、生源类别、学期综合成绩评定、学期综合素质评定、高考成绩分类、任课教师、教师的学历、教师的职称、周工作量、教师的学期评测分等方面建立教学质量评测主题立方体，运用OLAP分析教学质量评测的基本特征，其体系结构如图3.8所示:,拟采用的技术路线,针对教学质量评测分析主题，进行数据仓库模型的设计。其中概念模型设计阶段要确定与教学质量评测分析主题有关的因素、需要描述的问题;逻辑模型设计阶段拟采用实体关系建模和维度建模方法分别建立教学质量分析的实体关系模型的维度模型。基于教学质量评测分析主题建立数据仓库模型，根据设计的内容，建立时间维、班级维、学院维、课程维、生源分类维、生源地维、学期综合成绩维、学期综合素质维、高考成绩维、教师维、学历维、职称维、工作量维、教师学期评测维等维度，同时构建教学质量评测分析主题事实数据表，从而得到教学质量评测分析的数据仓库模型。,图3.8教学质量测评系统体系结构,3.3.2教学质量评测研究分析主题的概念模型设计,在教学质量评测研究中，需要解决的问题是教师教学质量评测的问题，与此相关的数据主要来源于学校教务处信息中心、各个学院的教务管理信息，包括各学院的学生学习成绩管理信息及各学院中教师的一些管理信息。主题域是围绕着课程、学生、教师，主题之间的关系是教与学的关系。其描述为通过的人数、总人数。对于课程的主题域，可以根据学生、教师的属性从不同的侧面分别确定，从而找出它们之间的关系，进而得出教学质量评测的特征。其概念模型如图3.9所示。,图3.9 课程、学生、教师的概念模型,3.3.3教学质量评测研究分析主题的逻辑模型设计,3.3.3.1实体关系建模实体是从现有数据库中的成绩班级信息和教学计划等数据中选取成绩:所有学生的学习成绩;学生信息:学生的自然信息，教师信息:教师的自然信息，课程信息:课程的说明;班级信息:班级说明信息;、学生信息、教师信息、课程信息、包含学生的综合评定成绩;包含每学期的评测分;根据以上各实体及其属性而得出了教学质量评测的实体，其包含了质量评测的各种特征信息。建立的实体关系模型如图3.10所示：,图3.10教学质量评测分析实体关系模型,3.3.3.2 维度建模,在教学质量评测分析中，采用的是雪花型架构。在实际应用中，详细类别表通过对事实表在有关维上的详细描述，达到了缩小事实表，提高查询效率。质量评测分析中不同维度的构建如下：时间维:考试成绩所在学期、学年;学生类别:表明学生的性别;班级维:学生所在的学院、专业、班级，有学院、专业、班级三个层次;课程维:包含了有关课程的信息内容，同一课程名的不同教学学时计为不同的课程;成绩维:学生的课程成绩;生源分类:学生招生入校时物生源类别;地区维:学生招生入学时的生源地，到省;综合成绩维:学生的综合成绩评定;,综合素质维:学生的综合素质评定;高考成绩维:包含了高考的四门课程的成绩和总成绩，需要说明的是这个成绩是以等级方式给出，主要考虑的原因是:不同省份的考试试卷不统一，高考的录取分数不统一，各省的录取最低分也不同，只有将考生的成绩与最高分、一本录取分、二本录取分进行比较，以某种确定的方式生成一个等级，才能将所有学生的成绩放在一起进行比较;教师维:包含了教师的工龄、教龄和学历;职称维:工作量分级:包含了教师的周工作量、科研工作量(以周计算)，在职的学历进修工作量计算(以周核定的工作量);学期评测维:每学期的学校对教师的考评分(传统的计算);教学质量评测分析的事实表在上述维建立的基础上完成，具体内容如下表3.2所示:,表3.2教学质量测评分析主题事实,表3.2教学质量测评分析主题事实,教学质量测评分析的数据仓库模型,3.4 本章小结,本章首先阐述了数据仓库的定义和相关概念，然后分析了数据仓库系统的一般体系结构，并在此理论基础上初步构建了教学质量评测研究主题的概念模型和逻辑模型。,第4章 基于数据仓库的教学质量评测系统的应用实现,由于数据保密性问题，实际应用中的数据是基于我校学生计算机应用基础课的学习评测为背景，进行教学质量评测研究。此应用相对数据仓库设计来讲模型较原设计的规模要小得多。计算机应用基础课程，是全院性的基础课程。我校学生的计算机应用基础课程的成绩有两部分组成:一部分为参加湖南省二级等级考试成绩，另一部分为平时成绩，湖南省二级等级考试成绩又作为计算机应用基础课成绩记载的一票否决条件，即如考试不合格，就没有总评成绩，直到通过为止(许多大二、大三的学生因为没有通过省二级考试，而没有计算机应用基础课程的成绩)。,4.1主题分析,基于湖南省计算机二级等级考试成绩，根据学生、教师的属性从不同的侧面分别研究确定它们之间的相互关系，进而得出教学质量评测的特征。,4.2数据准备,研究中所选用的数据一方面是来自学校教务处的学生注册中心的2007级到2009级的学生的基本信息:包含的数据内容如:学号、姓名、学院、专业、班级、性别、身份证号、考生的考区、家庭住址、考生分类等相关信息;另一部分数据是来自计算中心教务科的2007级到2009级学生计算机应用基础课程成绩及相关信息及授课教师、课程表等相关信息，包含的数据内容有:学号，学院，专业班级、等级考试成绩、平时成绩、综合成绩。任课教师的自然信息也是来自计算中心，包含了:教师的学历、工龄、职称、任课的专业班级等，其中等级考试成绩的初始来源是省计算机二级等级考试成绩。学生的自然信息:学生学号、姓名、性别、属哪个省的考生，考生的考区，考生是来自城镇还是农村，所录取的专业等相关信息;学生在校的相关信息:考试成绩、学院、班级等相关信息;授课教师的自然信息:教师的职称、工龄、学历等。,4.3数据清洗,因所选用的数据质量不高，如学号的管理，不同时期学号的编码方式不同，学生生源地信息空缺，学生的班级在不同的表中不统一，班级专业在学生的变化过程中数据不一致等，在数据清理和集成的过程中按以下方式完成:(1)湖南省计算机二级等级考试每年两次。研究中所选用的成绩是第一次的考试成绩，对两次参加考试和第二批参加考试的学生成绩不列入研究范围。原因有两个:一方面，不同时期参加考试的效果是不同的;另一方面，整体的共同教学，更能反映真实的教学效果。几年来每届学生第一次报名参加考试的人数按在校的比例达90%以上，总体上参加考试的成绩能够及时反映总体的教学状况。(2)学生的生源地信息，主要来自学生的身份证号码，需要补全的方式是从学生参加高考的考区和家庭住址信息补齐。做到相对补齐数据是从07级到09级，产生的数据质量比较好，因此最终选择了07到09级的数据作为研究的数据。,(3)学号应用最新的编码方式进行管理，对2007级学生的学号也按新的学号方式重新对应生成，形成统一的学号编码。(4)省份、市县的编号采用的是与身份证号相同。(5)学院的编号与学校的编号相同，专业班级的编号是采用年级编号+学院编号十学号的专业班级编号，重复编码的再在最后位修正。学生的专业班级不统一的以上课班级为准。(6)对不能完成处理的数据进行删除。(7)对相应的数据进行属性规约处理和分类汇总处理。最终清理的事实库有近两12000条记录，一个事实表和六个维度库，从不同的侧面反映学生学习成绩的形成。其实体关系如图4.1所示。,图4.1 质量测评实体关系图,4.4数据仓库的建立,在完成了数据的准备、清洗、转换等工作后，开始建立以分析学生考试成绩为主题的数据仓库。应用分析中事实表中的度量值为考试的通过人数和总人数。维度包含了时间维、班级维、生源地维、任课教师维、生源分类及学生的自然属性。数据仓库的构建采用的是微软SQL Server 2000提供的Analysis Service工具。数据仓库的建立模型为雪花型模型,4.5系统的总体设计,传统的教学质量评测一般采用向学生发放教学质量调查表，收集学生对任课教师教学质量的评价信息，采取人工或利用光电阅读器的方法进行统计。但这种方法的信息量不足，因此建立基于数字化校园环境的网上评价系统具有重要的现实意义。将教师教学质量的整个评估过程放在校园网上进行，信息的采集、评估结果的统计和发布均通过网络进行，不仅可以提高教学管理的效率而且可以不断积累教学数据，为后期的数据分析提供有力的数据保证。教学质量评价系统力求将传统的管理向数字化、无纸化、智能化，综合化的方向发展。系统的运行平台基于windows2000操作系统，采用BrowseServer的模式，学生可以在windows或者是Linux的工作站上进行操作。教学质量评测系统的功能设计该系统的功能如下面的功能模块图43所示。,图43教学评测系统的功能模块图,教学质量评测系统的数据流图,教学质量评价系统主要包括评价体系的构建模块、评价模块和数据挖掘模块，整个系统和部分子系统的数据流图如图44所示。,图44 教学评测系统及子系统的流程图,教学质量评测系统的详细设计,系统的用户可以分为三类，即教师、学生和系统管理人员。三类用户所能实现的功能是不同的，因此可以将系统分为三个子模块，即教师子模块、学生子模块和管理人员子模块。1用户登陆系统的设计系统针对多类型用户登录系统设计了选择“身份”：教师、学生、管理人员，经身份验证登录系统后，系统根据用户身份跳转至不同页面。2教师模块的设计系统设计教师模块各个功能如下实现：（1）登录系统全校每个教师都有统一的编号，根据各自唯一的编号作为标识登录系统，初始密码与统一编号相同，教师登录后可以自己修改密码。教师的信息记录在数据库的教师信息数据表中。,（2）参与教学评价只能对同一教研室的老师进行评价，评价页面显示管理人员制定的该评价方向上的评价表，评价完毕之后提示将不可以再做修改。通过建立与数据库的连接对相应的数据表使用select语句和insert语句，即可实现此处操作。（3）查看评价结果主要包括查看学生和老师对自己的评价信息，对每一种评价信息分别建立查看评价结果页面。3学生模块的设计学生是参与教学评价的主体，其主要任务是参与并完成教学评价。根据学生学号的唯一性，设定其登录系统的标识，初始密码同学号相同，学生登录后可以修改密码，考虑与校园网教学系统的接口，建立学生基本信息表；建立课程评价页面，教学系统的接口，建立学生基本信息表；建立课程评价页面，评价完毕之后提示将不可以再做修改，一门课只可评价一次；学生评价完毕，退出系统。,4管理人员模块的设计系统设计管理人员模块各个功能如下：（1）登录系统。管理人员都有唯一的用户名和密码。管理人员的信息记录在系统信息表中；（2）开启评测。管理人员登录后可以设置开启或关闭系统，只有在系统开启时才能进行评价。通常在学期的最后几周开启评测系统，评价时间为期一周左右；（3）添加信息。主要包括添加学生、老师、课程、院系部和教研室信息。对每一个任务，分别建立添加页面。（4）查询功能。可以查询每位老师的得到的评价信息，包括学生和同行的评价。,4.6 本章小结,本章分析了教学质量评测系统的目标及功能方面的需求，并设计了系统的体系结构，本中重点研究了教学质量评测系统的数据准备，数据清洗以及数据仓库的建立过程，最后进一步分析了系统的实现。,第5章 教学质量评测研究中的OLAP技术应用,5.1 联机分析处理(OLAP)概述关系数据模型促进了关系数据库及联机事务处理(OLTP)的发展。数据不再以文件方式同应用程序捆绑在一起，而是分离出来以关系表方式供大家共享38。在兆(M)、千兆(G)到兆兆甚至千兆兆字节(P)的数据中，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的数据已再不是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而是要对多张表中的千万条记录的数据进行分析和信息综合。OLAP技术，以它先进的分析功能和以多维形式提供数据的能力，正作为一种支持企业关键商业决策的解决方案而迅速崛起。,5.1.1 OLAP的定义,OLAP联机分析处理用来帮助用户轻松并有效地完成商业信息的结构分析工作。可将数据仓库的数据加以筛选、分类、汇总产生物理数据，并以各种数据模型显示给用户，让用户可以按不同的主题和角度，并凭借专业的直觉，操作并分析信息，找出问题的重点。,5.1.2 OLAP的技术特性,（1）OLAP是交互式的分析方法（2）OLAP提高了可视化界面（3）OLAP是多维的（4）OLAP实现动态数据分析,5.1.3 OLAP的基本分析操作,（1）切片选定多维数组的一个二维子集的动作叫做切片，即选定多维数组(维1，维2，维n，变量)中的两个维，如维i和维J，在这两个维上取某一区间或任意维成员，而将其余的维都取定一个维成员，则得到的就是多维数组在维i和维J上的一个二维子集，称这个二维子集为多维数组在维i和维J上的一个切片，表示为：(维i，维J，变量)。例如，图5.2所示是一个按学院、时间维和专业维组织起来的班级数组，用多维数组表示(学院，时间，专业，班级)。如果在专业维上选定一个维成员(设为“生物”)，就得到了在专业维上的一个切片；在学院维上选定了一个维成员(设为“化工学院”)，就得到了在学院维上的一个切片。显然，这样的切片的数目取决于每个维上维成员的个数。,图5.2 切片,（2）切块选定多维数组的一个三维子集的动作称为切块。从另一个角度来讲，切块可以看成在切片的基础上，进一步确定各个维成员的区间得到的片段体，即由多个切片叠合起来。在图5.2中，如果将时间维上的取值设定为一个区间(例如取“2007-2009学年”)，而非单一的维成员时，就得到一个数据切块，它可以看成是由2007-2009学年3个切片叠合而成的。,（3）多维报表的旋转操作旋转即改变一个报告或页面显示的维方向。例如旋转可能包含交换行和列，或是把某一个行维移到列维中去，或是把页面显示中的一个维和页面外的维进行交换(令其成为新的行或列中的一个)，(a)例是把横向为时间向为时间的报表。(b)例是把横向为时间间而纵向转为省份的报表、纵向学院的报表旋转成为横向为学院、纵、纵向为学院的报表，变成一个横向仍为时间的报表。,（4）钻取钻取处理是使用户在数据仓库的多层数据中能通过导航信息而获得更多的细节数据。通常包括下钻和上翻两种操作，又称细化和概化。上翻可以看到高粒度数据，而下钻能够观察到更详细的数据。钻取的深度与维所划分的层次对应，而交叉钻取即可让用户在同一层次从一个数据集横向地移到另一个数据集进行查看和分析。,5.3 OLAP的数据存储方式,OLAP是一种用于大容量数据汇总与分析的技术，它势必支持多维性、可钻取性、可旋转性和多视图模式。为了满足OLAP的性能要求，数据仓库可以建立在关系型数据库的基础上，也可以建立在多维数据库的基础上。因此根据提供给用户接口的数据存储方式不同，将OLAP分成三种结构：基于关系数据库的OLAP(ROLAP)、基于多维数据库的OLAP(MOLAP)和混合型OLAP(HOLAP)。,5.4 基于关系数据库的OLAP,由于本项目中数据大都是关系数据库中的数据，少部分为Excel数据表，数据转换自由，数据存储的方式选用了ROLAP。因此选用了SQL Server 2000的Analysis Services作为OLAP的应用平台。对上一章中我们建立的数据仓库应用OLAP对数据进行查询、分析，以不同的视角进行维度特征的观察，从而寻找出影响考试通过的一系列的因素。以下是从不同的维度对数据的分析,5.4.1 学生性别对比,在多维数据浏览器中，我们选择了对学生的性别进行统计，从统计数据结果可以看出，在湖南省计算机二级等级考试的成绩中，女生的考试通过率高于男生，平均相差6个百分点。从对生源的分类统计和学生的专业分类统计看，女生的通过率仍高于男生。因没有前面的基础数据支持，产生的更多原因没有办法说明(如学风问题等)，但从整体的统计结果来看，对计算机应用基础课程本身来说，女生也能取得很好有成绩，在教学活动中应注重提高男同学的学习积极性。,图5.4 男生与女生数据对比,5.4.2 生源分类,从统计分析表中可以看到，城镇的学生的考试通过率高于农村，城镇中学生中，应届生高于往届生，农村的学生中应届与往届的成绩相差很少。如果在多维数据库建立一个以学生生源分类为数据集的决策树数据挖掘模型，应用浏览相关性网络，我们能够很清楚的得到一个关键的结论：通过人数相关联最强的是农村应届生的通过率。直接与考试的通过人数相关联的是农村应届生的通过的数，与此相关联的下一个对象是农村往届城镇应届城镇往届，城镇应届、农村往届学生的通过率也直接对总通过率产生影响。因此在教学活动中应加大对应届学生的学习管理。,5.4.3 地域差别,历年计算机等级考试，我校的每学期的通过率都在70%以上，但相对而言，一些省的学生的学习成绩相对比较低，从历年的统计中我们可以发现，比较低的几个省份主要集中在如：云南、西藏、贵州、湖北、陕西等地，如图5.8中的表。通过建立决策树数据挖掘模型，看区域上的差异点。它所构成的相关性网络图中将全校的三十多个省分成了四个区，其中一个区直接与考试有通过率相关联，在这里起决定性作用的为湖南省籍的学生，其次相关联的是山东籍学生。湖南省内的学生人数总占全校人数近40%，在教学活动中应注重这些学生的学习基础。,图5.9 不同省份通过率表,5.5.4 学院之间的差别,在所有学院经管系、机械系、商贸系的考试通过率比较低，考试通过率较高的学院是:信息系、汽车学院、电气系、艺术系。在各个学院中三年制专业的学生考试成绩比五年制专业学生要高。但汽车学院没有五年制专业，学生的考试通过率也很高，而艺术系三年制专业学生的考试通过率低于五年制专业学生。机械系三年制专业成绩很高，但五年制专业成绩很低，如图5.12中的表所示。,图5.12 学院成绩对比图,教师教学,计算机应用基础的教学工作主要是由计算中心的教研室的教师承担完成，中心教师上课结果的统计表从上图上可以看出:在教授、副教授的授课中，工龄在26-35年的教师授课的质量总体比较高;中级职称在11-15的教师教学质量比较高，在硕士研究生的讲师中，工龄在1-5年的教师中，教学的考试通过率在前茅。当从教龄做参考时，教龄在16-25年和1-5的教师教学质量相对要高，但新参加工作的老师考试的通过率相对也是很高的，如图5.14所示。,图5.13 学历为大学本科统计表,，教师的教学水平直接与通过人数相连接的是大学的副教授，逐级相关联的是研究生讲师研究生助教本科讲师本科教授等。同样个人在教学中的地位从数据挖掘的决策树也可以了解到。彼此相互关联的点，同时也有散点。在关联点的状态下，某一教师的通过人数直接与总的通过人数相关联，由此关联的是下一个教师，当选定该老师与之相关联的是一系列的教师。通过这个个关联过程，可以很清楚的总结出，所在部门哪些教师在教学过程中起着重要的作用。,第6章 结束语,6.1小结本研究以高等职业院校教学管理为背景，以教与学双方的动态信息为研究对象，在数据仓库环境的支持下，对教学质量评测的模式和方法进行了较深入的探讨和有益的尝试，以期为高等职业院校教学管理层的决策提供新的支持途径。论文的应用研究部分，选取了2007到2009级在校学生计算机应用基础课程及其它相关数据为样本，依据教学工作实际情况，确定了影响样本分析的基本特征向量和目标变量，建立了以教学质量评测为主题的数据仓库，并在此基础上应用数据挖掘的方法对特征量进行分类研究，对影响教学质量的多种因素进行了分析。实践证明，论文整体的技术路线可行;数据挖掘的结果对样本课程的教学及教学管理具有一定的指导意义;其研究方法，可为高等职业院校教学质量评测工作借鉴或参考。,6.2展望和下一步的工作,本研究的立题和所做的尝试肯定是有益的，但所做的探索和工作的确只能算是初步的。沿着这一方向需要继续尝试和探索的问题还很多。譬如:探讨在不同基础课(如英语、高数、物理、机械制图等课程)中影响教学质量的关键问题和因素，为教师提高教学效果提供帮助;深入探讨影响教师教学质量的多种因素，包括各种直接的(如学历、职称、教龄等)或间接的(承担的教学工作量、授课的门数等)，客观的或主观的(如其它可能会影响教师个人思想、时间和精力的因素，可用一些对其个人有直接关系的客观指标来表示)因素，深入挖掘有益信息，以便于提高教学管理的科学性，以及加强教师思想政治工作的针对性;系统地掌握学生入学时带来的全部信息，以及大学期间产生的各种有用信息，对学生内在的、综合的素质进行较全面的评定分析，研究和探讨不同学生个体在个性发展模式上的差异，为高等职业院校教育者因材施教，促进大学生健康成长和全面发展提供信息支持。,致谢,谨向我的导师杨科华副教授，答辩委员会主席和各位委员，湖南大学计算机与通信学院给予帮助和关心的老师们，以及在收集数据中给予我帮助的湖南工业职业技术学院教务处工作人员表示衷心的感谢！,