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附表三:

高校教师在职攻读硕士

学位研究生论文

选题计划表

研究生姓名：

指导教师：

专业:计算机应用技术

所属院（所）：计算机科学与技术学院

2010年4月2日

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研究生姓名专业计算机应用技术

导师姓名研究方向数据挖掘

毕业论文题目数据挖掘在高职教学中的应用

论文类型理论研究应用研究用于生产其它

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选题目的和意义：

由于我国大众化高等教育的普及，高校学生数量的激增，给高校教学工作带来了

诸多新的问题。尤其是高职学生，他们的主体是普通高中应届毕业生高考最后一批录

取的学生。这些学生在学习意识、学习方法、学习能力及学习动力上比较欠缺，并可

能有较多常见的心理问题。大部分学生没有养成良好的学习习惯。他们中的大部分学

习基础比较差．自制力也比较弱，学习目标不够明确，缺乏刻苦钻研精神。很多学生

就读离职并不是因为自身渴望学习。而是无可奈何或出于应付家长的要求。他们对所

学的专业并没有太多了解，因此学习目标不够明确同时，他们还对社会对其的容纳有

一种怀疑，这种怀疑直接导致了自信心的不足，由此也影响到学生学习的动力。此外，

由于这批学生普遍没有养成良好的学习习惯，叉影响了良好学习氛围的营造，不良的

学习氛围又反过束影响学生的学习动力。教师迫切地需要科学地研究高职教学各个环

节中的大量的数据信息。从中获取知识，继而科学地指导教学。

二十世纪，数据库技术取得了决定性的成果并且得到广泛应用．大量信息在给人

们带来方便的同时也带来了一大堆难题；第一是信息过量，难以消化；第二是信息真

假难以辨识：第三是信息安全难以保证；第四是信息形式不一致，难以统一处理。人

们开始提出一个新的口号：“要学会抛弃信息”，并开始考虑：“如何才能不被信息淹

没，而是从中及时发现有用的知识、提高信息利用率?”如何从含有海量信息的数据库

中提取潜在、有价值的信息来辅助决策，预测未来成为信息处理的更新更高的要求，

知识发现和数据挖掘技术应运而生，共显示出强大的生命力。数据挖掘使数据库技术

进入了一个更高级的发展阶段。

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数据挖掘技术(DataMining)被称为未来信息处理的骨干技术之一，是一个多学科

交叉研究领域，融合了数据库，人工智能、机器学习，统计学，知识工程、面向对象

方法、信息检索，高性能计算以及数据可视化等多项最新技术．数据挖掘技术从80年

代末开始出现。短短二十多年它的发展速度很快。目前数据挖掘技术在零售业的购物

篮分析、金融风险预测、产品质量分析、通讯及医疗服务、基因工程研究等许多领域

得到了成功的应用．很多专题会议也把数据挖掘和知识发现列为议题之一。把数据挖

掘技术应用于高等学校的教学与管理中，是数据挖掘技术在又一个领域的应用．高等

学校多年来的教学和管理工作积累了大量的数据，目前，鉴于社会对高等学校发展的

需求和高校数据管理的现状，利用这些数据理性的分析学校各方面工作的成效以及教

师发展状况，对高校教学管理决策支持系统的影响变得十分重要。数据挖掘技术能从

大量数据中发现有用的知