基于数据挖掘的高校教学资源动态分配研究

摘要：随着高校教育规模不断扩大，教学资源的合理分配已然成为提升教育质量的关键所在。此项研究借助数据挖掘技术，针对高校教学资源分配问题展开了较为深入的剖析，通过对教学数据加以分析，挖掘出资源需求规律，并构建起动态分配策略，切实提高了教学资源的利用效率以及教学质量，为高校教学资源管理提供了创新的思路以及实践方面的参考。

关键词：数据挖掘；高校教学资源；动态分配；教育质量提升

引言

当下高等教育蓬勃发展，高校学生数量不断持续增长，教学资源有限性和学生多样化需求间的矛盾变得日益明显。传统教学资源分配方式常依赖经验以及固定计划，很难精准匹配资源与实际需求，使得资源浪费和短缺同时存在的现象频繁发生。数据挖掘技术作为一种强大的数据处理手段，可以从海量教学数据里提取有价值的信息，为达成教学资源的动态且精准分配带来了新的机遇。

一、高校教学资源分配现存问题

目前高校教学资源分配遭遇了不少难题。其一是资源分配精准度欠缺，在课程安排方面，学生人数较多的专业和学生人数较少的专业在实训室资源分配方面存在不足，资源分配不均对教学效果造成影响。其二是忽视学生个性化需求，不同专业以及不同学习能力的学生对教学资源的需求差异较大，然而现行分配模式采取“一刀切”的办法，无法契合学生个性化学习的需求。比如，实践型学生需要更多实验设备以及实践课程资源，而理论型学生则更需要学术讲座与专业书籍。其三是缺乏动态调整机制。教学活动受到多种因素的作用，像学生转专业、课程调整等，可是教学资源分配无法及时对这些变化做出反应，致使资源分配失衡，严重影响教学活动的正常进行[1]。

二、数据挖掘技术在高校教学资源分配中的应用原理

数据挖掘技术囊括着多种算法以及方法，其对于高校教学资源分配有着关键作用。关联规则挖掘可找出教学数据内不同元素间的潜在关联，通过分析学生的学习行为、课程成绩跟所使用教学资源间的关系，可找出哪些教学资源和学生成绩提高有较强关联，以此为教学资源分配提供参考。聚类分析就是把有相似特征的数据对象归为一类，在教学资源分配中，能将学生依照学习能力、兴趣爱好等特征进行聚类，给不同类别的学生分配适配他们的教学资源；也可把课程按照教学内容、难度等进行聚类，为不同类别的课程合理安排师资以及教学设施，决策树算法可依据多个属性对数据展开分类和预测。运用决策树算法，可构建教学资源分配模型，按照课程特点、学生需求以及教学资源的实际情形，做出最佳的资源分配决策[2]。

三、基于数据挖掘的高校教学资源动态分配策略

（一）多源数据收集与预处理

全面且精确的数据构成了数据挖掘的基石，高校教学囊括诸多领域。需采集多源数据，覆盖学生的基本资料、学业成绩、选课记录、学习行为数据，教师的教学经验、专业背景、教学评价，课程的教学大纲、教学目标、学分设定，以及教学资源的数量、类别、使用状况等。原始数据可能存在数据缺失、噪声数据、数据不一致等状况，要开展数据预处理，提升数据质量，保证数据挖掘结果的准确性[3]。

在数据收集这个阶段，构建起统一的数据采集平台，把学校各个部门的数据资源进行整合，达成数据的集中管理，制定严谨的数据采集标准以及规范，以此保证数据的准确无误与完整无缺。在数据预处理阶段，运用数据清洗、数据集成、数据变换以及数据归约等技术手段。针对缺失数据，可采用均值填充、基于模型预测等办法来进行填补；对于噪声数据，借助统计分析和聚类分析等方式来进行识别与去除，把源自不同数据源的数据加以集成，消除数据存在的不一致性。运用标准化、归一化等手段对数据实施变换，让数据有可比性，采用属性选择和数据抽样等技术对数据进行归约，削减数据量，提升数据挖掘的效率。

（二）关联规则挖掘在教学资源分配中的应用

关联规则挖掘可揭示出教学数据里各项之间的内在联系，帮助高等院校发现怎样的教学资源组合可对学生的学习效果带来积极影响。怎样的教学资源分配方式与课程的教学质量紧密相关，挖掘这些关联规则，可为教学资源的合理分配提供科学依据，优化教学资源的配置。

借助Apriori等关联规则挖掘算法来对教学数据展开分析，比如说，把学生的课程成绩、选课记录以及所使用的教学资源当作数据集，设定支持度和置信度阈值，挖掘出像“使用某特定教材并且参加线上学习讨论的学生。课程成绩优秀的可能性较大”这类关联规则，高校可依据这些规则，为相关课程优先配置该教材，还鼓励教师组织线上学习讨论活动。另外，把关联规则挖掘结果运用到教学资源采购决策之中，对于和学生学习效果紧密相关的教学资源，增加采购力度，对于关联度比较低的资源，谨慎采购，防止资源浪费。在此基础上，高校还可以关联规则挖掘结果为依据来调整课程设置与教学计划，如果发现特定实践活动能够提升某专业课程成绩，便可以增加该实践活动。为了适应教学环境变化，还需要不断更新教学数据集，定期重新挖掘关联规则，及时优化。

（三）聚类分析优化教学资源分类分配

聚类分析可把有着相似特征的学生或者课程划分成为不一样的类别，让同一类别的对象拥有较高的相似程度。不同类别的对象存在较大的差异，依据聚类得到的结果，高校可针对不同类别的学生以及课程，制订个性化的教学资源分配方案，达成教学资源的精准投放，提升资源利用效率。

在学生聚类方面，运用K-Means等聚类算法，依据学生的学习成绩、学习能力以及学习风格等特征，把学生划分成不同类别。像有的学生被归为基础薄弱型，有的是中等水平型，还有的是学有余力型。针对基础薄弱型学生，会给他们分配更多基础辅导资料，并且安排一对一的辅导教师；对于中等水平型学生，提供契合他们提升需求的拓展学习资源；而学有余力型学生，则会分配高级学术研究资料，同时安排参与科研项目的机会。在课程聚类方面，按照课程的教学内容、教学方法以及课程难度等特征来开展聚类，比如课程被分为理论型、实践型和综合型，对于理论型课程，会分配有深厚学术功底的教师，还会提供丰富的学术文献资源。对于实践型课程，配备先进的实验设备以及经验丰富的实验指导教师，对于综合型课程，注重理论教学资源和实践教学资源的合理配置。

结语

综上所述，本研究针对高校教学资源分配问题展开分析，阐述了数据挖掘技术在该问题里的应用原理，还提出了具体的动态分配策略。数据挖掘技术用于教学资源动态分配，能够有效提高资源利用效率，契合学生个性化学习需求，提升教学质量。在未来，高校需要强化数据安全管理，持续改进数据挖掘技术，完善教学资源动态分配模型，以此适应高校教学不断发展的需求。

参考文献：

[1]彭建华.数据挖掘技术在高校混合式教学资源管理系统中的应用研究[J].信息与电脑，2025，37（01）：158-160.

[2]高婷.民办高校数据挖掘课程改革研究[J].信息与电脑（理论版），2024，36（12）：226-228.

[3]李倩.基于教学资源库的高校教师教学能力提升研究[J].经济研究导刊，2024，（11）：142-144.