中教数据论文例1

什么是数据教育？目前尚无定论。笔者认为，在整合用户资源的基础上，数据教育可以通过数据分析与管理实现拉长数据产业价值链，改善网络教育的结构和模式，是以大数据为核心整合网络教育资源所进行的信息、产品与服务的交易活动。大数据正在重构很多传统行业。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是收集、整理生活中大量的相关数据对其进行分析挖掘，从中获得有价值的数据信息而演化出更有使用价值的新的商业模式。规模经济和范围经济是行业战略扩张的本质动因。网络教育向数据教育发展，本质是依托规模经济和范围经济来强化网络教育的影响力、延展网络教育经济规模、降低生产成本、提高社会效益和经济效益。数据教育的主要对象的是网络教育的使用者，具体为学习者和教学者。利用数据教育使用者在学习中产生的大量数据，建构数据分析模型来发现社会关系和有价值的数据信息，进而预测学习者的学习情况并提供个性化建议。因此，数据教育的范式中首先应测量、收集、分析和报告有关网络教育使用者及其学习环境的数据，然后进行理解和优化产生的学习环境。网络教育教育平台的使用会产生积累大量系统化、结构化的学习结果和学习行为数据。网络教育将这些数据提取出有意义的信息，并利用这些信息为教育者、学习者、管理者、教育软件开发者和教育研究者等提供服务是大数据时代网络教育的必然趋势。

1．2数据教育的发展理路

网络教育与数据的融合是网络教育扩张的战略选择。目前网络教育的融合转型中没有成功先例，原因是大家都把科技对网络教育的作用看成是渐进使用过程，而没有看到它实际上对整个教学内容从生产一直到传播、到效应的发生，全都是一种革命性的改变。若能认识到这一点，就可以在全世界的网络教育发展过程当中占领、占用这样一个产业的制高点。用互联网的思维、用互联网所代表的最好的技术、最好的文化形态，再加上相应的政策支持，就能够全面开启数据教育。由于数据教育本质上归属于信息传播与网络教育融合的服务产业，因此，它们之间具有众多邻接点，网络教育的传播力、公信力和影响力等无形资产以及信息生产、传播途径等资源和能力便于转移到数据教育过程中，从而形成独特的数据教育运营模式。以物联网、云计算等综合技术的成熟为基础，在用户在线学习的数据库中挖掘出有价值的深数据，然后进行过程性和综合性的考量，找到学习者的学习行为、学习习惯以及学习兴趣等之间的内在联系，考量背后的逻辑关系，并作出恰当的教学决策，是数据教育的发展理路。作为网络教育的高级应用和发展路径，数据教育可以分析学习者的一些静态数据和动态数据，静态数据如过去的成绩和学习行为，动态数据如在线登陆方式，讨论发帖量之类，通过分析这些数据追踪分析学习者的类型，把学习者进行分类，诸如高成就、比较危险、社会型学习者等不同的类型。在分类的基础上对不同的学习者进行实时干预，对高成就类型可以提供具有挑战性和具有一定难度的学习任务，对处于危险状态的学生，给予特别关注和一些学习上的帮助，对社会型的学生，给予社交上的一些支持。在学习开始时做一个学习能力测验对于期末考试成绩预测最可靠的方法。设计更复杂的数据驱动预测模型，则必须在此基础上进行改善，这一改善需要进一步的数据分析。数据分析的目的是确定能够准确预测哪些变量。目前，Purdue大学的CourseSignalsoftware已经部分实现了这一技术。Sig－nals在学生的学习过程设置了红色、黄色、绿色等信号，这些不同的信号可以帮助使用者了解目前的学习状态。CourseSignalsoftware的评估报告显示，参与CourseSignal项目可以使学生获得更高的平均分，并快速地寻找所需要的资源。

2数据教育的理念分析

通过数据教育的内涵和发展理路的分析和梳理，数据教育包涵以下几种核心理念，即用户为中心、巧用慢数据、借力数据思维和构建数据产业链。

2．1数据教育的核心理念仍是用户为中心

新的科技出现之后，网络教育用户的需求不但是量的增加，还是层次的增加，过去人们对共性的东西有需求，现在对个性的东西也有需求，过去对理性的东西有需求，现在对涉及到人们的情感、情绪等过去在主流网络教育中所占比重很少的东西也有很大需求。如用户对网络教育的游戏化，反转式的趋向，数据教育让这些趋向变成了现实。网络教育的竞争是各种教学法的精细化准确化，并且在呈现给学习者的用户前端界面上进行优化，增强前端界面与学习者之间的黏合度，如整个网络教育教学的链条才会不断下移，才会更加符合学习者个体的特点。数据教育是一个更加了解并最大化满足用户需求的方式，借助多样化的科技实现了用户之间差异化学习与学习模式的无缝对接。数据教育能够检测数据中的模式，因为这一教育模式是建立在数据分析和人工智能方法的基础之上的。类似技术可用于智能教学系统，以动态的方式对学生进行有针对性的分类而不是进行诸如人口统计的简单分类，也可以利用协同过滤技术对特定的资源建立模型。如隐含的人与人在论坛上的互动和外显的人与人、朋友或者关注对象之间的关系，这些分析用于数据教育的学习分析中来探索网络集群、影响力网络、参与及不参与状况。数据教育可以用来对所提供的数据进行意义建构，数据教育的价值在于对大量数据进行分析和处理，进而形成教育模式为网络教育提供帮助。相比传统的网络教育，数据教育能够提供更加细致和有效的反馈，如学习者掌握熟悉和了解概念到何种程度，根据数据自动呈现以后的学习内容或者不呈现影响学习者掌握后来学习内容的材料。

2．2数据教育要巧用慢数据

2014年5月29日，第九届百度联盟峰会上百度董事长兼CEO李彦宏预测了未来5年有非常大发展的两大产业机会，这两大产业是百度、阿里巴巴、腾讯三者都不大可能涉足的领域：第一是新型企业级软件，这些软件可以解决企业从内部到外部链接的问题；第二就是挖掘新的有价值的慢数据，发掘具有个性化针对性的预测信息，为用户寻找真正有价值且能产生效率的慢数据。李彦宏的这一分析和预测不但权威而且有说服力。目前，互联网企业在网络用户规模不断扩大、流量激增的情况下，面临着新的尴尬，即搜集到的数据真正有价值的很少，无价值的增多。很多的数据根本没法分析更谈不上运用。因此，李彦宏建议搜集慢数据来获取真正有价值的数据，找准并挖掘能真正帮助用户解决问题的新数据。另一个与之印证的观点是，阿里巴巴集团执行副总裁曾鸣分析说，大数据最重要的特征不在大小，而在死活。数据的死活决定一切，从数据的管理到数据的运用，数据必须能活起来，开始跑通迭代，才能产生持续价值。网络教育和其它领域一样，在利用大数据方面基本处在同一起跑线上。数据教育的特点在于能够为网络教育平台提供实时数据，通过利用这些实时数据，达到为网络教育者提供帮助的目的。数据教育可以通过分析学生的诸如课程材料等学习资源来追踪学生的学习轨迹，通过设计和优化教学模式和统计方法来实现教学效果最优化的目标。对数据教育来说，抓住机遇去挖掘应用好慢数据和活数据，让大数据成为网络教育改革的一大新的增长点，是网络教育工作者亟需解决的问题，通过数据共享、交叉复用后获取最大的数据价值是数据教育对待大数据应有的态度。

2．3数据教育需借力数据思维

好的数据教育需要有好的教学内容点、技术支撑以及用户洞察。目前的网络教育都没有占齐这三点。互联网不但对这个社会重新组织、重新结构与自己革命性改变的声音，而且已经成为教育领域的中枢操作系统和底层的操作架构，数据教育必须要和它的规则去接轨对接，在这种及ID那个规则的框架中来决定资源配置和运作方式。在这个层面上讲，大数据时代数据教育的核心竞争力就在于互联网数据思维的竞争。没有可循环利用的数据，就无法提供数据教育的开发。用好数据思维，首先要注重数据积累的长期性和动态性，避免数据库的短期化行为；其次要注重数据的完整性和统一性。完整性即数据的精确性和可靠性，统一性即一致性，是数据之间的逻辑关系是否正确和完整。统一性保障了完整性。数据的缺失和不精确，将会带来分析的偏移，因此在这种分析上进行的一系列开发也没有针对性甚至是徒劳。因此，在采集和管理数据的时候要设计和完善多种数据维度，有助于数据仓库中设置更多更有效的细分标签。保证收集到的数据精确、可靠，用以分析的数据形式统一，才能确保通过大量数据分析得出的用户行为习惯是有效的。最后要注重数据挖掘和利用。用户数据的积累和挖掘是一个长期、动态、循环的过程，如果把数据枢纽中心比喻成一个大型的水利枢纽工程，那么数据教育要利用枢纽对水进行过滤和引导，让它长期保持动态和循环使用，在这个数据的枢纽中心，要不停地激活用户数据，积累用户的消费行为和消费习惯，让大数据在这个枢纽型中转站得到动态的循环。

2．4数据教育应建构数据产业链

从价值链和传统网络教育的角度分析，网络教育即使在用户数据的采集、处理、储存、分析等各方面完全数字化后，即使数据量再大也不可能去做基于数据本身的公司。因为与很多互联网入口企业相比、与真正生成大数据的公司相比，这些数据量的量仍旧是非常单薄远远不够大的。因此，相对理性和可行的选择是数据教育的运用着力点应放在以下三个方面。

（1）借力数据资产中介。

在互联网上，任何主动收集庞大数据的行为，其成本都难以想象。目前我国已有不少学校开始了数据挖掘的探索。如东华大学的智能实验室项目、浙江大学的资产数据项目、复旦大学的学生数据分析和清华大学一些学生成长类的数据分析。总体来看，开始进行数据挖掘的高校共同特点是信息化做得好且规模较大并拥有有充足的数据量。建立网络教育数据的资产中介，专门进行数据的挖掘使用和分析，是数据教育的可行之道。对不具备大规模数据资源的机构来说，数据资产中介是有效的可行之道。

（2）进行数据资产管理，实现学习内容深加工、学习行为分析和监测，是网络教育应用大数据重点挖掘的项目。

全球复杂网络研究权威艾伯特•拉斯洛•巴拉巴西曾指出，在大数据背景下，人类的很多行为都是可被预测的。但海量的数据沉淀在网上，没有精准而靠谱的分析和应用，就没有价值。用户期待网络教育提供的，不是大而全的教学资源，而是满足自己需求的教学内容范围更广的信息类产品。数据教育不是单纯的资源集大成者，而要从数据库中深度发掘有用信息，进行趋势分析。数据教育显然是大数据时代网络教育一展身手的方向。通过使用各种集合的综合技术，平台上可以自动留存用户关于学习行为的各种数据，如学习一个知识点花多长时间、学习的顺序是否有断点、是否会反复重新学习等等，但需要注意的是，仅仅是远程教育和在线课程，这些信息只能称之为数字并不是数据。在媒体领域，我国媒体拟与甲骨文公司展开了多样化的数据库营销合作，并且建立有效的数据库体系，目的是实现数据库营销方面的收入拓展。数据教育可以借鉴这一模式对海量数据进行挖掘，以及数据的分析。

（3）做好数据驱动的解决方案，量身打造个性化资讯内容，私人定制、精准推送内容。

传统网络教育把所有网络教育的内容向所有人传播，缺乏针对性、精确度，这是粗放型的教育模式。目前网络教育之间的同质化非常严重。数据教育在充分利用大数据和关系链，为用户筛选、推荐最适合的内容并提供私人订制的教育内容的同时，还应使他们体验网络学习的新感受。大数据时代，基于用户兴趣生产和传播是重要趋势，根据用户上网的习惯、浏览的痕迹、参与的话题以及讨论的内容，对其较长时间的浏览数据进行分析，便可得知其上网习惯以及浏览喜好等的数据。根据这些数据，选取合适的时间应用恰当的方式向用户提供其需要并且感兴趣的学习内容和信息，在此基础上就可以定制学习内容。理论上网络上的每一个用户都有自己的一幅网络肖像以及一个属于自己的UID（UserIdentification用户识别）号。个人的兴趣图谱就是数据教育的基础。基于用户识别特征和兴趣图谱建构的数据教育不但目标明确，可以强化与用户的黏度，而且有利于整合网络教学资源，甚至达到自动生成匹配高效精准教学模式的效果。要做到这一点，就必须借助大数据技术和相关分析软件，建立可挖掘、可分析的用户资源数据库，通过对数据的整合和分析，针对不同的用户需求，推出满足用户个性化和专业化需求的各类内容产品。

中教数据论文例2

【关键字】h 指数；教育技术学；研究人员；科研绩效评价

【中图分类号】G40-051 【文献标识码】A 【论文编号】1009―8097（2009）01―0021―07

一 问题的提出

h 指数是美国加州大学圣迭哥分校的物理学家 J．E．Hirsch 教授在 2005 年提出的一项旨在评价科学家个人绩效的指标。h 指数的定义是：一个科学家的分值为 h，当且仅当在他（她） 发表的 Np 篇论文中有 h 篇论文每篇获得了不少于 h 次的引文 数，科学家剩下的（Np-h）篇论文中每篇论文的引文数都小于h 次。[1]根据 h 指数的定义，假如一个研究人员的 h 指数为 9，则意味着他发表了至少 9 篇论文，并且仅有 9 篇论文的被引次 数不少于 9 次。在计算某位研究人员的 h 指数时，可以将这位 研究人员的论文按照其引文数降序排列，然后从排序最高的论 文开始向下逐条计数，一直到某篇论文的排序号大于该篇论文 的引文数，则该篇论文的序号数减 1 就是该位研究人员的 h 指 数数值。Hirsch 讨论了 h 指数在评价研究人员个人绩效中的应 用，并且提出了他们晋升应达到的门槛。例如，他认为研究型 大学教师晋升为正教授的指数的典型值应约为 18。[2]

在 h 指数的基础上，中国科技大学的吴强提出一种新的科学家个人绩效的评价指标――w 指数。[3]w 指数与 h 指数类似， 但做了些巧妙的修改。举例来说，假如一个研究人员的 w 指数 为 9，意味着研究者发表了至少 9 篇论文，并且仅有 9 篇论文 的被引次数不少于 90 次。吴强指出，w 指数是对 h 指数的重要 改进，因为它“更准确的反映了一个科学家的高质量论文的影 响”，并且他也承认这一指数“可以被称为 10h 指数”。根据 吴强的研究，研究人员的 w 指数为 1-2 意味着他“已经具备了 某一领域的基础”。w 指数为 3-4 意味着这位研究人员已经掌 握了“科学活动的艺术”，而“杰出的研究者”属于那些 w 指数为 10 以上的人。吴强把“顶尖科学家”留给了通过 20 年工作 w 指数达到 15 或者通过 30 年工作达到 20 的科学家。

在 h 指数提出之前我们通常是采用信息计量学的方法来 评价研究人员，从信息计量的角度定量地对研究人员进行评 价，其结果比较客观、比较准确。在信息计量学中，研究人 员的学术成就和对学科贡献主要体现在发表的文献数量和文 献被引次数两个方面，其中文献数量说明作者生产的文献产 量或科研能力，而文献被引频次则更能说明作者生产的文献 的质量，交流程度和学术水平。因此，一般从论文数量和被 引频次两个方面考察作者的影响力。路秋丽、田雨等人（2008） 曾从论文数量、总被引频次、篇均被引频次三个方面考察中 国教育技术学领域研究人员的科研绩效，并评选出了 16 位教 育技术学领域的关键学者。[4]然而，正如 J．E．Hirsch 教授 所指出的，应用“论文数量”、“总被引频次”、“篇均被 引频次”等单项评价指标存在一定的缺陷。他认为“论文数 量”的缺点是不能测度论文的重要性和影响力；“总被引频 次”的缺点是作者的影响力会被少数重要的合作论文夸大； “篇均被引频次”缺点是数据不容易获得，容易造成奖少惩 多。[1]J．E．Hirsch 教授认为 h 指数能够测度科学家个人工作 的主要影响力，并能够避免上述指标的一系列缺点。 J．E．Hirsch教授进一步指出，即使两个科学家的论文数或 引文数量有很大差别，但假如他们具有相似 h 指数，那么仍 然可以认为他们的整体科学影响力是可比的。反之，科学生 涯相同的两个科学家，即使具有相近的论文或引文数量，假 如他们的 h 指数有很大差别，同样可以认为具有较高指数的科学家是一位更加“优秀”的科学家。因此，本研究将采用 h 指数作为主要指标来对中国大陆地区教育技术学领域的研究 人员进行科研绩效评价（这里“中国大陆地区”用于限定研 究人员的学术活动范围，而不是限定研究人员的所在研究机 构），并辅之以 w 指数的计算，同时与“论文数量”、“总被 引频次”、“篇均被引频次”等三项指标的评价结果进行比 较，以发现不同评价指标之间的差异。

二 研究方法

本文的研究对象是中国大陆地区教育技术学领域的研究 人员，我们可以从中国大陆地区教育技术学领域重要的学术期 刊中获得该领域研究人员的信息以及论文被引用的 信息，并以此为基础开展对研究人员科研绩效的评价。笔者参 考《CSSCI 来源期刊(2006-2007)》[6]，选取该引文索引来源期 刊中属于教育技术学领域的学术期刊包括《电化教育研究》、《中国电化教育》、《中国远程教育（上）》、《开放教育研究》、《现代教育技术》、《现代远距离教育》等六个期刊（后文简称 为“六大学术期刊”），并获得这六大学术期 1998 年至 2007 年 所刊发的论文及其引文信息以作为分析数据（尽管在《CSSCI 来源期刊(2008-2009)》[5]中，《现代远距离教育》已经不在其中， 但这并不影响对该期刊 2007 年以前的论文的分析）。本研究所 选择的期刊范围较路秋丽、田雨等人（2008）选取的期刊范围 更广，可以对中国大陆地区教育技术学领域的研究人员科研绩 效做出一个更为客观的评价。研究的具体过程包括利用中国知 网（CNKI）的中国期刊全文数据库[7]完成“六大学术期刊”论 文基本信息下载与整理、利用中国知网（CNKI）的中国引文数 据库 0完成“六大学术期刊”被引用信息下载与整理、研究人 员所的数量、总被引频次与平均被引频次计算、研究 人员的 h 指数和 w 指数计算、各项评价指标的综合比较等环节。

这里笔者没有采用 CSSCI 数据库，因为从 CSSCI 数据 库中下载相关数据效率较低。当然，CSSCI 的引文数据库更 具权威性，其引文来源仅限于 CSSCI 为数不多的来源期刊。 而中国知网（CNKI）的中国引文数据库的引文来源则更为广 泛，其来源包括中国知网（CNKI）的中国优秀硕士学位论文全文数据库、中国知网（CNKI）的中国博士学位论文全文数 据库、中国知网（CNKI）的中国期刊全文数据库、中国知网（CNKI）的中国重要会议论文全文数据库等，相比于 CSSCI 引文数据库，更能反映论文的影响范围。两个引文数据库各 具特色，在本研究中笔者选用中国知网（CNKI）的中国引文 数据。感兴趣的读者可以采用 CSSCI 的引文数据库来分析。

1期刊论文基本信息下载与整理

中国期刊全文数据库提供专业检索界面，可编写检索语句，于是笔者编写了如下检索语句，如图 1 所示。

经检索（检索时间为 2008 年 9 月 2 日），返回 14102 条 记录，其片段如图 2 所示。

在中国知网（CNKI）的中国期刊全文数据库的初级检索系统中不能进行每个作者所发论文数量的分类汇总计算，我们需要将这些结果逐页复制到 Microsoft Excel 软件的表格中， 并清除所有格式，可得到如图 3 所示的 Excel 表格。

在这个表格的基础上我们便可以进行分类汇总计算了。由于具有 10000 行以上记录的 Excel 表格操作起来非常缓慢， 于是笔者将 Excel 表格中的数据导入到 SQL SERVER 2000 数 据库中，得到“论文数据表”，其片段如表 1 所示。

通过 T-SQL 语言对论文数据表进行查询分析，可对“六大学术期刊”的所有作者及发表文章情况进行统计。经对“论 文数据表”以“第一作者”作为分类字段（这里忽略同名作者 的干扰），以论文计数作为汇总方式进行分类汇总，得到“作 者-论文分类汇总表”，共有 6462 名作者（这里指第一作者， 下同）以及每位作者的数量，其片段如表 2 所示。

然而，仅仅依据“论文数量”进行排名，大量来自“六 大学术期刊”的编辑将进入前列（如表 2，论文数量位居前 5 位的就有 4 位期刊编辑），这就会大大影响研究人员在“论文 数量”上的排名。这里，笔者将借助下文提到的“引文数据 表”（因为通讯稿或评论等文章的被引频次往往很低），先查 询“引文数据表”得到“总被引频次”居于前 100 位的作者 列表，再查询“论文数据表”得到“论文数量”排名居于前100 位的作者列表，然后取这两个列表的交集，发现“论文数 量”排名居于前 100 位的作者列表中有 34 位作者不在交集 中。通过查询这 34 位作者的单位信息，发现有 16 位是期刊编辑。这 16 位编辑的文章需要从“论文数据表”中剔除出去。 另外，笔者发现，编辑所撰写的文章在论文记录的“单位”信 息上均有“本刊记者”的字样，于是笔者先查询论文记录的 “单位”字段包含“本刊记者”的记录，并对这些记录中的作 者字段进行分类汇总，发现共有 40 位作者。将前后两次得到 的编辑名单加以合并，并将这些编辑发表的论文从“论文数据 表”中剔除。然后对“论文数据表”以“第一作者”作为分类 字段，以论文计数作为汇总方式再次进行分类汇总，并以“论 文数量”逆序排列，得到新的“作者-论文分类汇总表”，其 中数量居前 50 位的研究人员列表如表 3 所示。

2期刊被引用信息下载与整理

笔者通过中国知网（CNKI）的中国引文数据库的专业检 索界面，编写如图 4 所示检索语句。经检索（检索时间是 2008 年 9 月 2 日下午 3 时），共得到 7927 条记录，结果如图 5 所示。

同样，在中国知网（CNKI）的中国引文数据库中无法进 行每位研究者的被引频次求和计算，也需要将这些结果逐页 复制到 Excel 表格中，在去除标记并对一些列如“被引文献作 者”、“被引文献来源”进行分列操作后，如图 6 所示。

为方便计算，笔者将这个 Excel 表格导入到 SQL SERVER 2000 的数据库中，得到“引文数据表”，其片段如表 4 所示。

然后通过 T-SQL 语言对引文数据表进行查询分析。通过SQL SERVER 的查询分析器，可以对每位作者的“总被引频 次”、“平均被引频次”、“被引文献数”等三项指标进行 计算。经对“引文数据表”以“第一作者”作为分类字段， 以“被引频次”求和作为汇总方式进行分类汇总，接着再以 论文计数作为汇总方式进行分类汇总，并计算每位作者的“篇均被引频次”，最后以“总被引频次”逆序排列，得到“作者-引文分类汇总表”（这里忽略同名作者的干扰），该 表共有 4211 名作者（这里的作者指的是第一作者，下同）以 及每位作者的“被引文献数”、“总被引频次”和“篇均被 引频次”。其中，“总被引频次”居前 50 位的研究人员列表 如表 5 所示。

3研究人员的 h 指数和 w 指数计算

按照 h 指数和 w 指数的定义，笔者利用 SQL SERVER的查询分析器编写相关算法对“引文数据表”中所有作者进行两个指数的计算，并将计算结果按 h 指数逆序排列，得到“作者-h 指数-w 指数数据表”，其中 h 指数不小于 7 的作者 共有 36 位，如表 6 所示。

笔者认为，导致教育技术学领域研究人员 h 指数偏低的原因有两个：一是本研究选取的文献数据持续时间不长，只有 10 年，相对于一个研究人员的科研生涯还是比较短暂的；二是国 内论文的参考文献数量普遍偏低，根据张伟远（1999）的一项 比较研究[9]，中国大陆地区有参考文献的文章中，60%的文章只有 1 到 4 份参考文献，在英美两国的期刊中，60%的论文有9 份以上的参考文献，45%的论文有 20 份以上的参考文献。

前文已经提到，w 指数为 3-4 意味着这个研究者已经掌握了“科学活动的艺术”。表 6 是依据 h 指数排名得来，可能会 将一些发文量较少、然而“篇均被引用频次”却很高的作者排除在外。下面笔者再以 w 指数为条件，选取 w 指数不小于 3 的作者名单，仍然按 h 指数逆序排列，得到如表 7 所示结果。

表 7 中灰色区域部分的作者是表 1 中未曾出现的作者， 这些作者虽然较少，但论文的被引频次却很高，如 李克东教授 1998 至 2007 年间在“六大学术期刊”以第一作者名义 8 篇，有 5 篇论文的被引频次在 50 次以上。

4各项评价指标的综合比较

为了比较研究人员科研绩效评价不同评价指标之间的差异，下面笔者把按照三项不同的评价指标即“论文数量”、 “总被引频次”、h指数分别得到的“作者-论文分类汇总 表”（取前 50 条记录，记为数据表 T1，其内容即文中的表 3）、 “作者-引文分类汇总表”（取前 50 条记录，记为数据表 T2， 其内容即文中的表 5）、“作者-h 指数-w 指数数据表”（取 h 指数不小于 7 的记录，记为数据表 T3，其内容即文中的表 6） 进行整合，把这三个表中所包含的所有作者的三项指标计算 出来，并对作者是否在 T1、T2、T3 等三个数据表出现加以标 识（1 表示出现，0 表示未出现），并按 h 指数为主关键字， “总被引频次”为次关键字，“论文数量”为第三关键字， 三个关键字均为逆序排列，得到“作者-三项指标综合数据 表”。笔者将在 T1、T2、T3 等三个数据表均出现的作者选择 出来，形成如表 8 所示的研究人员列表，共 30 位作者。笔者 将这 30 位作者界定为“1998 至 2007 年段中国大陆地区教育 技术学领域最具科研绩效的前 30 位研究人员”。

关于表 8，这里需要做一些说明：

（1） 列“T1”用于表示该作者是否在数据表 T1 出现，

1 表示出现，0 表示未出现；列“T2”用于表示该作者是否在 数据表 T2 出现，1 表示出现，0 表示未出现；列“T3”用于表 示该作者是否在数据表 T3 出现，1 表示出现，0 表示未出现。

（2）每位作者在“作者-论文分类汇总数据表”中的排 名在列“论文数量排名”中给出，在“作者-引文分类汇总数 据表”中的排名在列“被引总频次排名”中给出。读者可以 比较表 8 中的三个不同排名以了解不同评价指标的差异。

（3） “作者单位”根据每位作者最新发表的论文的署 名单位得来。

（4） 表 8 中，有两位作者是例外，即张倩苇和胡小勇， 这两位作者由于论文数量的关系未能在 T1 中出现，但是由于 这两位作者的 h 指数较高，因此笔者仍然将这两位作者纳入 到“1998 至 2007 年段中国大陆地区教育技术学领域最具科研 绩效的前 30 位研究人员”行列。

以表 8 为基础，笔者对不同评价指标进行相关性分析， 以进一步了解不同评价指标之间的关系。笔者采用 SPSS 15.0 For Windows 的 Pearson Correlation 相关性计算方法对四项评 价指标即 h 指数、“总被引频次”、“论文数量”、“篇均 被引频次”两两之间的相关性进行计算，其结果如表 9 所示。

从表 9 中我们可以看出，h 指数与其他三项指标均呈显 著的正相关，且与“总被引频次”的相关性系数非常高，达 到了 0.906；论文数量与篇均被引频次的相关性系数为 0.038， 相关性不显著。以上相关性分析表明，利用 h 指数来评价研究人员的科研绩效，一定程度上可以反映“总被引频次”、“论文数量”、“篇均被引频次”三项指标的评价结果，h 指 数可以说是一项更为综合的评价指标。当然，在使用 h 指数作 为评价指标时，仍然需要结合其他评价指标来对具有相同 h 指 数的作者进行内部排名。

为进一步了解大陆地区教育技术学领域科研机构的科研绩 效情况，笔者对表 8 以“作者单位”作为分类字段，以“第一 作者”计数作为汇总方式进行分类汇总，得到如表 10 所示结果：

如表 10 所示，上述 30 位作者中，有 7 位来自北京师范大学，4 位来自华南师范大学，占总人数的 36.7%，说明这两 所学校在教育技术学领域有着较强的学术实力。

三 研究结论

本研究采用 h 指数作为主要评价指标，并辅之以 w 指数，对中国大陆地区教育技术学领域 1998 年至 2007 年 10 年间研 究人员的科研绩效进行了评价，评价得出了“1998 至 2007 年 段中国大陆地区教育技术学领域最具科研绩效的前 30 位研究 人员”，这是对路秋丽、田雨等人（2008）评价得出的“中 国教育技术学领域的关键学者”的一次较大调整，有助于对 当前阶段中国教育技术学领域的研究人员状况有一个更为客 观的认识；并与其他评价指标进行了相关性分析，分析结果 表明利用 h 指数来评价研究人员的科研绩效，一定程度上可 以反映“总被引频次”、“论文数量”、“篇均被引频次” 三项指标的评价结果，可以说是一项更为综合的评价指标， 一定程度上改进了路秋丽、田雨等人（2008）采用的科研绩 效评价方法。当然，本研究所作出的科研绩效评价结果并不 能完全真实的反映当前中国大陆地区教育技术学领域研究人 员科研绩效，究竟此次得出的“1998 至 2007 年段中国大陆地 区教育技术学领域最具科研绩效的前 30 位研究人员”是否客 观还需交由教育技术学领域的广大研究人员一起来评议。

本研究所采用的论文和引文数据的持续时间只有 10 年， 这对于一个研究人员的科研生崖和研究人员 h 指数的计算都 显得过于短暂，这可以说是本研究的主要缺陷。由于国内的 期刊数据库起步较晚，许多期刊虽然创刊较早，但是期刊数 据库中的数据却只存储了近十几年的数据，而不是全部的数 据。以《中国电化教育》和《电化教育研究》为例，两个杂 志创刊于 20 世纪 80 年代初，中国知网（CNKI）期刊数据库 中所收录的这两个期刊的论文却是从 1994 年开始的。因此， 要利用 h 指数对中国教育技术学领域的某一代研究人员作出 更为全面的评价，还需等待 15 到 20 年时间。

参考文献

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[2] Henk F. Moed,刘俊婉,金碧辉. h 指数构建有创意 用于评价 要慎重[J].科学观察,2006,(1):15.

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[4]路秋丽,田雨,魏顺平.教育技术领域关键学者研究[J].电化教 育研究,2008,(8):26-31.

[5] 南京大学中国社会科学研究评价中心.CSSCI 来源期刊(2008-2009)学科分类[DB/OL]. [6] 南京大学中国社会科学研究评价中心.CSSCI 来源期刊(2006-2007)学科分类[DB/OL].

中教数据论文例3

中图分类号： G306 文献标识码： A 文章编号： 1003-6938（2013）04-0069-05

目前，国内大学图书馆学位论文数据库建设都已初具规模，以华东师范大学图书馆（以下简称：华东师大馆）学位论文数据库为例，目前已经收录了所在院校恢复高考以来的全部博硕士学位论文。其明显的持续性特点，已经成为大学图书馆特色资源的重要组成部分。然而，目前国内大学图书馆的学位论文数据库仅仅作为学术资源提供本校读者检索和全文下载服务，其主要原因在于学位论文管理系统平台服务模式简单、系统封闭且只注重检索功能所致。探索学位论文拓展服务的新途径，对推进图书馆利用学术资源开展深层次服务、提升大学学术资源全方位服务能力，使其在服务社会、支持教学科研过程以及促进产学研合作中发挥积极作用，具有非常重要的现实意义。

针对当前大学图书馆特色资源服务模式简单、系统封闭、单一学术型功能等特点，华东师大馆以学位论文数据库为例，在探索其深层次拓展服务模式方面做了一些尝试。通过开发基于数据库平台的元数据Open API，实现了学位论文的拓展应用。并结合当前较为主流的通用门户网站开发环境，开发了标准的应用端Open API调用程序框架，为学位论文元数据嵌入社会网络环境及用户门户网站的数据融合提供参考和借鉴方法。

1 学位论文元数据Open API开发应用需求分析

1.1 国内外应用现状

当前，国内的学位论文主要由数据库商、国家法定学位论文收藏机构、公益性学位论文共建单位以及各高等学校和科研院所等提供相对集中的检索和分级分布联合保障相结合的信息共享服务。但在利用学位论文元数据拓展其服务范围、开展增值服务等方面还有进一步拓展的空间。华东师大馆在学位论文数据库回溯建库工作中，对如何利用学位论文元数据开展深层服务进行了有针对性的国内外应用调研。美国普渡（Purdue）大学在开展学位论文为社会服务方面，推出了一个Web服务[1]，其涵盖全州所有大学研究者目录以及一个可以在搜索结果页面显示每一位研究者指导的学位论文信息，为研究者和商业人士提供了一个获取学者以及其指导学位论文元数据的检索平台，在推进研究成果商业化方面进行了有益的尝试。平台后端的元数据信息，即通过全州各大学学位论文数据库系统元数据Open API自动获取，这种数据获取方式较好地解决了自动获取多来源异构或同构数据以及数据同步更新一致性问题。在国内，中国科学院国家科学图书馆建立了基于馆藏特色资源元数据Open API的集成服务支撑平台[2-3]，用以支持面向用户环境的嵌入式服务。上述国内外利用学术资源开展的拓展服务为探索学位论文元数据Open API开发与应用提供了可借鉴的实例。

1.2 需求分析

随着越来越多学术资源/内容的出现，基于学术资源支持教学科研的属性，图书馆一直以来都在致力于基于学术资源元数据进行分类整合和发现工具的研究，以提高在浩瀚的学术资源中为读者快速提供所需资源的能力，而学术资源元数据的其它属性往往被忽略。以学位论文为例，它作为大学的特有学术资源，除了拥有支持学术研究之外，因其特有的原创、研究生培养以及与教学关系紧密等属性，在社会服务、教学水平评估以及辅助决策支持等方面可以发挥其独特的作用。

在开发学位论文元数据Open API的应用调研过程中，重点调研了与学位论文有关的研究生院、学校信息化办公室、有硕博士授权的部分院系以及相关管理部门。主要的需求表现在以下几方面：

（1）研究生院的需求。在为社会考生提供招生信息方面，研究生院的老师们在多年的招生实践中体会到，社会考生在报考研究生时，首选各大学研究生院门户网站作为信息源，考生希望从中获得大学招生人数和招生专业信息的同时，更希望找到符合自己研究兴趣的指导教师详细信息，每年的招生季都会有很多类似的咨询。因此，研究生院希望通过将学位论文元数据嵌入到招生信息的相关查询中，社会考生可以在查询博硕士招生信息的同时，获得教师历年培养研究生学位论文信息。

（2）信息化办公室的需求。华东师范大学门户网站由学校信息化办公室负责建设。大学门户网站及院系所门户网站作为宣传大学教学科研成果的社会网络窗口，一般都设有类似“教师名录”或“教师简介”等栏目，栏目主要用于展示教师的教学、科研以及社会兼职等个人信息，通常这些信息需要教师个人维护。往往由于各种原因，类似栏目的动态信息更新不及时，甚至空白，没有起到栏目设计之初的作用。因此，信息化办公室及院系的老师都希望动态将教师指导研究生的学位论文信息嵌入到“教师名录”或“教师简介”页面中涉及教学成果信息栏目。

（3）学校职能部门的需求。职能部门的需求表现在利用学位论文元数据信息辅助教学水平评估及反映学科发展变化方面。希望利用学位论文特有的原创、研究生培养以及与教学关系紧密等属性，为学科发展、评估教师教学能力和学位论文质量等方面提供科学的统计数据。

1.3 技术思路

Web Service、SOA等技术架构为解决异构环境中的数据传递、应用互操作提供了充分的支持。针对学位论文数据库系统本身的特点，采用WCF平台进行面向应用的Open API的开发，提供学位论文信息服务Web Service，让不同系统的第三方应用根据需要调用学位论文元数据Open API，实现同构或异构平台之间的数据共享和互操作。同时采用轻量级的Web Widget技术，将小巧的客户端学位论文信息服务调用代码嵌入到用户浏览的网页中，实现学位论文信息的直接推送。通过面向服务端与面向客户端这两种互补的技术方式，来满足学位论文信息服务多样化的需求。

利用Open API拓展学位论文的服务范围和应用领域，其核心技术之一是数据通过网络进行传输。因此，提高数据在传输和应用过程的安全、稳定性非常重要。同时，Open API的应用推广有其特殊性，它与一般的Web应用不同。因此，在学术资源Open API开发过程中，还需要关注以下问题：

（1）明确应用基础上的针对性开发原则。Open API与Web服务不同，它本身并不能实现任何一个完整的服务，需要Open API提供者和应用平台两方面协作完成。因此，有明确的需求是快速实现Open API应用的必要前提。

（2）遵从调用方式简单的开发原则。Open API开发的最终目的是为应用服务，要完成一个Open API的应用部署，应用平台需要辅之以必要的编码才能实现Open API的嵌入。因此，Open API的调用方式方便与否决定应用部署的成败。

（3）注重数据传输过程的安全控制原则。与互联网资源Open API不同，学术资源Open API是针对学术资源而开发的，其后台数据的安全性要求较高。因此，防止非法应用恶意调用的控制机制是保证数据源安全的重要环节。WCF安全控制框架下的X509证书以及在系统部署中兼顾防火墙和入侵防御系统等技术在Open API开发和调用过程中非常重要。

2 技术实现

在基于上述学位论文元数据Open API开发应用的需求分析基础上，在程序开发过程中采用通用框架，以屏蔽学位论文数据库与应用端平台的异构性、开发语言的多样性等问题。同时，最大化降低所开发Open API的调用复杂度，以利于Open API的推广使用。基于这样的开发理念，开发了两种不同方式的API——Web Service API和Widget API，并提供相应API调用说明和调用应用案例。应用端可根据调用说明，套用案例快速实现学位论文Open API的调用，达到应用的快速推广。

2.1 Web Service API开发

Web Service、WCF平台等技术为解决异构环境中的应用相互操作提供了充分的支持。Web Service技术实现了不同的系统之间用“软件-软件对话”的方式相互调用，软件应用之间可以基于Web无缝集成。WCF作为基于面向服务体系结构标准的分布式应用程序开发模型，具有很好的互操作、安全可信赖性以及通用性，并可以以一系列协议的定义、实现、为流程和框架，通过服务实现与服务内容的分离，轻松为学位论文数据库构建松耦合的分布式Web Service API。针对学位论文数据库系统平台特点，在.NET环境下，以WCF为技术支撑，采用WSDL描述语言及SOAP协议，以面向服务的方式来创建学位论文Web Service API：

（1）以将为应用端开放的服务为依据进行服务协定定义，如以“专业代码”为参数，返回元数据集：

DataSet GetDataByMajor（string majorCode）；

（2）实现服务协定

public DataSet GetDataByMajor（string majorCode）

{…// 详细实现，将结果保存在数组中返回}

（3）搭建宿主，服务

公开WCF服务，以IIS+.NET Frameword 4.0环境为例，以IIS作为宿主承载服务。

WCF的学位论文 Web Service API的通信机制是基于SOAP的Web服务，因此所开发的API可以与运行在不同环境中的应用进行通信。开发的Web Service API将学位论文获取服务封装成一个URL后，用所开发的Web Service取代用户对学位论文数据库的直接读取服务。应用端从服务器端获取数据时处于一个相对透明的状态，只需要根据API调用说明文档了解API对外提供的函数及参数说明，在其Web服务中引用所的URL后，系统会生成访问数据库的类和对象，并将其实例化，即可像使用本地的函数一样来实现调用Web Services API提供的数据资源，无需关心数据库系统内部结构，从而实现异构平台之间的数据传递和互操作 （见图1） 。

由于学位论文的特殊性，在接口开发时需要考虑推送数据的安全性，以确保所开发的Web Service API被授权的第三方调用。在安全控制机制上，采用X509证书机制，经过X509证书加密后的输入及获取到的输出内容，均为被加密的密文，即使是在公网中，也无法看到明文，确保了数据的传输安全；应用端和服务器端证书对匹配，又确保了接口的调用安全。

2.2 Widget API开发

借鉴Web Widget的开发模式，通过开发学位论文Widget API，将学位论文平台和第三方应用平台通过所开发的API联系起来，打破了网站间的屏蔽，使网站不再只是通过超链接的简单连接，便可以实现在第三方网站中混搭学位论文信息。在软件部署上兼顾Web应用防火墙和入侵防御系统等方式来增强数据的安全控制，确保数据传输的可靠性、安全性。学位论文Widget API主要分服务端、视图层、应用端三个框架。其中，服务端基于实现从学位论文数据库中获取信息；视图层定义学位论文展示形式，即相应的.js和.css文件；应用端传递相关参数并发起学位论文Widget API的调用命令。采用jQuery开发技术，将应用端的用户查询内容以Get的方法发送到学位论文数据库服务器端，学位论文数据库服务器以JSON格式返回查询结果到应用端，应用端通过嵌入视图层的相关代码，实现返回的学位论文信息在本地网页中的重现和融合（见图2）。

应用端调用Widget API时，只需要在其门户网站相应检索位置嵌入一段JavaScript脚本语言代码，并参考API调用文档中提供的查询参数说明，便可以实现从服务层获取数据并按照视图层预先设计好的结构在本地网站展示，完成调用此类型的Open API功能。

//通过jQuery技术将应用端查询返回到服务器端，调用服务器端Widget.aps程序查询相关学位论文信息，Widget.aps会将查询结果以数组返回。

$.getJSON（"http：//IP地址/Widget.asp？callback=？&type="+type+ " &keyword="+keyword+"&page="+page，function（data）{disp（page， data）；}）；}

disp（page， data）{…//对获取到的学位论文信息进行重组及重现}；

视图层的数据重现方式可以是应用端自主开发，华东师大馆为了学位论文API的应用推广，还为应用端提供了视图层的数据重现方式参考案例，应用端可以直接将相关代码嵌入到自己网站中，若应用端需要特定的展示方式，则需要应用端做简单的本地化修改便可以使用。

3 华东师范大学图书馆的实践

3.1 研究生院门户网站应用

在华东师范大学研究生院的研究生门户网站，将学位论文元数据嵌入到博硕士招生信息查询栏目，社会考生可以通过 “专业名称”等途径查询历年研究生学位论文元数据（以“专业名称”为“逻辑学”的查询结果见图3）。

长期以来，学位论文只是作为学术资源提供本校读者的检索和下载服务，其学术资源以外的属性没有得到充分发挥。通过学位论文元数据Open API嵌入研究生院门户网站的应用，社会考生可以通过多途径了解学校研究生培养方向以及教师指导学位论文的数量、选题、研究方向、摘要等信息，对社会考生报考学校和选择符合自己研究兴趣的指导教师提供参考。同时发挥了学位论文作为学术资源的社会服务功能，使学术资源在社会层面得到共享。这一应用得到了研究生院的充分肯定，每年有专项经费作为应用的支持。

3.2 学校门户网站应用

学位论文元数据Open API在学校教师主页的嵌入式应用，拓展了学位论文数据库服务范围，实现教师指导学位论文信息的动态。以软件学院某教师为例，其个人简介界面嵌入“指导学位论文信息”链接，点击即可获取其历年指导研究生学位论文信息（见图4）。

这一实践较好地实现了利用第三方平台——学校门户网站展示本校教师教学学术成果，实现学位论文元数据的针对性开放。并通过多途径、多渠道扩大教师学术影响力和社会知名度，同时，院系门户网站可以通过教师工号及姓名调用学校“教师名录”栏目信息，在院系门户网站展示本院系教师指导学位论文的相关信息，从学科或专业角度展示学校教学研究成果，增强行业竞争力。这一应用对扩大教师学术影响力、促进教学研究成果转化生产力以及产学研结合起到积极的促进作用。

3.3 学校职能部门应用

（1）通过Open API获取各学科或子学科的批量数据，加之年限分面限制，从历年学位论文数量变化角度反映各学科领域研究趋势。通过结合Google图形接口，从Open API返回查询结果的XML格式数据直接提交到Google API，即可产生图形化分析结果。反映了“电子科学与技术”和“数学”专业学位论文数量的变化关系图（见图5）。

（2）通过Open API获取各院系的批量数据，辅以学院、专业以及年代参数限制获取相关学位论文元数据，并通过中国优秀硕士学位论文全文数据库（CMFD），运用屏幕抓取技术，可以直接获取学位论文被引数据，从中产生学位论文被引分析报告。通过教师指导学位论文被引数量这一侧面，为学校从学位论文被引角度评价教师指导学位论文质量提供了准确的参考数据（以教育科学学院2010年毕业生高被引学位论文为例的被引分析见表1。其中，学生、教师名字以编码表示；统计时间：2013-4-29）。

（3）通过Open API获取学位论文元数据，结合指导教师和学生的关联关系，从教师出发，可以得到学生以及学生的学生等关联关系，形成上有教师下有学生，学生下面还有学生的学者关系网，从中可以分析从一个教师出发所形成的教学科研人员关系网（见图6）。

学位论文作为学校教学科研成果的重要内容之一，从某一方面可以反映学校的教学科研水平。根据职能部门的需求，通过学位论文元数据Open API获取特定需求数据，为学校职能部门提供第一手教师以及研究生的人员管理和统计分析数据，充分发挥了学位论文在支持管理决策方面的积极作用，应用得到了学校人事处、师资办、学科办以及研究生院的充分肯定。

4 结语

学位论文是我国拥有自主知识产权的重要信息资源和知识宝藏。其有效的开发和合理利用，不仅是大学和科研机构高层次人才培养的需要，还关系到学位论文原创性成果的社会化利用和论文创新成果的转移，是知识经济时代国家创新发展的需要[4-5]。华东师大馆在利用学位论文元数据Open API开展拓展服务方面做了一些有益的尝试和探索，希望借鉴国内外成熟的混搭应用实例，把具有稳定、合法、可靠的学位论文数据库作为数据源，在原有学位论文仅仅作为学术资源提供检索服务基础上，推进学位论文深层次服务的开展，以改变学位论文数据库仅仅作为学术资源的单一属性。充分挖掘学术资源的多重属性，有效提高了学术资源的服务能力。

学位论文Open API的开发与应用不仅为大学图书馆探索利用学术资源开展深层次服务提供了参考模式。同时，图书馆作为数据库建设方，随着应用的不断拓展，带来更多校内外用户的持续关注，也促进了学位论文数据库的不断优化，提高了数据库的完整性和数据的准确性。

参考文献：

[1]Nicole C.Engard. Librayr Mashups：Exploring New Ways to Deliver Library Data[M].Information Today，Inc.，2009：285-287.

[2]李峰等.跨界数据融汇模型研究[J].现代图书情报技术，2010，（11）：24-28.

[3]李春旺.图书馆集成融汇服务研究[J].现代图书情报技术，2009，（12）：1-6.

中教数据论文例4

浙江大学图书馆先后为 87 个学科提供了 TOP 期刊评定方案和事实数据，完成《人文社会科学学术期刊事实数据报告》等；为多个学部的人才信息收集和学术评价提供了翔实可靠的依据，为学校提供《世界一流大学年度对比分析报告》。[1]北京航空航天大学图书馆有一个课题组专门为学校战略决策部门提供信息支持服务，用简报的形式编辑 《一流大学信息汇编》内部刊物，每一期围绕决策层关注的一个主题，进行文献调研、收集、加工和整理，形成对于学校行政职能部门、发展战略研究部门具有一定参考价值的系列专刊。[2]山东师范大学图书馆通过对山东师范大学科研成果的来源出版物分布、高产作者分布、高被引作者分析、科研合作国家和地区分布、科研合作机构分布、优势学科和主题分布等方面的内容的分析，全面揭示山东师范大学的科研产出和科研影响力等内容，《形成了山东师范大学科研论文全景分析》报告，向管理层呈送[3]。宋洁调研发现九校联盟（c9）中的图书馆都已开展了决策支持服务，还有一些高校图书馆的主页中展示了部分成功案例。[4]

华东师范大学图书馆自2009年主动开展全校文科专任教师学术论文产出被引数据的采集和统计分析工作，经过多年分阶段逐步推进，在学校的大力支持下，2013 年11 月，图书馆开展了全校专任教师绩效数据库的建设工作，并于 2015年3 月完成首期建设任务。该数据库由学校决定将其挂在学校公共数据库平台，每位专任教师均可查询本人各类绩效数据，各级管理人员则可根据各自管辖的范围查询相关数据和统计分析结果[5]。

1 案例介绍

为了进一步有效地管理搜集到的各类数据，也为了方便全校教师及各级管理人员查询相关数据和统计分析结果，华东师范大学成立了由图书馆牵头，与人事处、科研处、社科处、教务处、研究生院、信息办等职能部门合作的项目组开发了教师绩效数据库。

1.1 数据采集

目前收录的人员类型为：院系（所）专任教师。目前收录如下类型数据：

1.1.1 论著产出被引

收录图书馆检索获取的教师论著产出和被引数据。

文科系列：（1）历年任意作者WOS（含SSCI/AHCI/SCIE）国际权威刊物收录引用情况，并区分第一或通讯作者WOS论文；（2）1998年以来第一作者中文社会科学引文数据库（简称Cssci）核心期刊论文收录引用情况（未包含Cssci集刊和扩展版），并区分一级学科权威期刊论文。（3）2008年以来第一作者文科著作（含专著、教材、译著）产出及历年文科专著Cssci被引情况。专著指专题研究的学术著作，不包含文集、文学或通俗读物、编著、译著、教材等其他类型图书。理工科系列：任意作者WOS（含SCIE/SSCI）国际权威刊物收录引用情况，并区分第一或通讯作者论文（按数据库标注）、署名华东师大论文、署名华东师大第一完成单位论文（按第一作者或通讯作者单位）、论文分区（按中科院大小类分区就高原则确定）。

1.1.2 课程教学

收录来自教务处、研究生院提供的本科生、研究生、专业学位课程数据。

1.1.3 项目经费

收录信息办、科技处、社科处提供的各类科研项目到账经费数据。

1.1.4 教学、科研获奖

收录教务处提供的本科教学获奖数据、科技处和社科处提供的科研获奖数据。

1.1.5 研究生培养

收录图书馆建立的华东师范大学硕博士学位论文数据库中的学位论文数据，并根据学位论文年份进行统计。

1.1.6 绩效总况

汇总显示教师教学、科研的主要数据，并给出教师所在单位相同职称群体各指标的平均数。

1.2 系?y功能

用户角色：本系统的用户角色分为管理员、院系管理员、教师个人，分别有不同的查询权限。系统设置了用户权限表，登录认证时自动判定角色，进入到相应的界面。

教师个人：直接进入个人查询版面，可查看个人的论著产出与被引情况、本科及研究生课程（包括精品课程）、学生培养（含研究生名录及指导论文的概要）、科研项目、教学科研获奖情况。清单与统计均直观呈现。页面中提供了选择条件，如在论著清单页面，可选择起止年份，文献类型（CSSCI论文、专著、教材、译著、WOS论文、第一或通讯等），对检索结果支持用户点击表头进行排序，并可勾选后下载列表。

院系管理员：院系管理员如果同时是专任教师，则默认的页面为自身的个人查询页面。此外，作为院系管理员的角色，还可使用单位查询版块的功能。单位查询版块可查看所在院系的全部人员信息，该院系全部的论著产出与被引情况、课程情况、科研项目、教学科研获奖情况以及该院系的对应数据类型的统计表。页面中提供了筛选条件，如起止年份、人员年龄段、职称类型，对检索结果支持用户点击表头进行排序，并可勾选后下载列表。作为院系管理员，在人员列表页面可查看全院教师信息，如果对某位教师的数据感兴趣，点击教师的信息后，即可链接到对应的教师个人查询页面，查看该教师的各项数据。

管理员：管理员为校级领导，有权限查看全校教师及各院系的情况。在个人查询版块，可查看任何人的数据，在单位查询版块，可自由选择院系，查看全校各院系的数据。在统计分析报告功能版块，可查看全校统计分析报告。

用户指导与反馈：系统提供了用户指导与反馈版块，主要包括系统简介、帮助文档（使用指南）的在线?读，“文章补遗”栏目提供对数据库收录范围内的论著数据错漏的反馈；“联系我们”栏目则提供关于系统其它各方面内容的意见或建议的反馈。

系统截图如下：

中教数据论文例5

中图分类号：G434文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)35-2517-02

Research of Choosing Topics and Instruction System of Undergraduates' Theses Based on .NET Terrace

WANG Bang-yuan

(Information Science Department, Anhui Administration Management Institute, Anhui Economy Management Institute,Hefei 230059)

Abstract: Has been analyze the problems of the teacher and the student can't attain complete match in the process of the currently most college's graduation theses to choose and instruction, and the efficiency of choosing topics and instruction be lowly etc. This papercombine with and Access database, and adopt control development technique,designed a system of choosing topics on network, release information, student primary election, the tutor choose the student , spread on the thesis and the dynamic state hand over with each other instruction etc.

Key words: ; access database; choosing topics; the dynamic state hand over with each other instruction

1 引言

高校毕业生论文选题和指导是一项相对繁杂的工作，主要体现在以下两个方面：一是教师论文题目的过程包括论文题目的收集、题目的、学生选题、调整选题和公布选题结果等过程。在传统人工选题方式中，这一过程需要相当长的时间，同时信息的流通和反馈速度较慢，而且会存在信息失真现象，这在一定程度上会影响论文选题的效果以及质量；二是毕业论文的选题是师生之间兴趣、爱好、研究方向和理论观点相契合的过程，这需要师生之间在选题之前进行沟通和了解，以便在教师公布论文题目之后，学生有针对性地选择适合自己选题和导师。因此，论文选题的过程也是师生互选的过程。但是，由于目前多数高校为人工选题，师生间的信息沟通较少，对彼此的研究方向不够了解，因此，教师与学生的不能达到完全匹配，指导工作效率低下。

针对我国高校毕业论文选题及指导工作中普遍存在的问题，本文结合目前部分高校对毕业论文选题系统的研究，选用设计并开发了具有普遍性的毕业论文选题及指导系统，对于提高高校教学管理效率很有必要。系统不仅能够实现网上选题，增加师生之间的沟通和了解，更重要的是，能实现师生之间的互动交流，为提高高校教学管理工作效率搭建一个有序的交流平台。

2 Web系统技术选择

本系统采用B/S模式实现，的系统结构模型如图1所示。用Web服务器来运行程序，保留数据，使用标准的浏览器作为客户端，不需安装其它程序，从而实现了客户端的跨平台性。对于服务器端，采用windows server2003操作系统、、ACCESS2003构建。在中使用C#语言编程。采用全新的Visual 2005开发环境。

3 系统功能模块

经过系统需求分析，得出该选题系统的用户有学生、教师、管理员三类，从选题、学生预选到教师确定选题（正选）以及论文上传下载、指导交流，其主要工作流程如图2所示。

根据上述项目系统分析的特点，系统功能模块可分为管理员模块、学生模块和教师模块三大部分（如图3）。

3.1 管理员模块

可以通过网络论文要求，通知、通告；可以管理论文题目，对论文题目可以进行添加、删除、修改；管理教师和学生的基本信息；查看学生的选题结果、调整选题、可以指定指导教师；输出报表等。

3.2 学生模块

学生登录后，可以通过网络即时了解论文题目，并根据自己实际情况，预选论文题目；学生选题后，等待教师的确认，再填写、提交论文的开题报告（提纲）。学生可以按照毕业设计文件的要求，至少上传三次论文稿，让指导教师评阅；可以通过网络查看教师对于自己提交的论文稿的指导意见，并就某个问题与教师进行详细讨论。

3.3 教师模块

可以确认学生选题（正选）；可以下载不同学生上传的论文稿，评阅后提出指导意见，供学生及时查看；可以查看学校公告、结题时间和通知等信息；可以分别回答学生的提问，或就某问题与学生进行详细讨论。

根据实际情况，我们设置了一些制约条件：每个学生最多可以预选3个题目；每个选题做多可以被选15次；每个教师可以正选学生人数不能超过限定人数；学生被正选后，已经预选的选题被自动设为退选或删除掉。

3.4 选题主要流程

选题可分为学生预选和教师正选两个过程，其主要业务流程如图4所示。

4 主要技术的实现

4.1 访问数据库

系统采用ACCESS2003设计数据库（lunwenxt.mdb）,主要有学生信息表、教师信息表、论文题目表、学生选题表，留言表等。具有断开式数据结构，能够与XML紧密集成，具有与数据库交互而优化的功能。为了使数据访问和数据操纵分离开，使用了两个组件，即DataSet（数据集，断开式结构核心组件）和.NET Data Providers（.NET数据提供者）。在系统中，使用对数据库的操作是通过DataSet和.NET Data Providers交互实现的。其基本步骤如下：

1) 创建一个数据连接；

2) 请求一个记录集；

3) 把记录集合暂存到DataSet；

4) 关闭数据库连接；

5) 在DataSet上做需要的操作。

中教数据论文例6

[中图分类号] G434 [文献标志码] A

[作者简介] 李建生（1968—），女，安徽舒城人。副教授，博士，主要从事远程教育理论与实践、教育游戏研究。E-mail：。

一、引 言

在传统认知上，网络环境中丰富的社会互活动有助于远程教育更好地发挥教学职能。但是，近年来国内外的许多研究表明，学生经常抱怨网上交流活动投入精力很大，促进学习效果有限，为此，部分学生甚至拒绝参与网上讨论。[1]那么，同样是凭借丰富的社会互形式，满足教与学需求，而受到青睐的大学网络学习社区又是什么样的情况？影响大学网络学习社区中社会互的因素有哪些？这些因素对社区中社会互产生了什么影响？本文通过典型案例的分析试图来回答上述问题。

二、 相关理论研究

（一）网络学习社区

网络学习社区（E-learning Community）又称虚拟学习社区（Virtual Learning Community）、教育虚拟社区、网络学习共同体（Networked Learning Community）、电子学习社区（Electronic Learning Community）、探究社区等，是目前国内外远程教育领域研究的一个热点。[2]虽然这一术语在国内外研究文献中频频出现，但始终没有一个统一的定义。国外学者Rusell（1999）、Carlen（2002）、Riel & Polin（2004），以及国内学者王陆（2004）、马红亮（2006）等从不同角度对网络学习社区的概念进行了解读。本文利用CNKI中国期刊全文数据库，查阅2003—2011年涉及网络学习社区定义的国内文献，将部分学者观点进行整理后发现，虽然国内学者对于网络学习社区的内涵有着不同的界定和阐释，但是他们有着相似的国外理论来源，具体见表1。

从表1中可看出国内外学者的观点大致可以分为三类：认为网络学习社区是虚拟的学习“环境”；网络学习社区是网上学习“组织/群体”；网络学习社区是“组织+环境”。

为了使研究有一个严格的学术框架，本文采用国内学者马红亮等人（2007）对网络学习社区的界定：网络学习社区是指在某一特定的网络空间中，由学习者和助学者（本文中指教师）共同组成的，具有持续的师生、生生互动关系的社会集合体及其网络活动区域。同时，根据网络学习社区的社区性质和功能，马红亮等人（2007）把网络学习社区划分为远程教育型、校园教育辅助型和社会教育型。据此分类，本文中的“大学网络学习社区”是典型的“校园辅助型”学习社区，这种虚拟学习社区通常是作为校园面授教育中课堂教学的补充和辅助而存在，而不是专门用来开展现代远程教育中的学历教育或非学历教育。

（二）社会互

国内对交互的研究起步较晚，20世纪90年代末，国内学者陈青首次对交互进行了界定与解读。此后，具有不同研究背景的学者多次使用“社会互”这一术语，但赋予它的意义各不相同。目前，国内关于“社会互”的诠释有以下两种代表性的观点：

1. 源于社会学研究概念，应用于网络环境

社会互（Social Interaction），在社会学中多称为社会互动、社会交往、社会相互作用，是指社会上个人与个人、个人与群体、群体与群体之间通过信息的传播而发生的互相依赖性的社会交往活动。[8]

2. 远程教育领域研究概念

Moore（1989）认为远程教育中的交互包括学习者与学习内容交互、学习者与教师交互和学习者与学习者相互交互等三种形式；Bates（1991）按照交互发生的范围把交互分为“个别化交互”和“社会互”，并定义社会互为“学习者个人与教师、同学或社会其他成员关于学习问题的交互”；[9][10]陈丽（2004）在Bates分类理论的基础上，将信息交互分为个互与社会互，其中个互指“学生与学习资源的交互”，社会互指“教师与学生的信息交互，学生与学生的信息交互”。[11][12]

综上，本文采用陈丽的研究成果，本文中的“社会互”是指学生与教师的信息交互、学生与学生的信息交互。其中，学生与教师的交互指发生在学生和教师之间，通过计算机网络平台进行的探讨交流。学生与学生的交互是指发生在学习者和学习者之间的，通过计算机网络平台进行的集体形式的交互以及小组形式的交互；在学生与学生的交互过程中，可以有教师参与，也可以没有教师参与。

三、 研究设计

（一）研究假设

根据上述理论研究成果，本文提出以下假设（如图1）：在所有参与者都能够并且愿意参加网络学习社区社会互的前提下。

H1： 教师参与程度对网络学习社区中社会互数量有促进作用；

H2： 教师参与程度影响网络学习社区的社会互内容；

H3： 交互模式影响网络学习社区的社会互数量；

H4： 交互模式影响网络学习社区的社会互内容。

其中，教师参与程度具体含义如下。

教师起主导作用：指教师在讨论中占据控制地位，例如教师圈定主题范围并主题帖的讨论。

教师起引导作用：指教师在讨论中起辅助引导的作用，例如教师圈定了主题范围，学生围绕该范围设计主题组织讨论，学生主题帖。

自由讨论：指学生在讨论中占据主导地位，教师仅作为普通参与者参与到讨论中或者不参与讨论。

（二）研究对象

本文采用文本研究方法。文本选取基于Blackboard平台的南京师范大学“教育技术研究方法”课程的大学网络学习社区。文本收集的数据主要为：（1）“教育技术研究方法”课程教学讨论区2007级、2008级整个学期的文本讨论内容，2009级由于课程尚未结束，只收集其教学讨论区2012年3月29日前的所有数据；（2）教育技术研究方法课程专题讨论区2008级整个学期的所有讨论小组文本讨论内容和所有参与者的参与数据。具体情况见表2。

四、 研究结论

（一）教师参与程度对网络学习社区中社会互的影响探究

结合本文的研究模型，研究者对教学讨论区和专题讨论区进行初步的分析得到表3。从表中可以看出：专题讨论区包含各种教师参与程度的讨论，故研究者选取专题讨论区作为研究对象，探究教师参与程度对社会互的影响。

1. 教师不同参与程度下讨论区的社会互情况对比

研究者选取专题讨论区的数据，以“教师参与程度”为自变量，“回帖数和阅读次数”为因变量，使用SPSS 16.0对收集到的数据进行单因素方差分析。结果证明（如表4），网络学习社区中的教师的参与程度与回帖数和阅读数显著相关。

研究者对专题讨论区的数据进行进一步统计得到表5。（1）从表5中数据可以看出，教师参与程度不同，主题的回帖数和阅读数都有较大差异，即教师参与程度对社会互是有显著影响的。但在有教师参与的情况下，教师控制和主导整个讨论时平均回帖数为8.1，远远高于教师仅划定范围起引导作用的情况4.7，却又远远低于无教师参与的自由讨论时平均回帖数14.7。这说明教师参与程度对回帖数和阅读数并不是简单的促进或抑制作用。（2）阅读数在一定程度上反映了学生对讨论主题的关注度，而学生的关注度则直接影响学习社区中的社会互。从表中可以看出，在无主题自由讨论时学生平均阅读数为183，与教师主导时的176.2基本持平，是教师指导情况下平均阅读数94的近2倍。这说明教师参与度对学生的关注点有一定影响。（3）从表5中可看出，在教师占据指导地位时，学生自主的32个主题帖中，有10个主题帖无人回复。而在其他两种教师参与程度下，独帖数都为0。大量的独帖既浪费了社区的空间，也分散学生的关注。因此教师在占据指导地位，划定讨论的主题范围后，仍需要对学生的交互进行一定程度的干预，例如以普通成员的身份参与讨论，给予学生及时的反馈或正面的引导，以保证协作小组中生生交互的质量和效率。

2. 教师不同参与程度下讨论区的社会互内容分析

研究者选取专题讨论区的数据，以“教师参与程度”为自变量，社会互内容为因变量，使用SPSS 16.0对收集到的数据进行单因素方差分析。结果证明（如表6），网络学习社区中教师的参与程度与交互内容显著相关。

研究者对专题讨论区的讨论主题进行进一步的统计整理后得出以下结论。

（1）教师主导情况下的讨论，社会互内容主要围绕学习任务展开。帖子的回复主要是有关学习内容的个人观点陈述，极少涉及学生间的情感交流及对他人观点的评价。研究者分析其原因可能是，教师主导下的讨论，学生更侧重于完成学习任务，赢得教师的认可。

（2）教师指导下的讨论，回帖的内容同样集中于对问题的回答或个人观点的介绍。不同于教师主导的讨论，教师指导时讨论组组间差异很大：①如图2所示，有的学习小组拥有此类讨论主题18个，有的学习小组此类讨论主题则为0个；②对小组成员的个人发帖情况进行进一步统计后，研究者发现，在小组内，虽然成员间个人发帖数存在一定差距，但参与讨论的态度却非常一致。即讨论积极的小组，组内成员参与讨论都比较积极。分析其原因，一方面是讨论内容的差异，对于贴近学生现实生活或与课程内容相符的主题范围，学生容易找到话题组织讨论，所以该小组的讨论主题也较多，例如第三小组，由于其主题“网络教学与平台建设”与课程内容相关，所以小组主题最多，成员中最少的发帖数也为12，远远高于全体成员均发帖数（4.7）。另一方面可能是学生间的差异，讨论区没有统一的组织者，各小组组内讨论也多由组内小组长发起，且多数学生又只对组内讨论主题负责，这就进一步拉大了组间差距。

（3）自由讨论时，由于没有主题限定，生生交互更加活跃，且更注重同学之间的社会情感交流。分析其原因可能是：讨论主题与学习任务无关且没有教师参与的压力，因此学生参与积极，乐于进行一些活跃讨论气氛的交流。

（二）交互模式对网络学习社区中社会互的影响探究

如上文所述，本文中的交互模式分为同步交互模式与异步交互模式。本文选择的个案研究对象“教育技术研究方法课程”混合使用了同步交互、异步交互两种模式，课程的教学讨论区采用的是同步交互的模式；而专题讨论区则是典型的异步交互讨论区，采用的是异步交互的模式。

1. 同步交互模式与异步交互模式下讨论区的社会互情况对比

以交互模式为自变量，以回帖数为因变量，研究者使用SPSS 16.0 对收集到的数据进行了独立样本T检验。如表7所示，Sig.0.05，这说明交互模式对回帖数影响不显著。

研究者对专题讨论区数据进行进一步的统计得到表8。从表中可以看出：（1）从发帖总数来看，同步交互讨论区与异步交互讨论区差别不大，且教师平均发帖数都远高于学生平均发帖数。（2）同步、异步交互模式下，占据主体地位的成员不同。在同步交互讨论区中，师生交互占据主体地位，生生交互的相关主题只占主题总数的21.7%；在异步交互讨论区中，生生交互的讨论占据了主要地位，而师生交互的主题只占28.6%。

2. 同步交互模式与异步交互模式下讨论区的社会互内容分析

根据交互内容，讨论区中所有的主题帖都可以分为4类（问题引导类，用A表示；资源检索类，用B表示；解决问题类，用C表示；反思反馈类，用D表示）。对所有帖子进行手工分拣后，研究者以交互模式为自变量，以主题内容为因变量进行了独立样本T检验。如表9所示，结果证明，交互模式与社会互的内容显著相关。

研究者对收集到的数据进行进一步整理，并列出了各个讨论区回帖数排行前十的帖子，如表10所示。经过分析发现，在异步交互模式下，讨论区中的资源检索类主题帖所占比例较大，且学生回帖也很积极。在同步交互模式下，不同年级最受欢迎的主题帖类型并不相同。但相比异步交互模式，同步交互模式下的讨论区中问题引导类主题帖不仅数量多，而且学生回帖也积极。

从帖子内容来看，同步交互模式下的讨论区中，学生回复一般比较简短，且多是从平台提供的资料中直接拷贝而来的，或只是简单地表明个人对待问题的态度。而在异步交互模式下，因为有了足够的准备与思考时间，学生发帖内容是对搜索到的资料进行加工整理后得到的，不仅内容更为详尽，而且讨论的深度也相对有所提升。

（1）教师参与程度对社会互的数量和内容都有影响。该结论验证了陈丽（2004）的观点，即教师的参与对社会互仍然非常必要，且存在以下特点。

教师参与程度影响社会互的数量，但它与社会互数量之间并不是简单的正相关或负相关关系，即并不是教师参与程度越高（低），师生互动与生生互动就越频繁（少）。在讨论中，由于学生对教师的信任和对教师学术权威的尊重，教师的适当参与可以吸引学生对讨论主题的注意，从而促进社会互。但在纯粹由学生发起的无关学习任务的自由讨论中，生生互动更加频繁和集中。

教师参与程度影响社会性互动的内容。教师参与程度越高，社会互的主题中关于学习任务的交互就越多。在小组协作学习时，教师划定的主题范围以贴近学生的学习态度为宜，且讨论需要教师积极的干预或学生有效的组织，以保证讨论的质量和效率，减少独帖的存在。

（2）交互模式影响社会互的内容，对社会互的数量没有显著影响。

交互模式影响社会互中教师与学生的地位。同步交互中，师生交互占据了主体地位；异步交互中，生生交互占据主体地位。

交互模式对社会互的内容存在一定的影响。同步交互模式下的讨论，交互的主题较简单，学生回复也比较简单；异步交互模式下，社会互的内容有所深入。

中教数据论文例7

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）45-0161-03

一、绪论

数据库技术是信息和计算科学领域的基础及核心技术之一，《数据库原理及应用》是计算机、信息管理专业本科教育的一门核心课程。《数据库原理及应用》课程的主要内容包括：（1）数据库原理相关的基础理论，比如：关系型数据库系统的体系结构、关系模式、函数依赖理论以及范式理论等。（2）数据库设计的方法和内容，包括需求分析、数据库的概念设计、数据库的逻辑结构设计、数据库的物理设计以及实施和应用等整个数据库设计的生命周期，在此过程中需要完成E-R图的绘制、关系模式的转换以及应用范式理论和函数依赖理论进行规范和约束。（3）与数据库系统相关的开发和应用，包括如何应用DBMS有效的管理数据库、如何应用SQL语言以及其他开发工具进行数据库编程和开发等内容。目前，数据库课程的教学方法大多还是以传统的“灌输式”模式为主，这种教学模式以课程内容为中心，以教师讲授为主导，学生被动接受。传统教学方法注重该学科知识的全面性、系统性和严谨性的特点，对于学生掌握理论基础具有重要意义，但是，这种教学方法不仅制约了学生的主动性和创造性，而且忽视了学科之间的关联性。

案例教学法由哈佛大学法学院Langdell教授于1870年首创，是一种以案例为基础内容，以学生对真实事件和情境的分析、思辨为教学重点，以提升学生掌握基础理论并解决实际问题的能力为目的的教学方法。它通过模拟或者重现现实生活中的一些场景，让学生把自己纳入案例场景，通过讨论或者研讨来进行学习[1]。与“灌输式”的传统教学模式不同，案例教学法更加注重通过组织研讨的方式引导学生自主思考[2]。案例教学法最初应用于管理类[3]和法学类的专业课教学中，但随着其在课堂气氛、学生参与的积极性以及教学效果等方面的优异表现，逐渐被广泛关注，包括政治[4]、医学[5]、农业[6]、计算机科学[7]等各类学科都开始探讨如何设计适合本学科的案例教学法。案例教学法作为一种全程参与式的教学方法，一般包括课前预习、课堂讨论和课后总结等三个基本阶段。它要求学生在课前做好预习，掌握案例相关的基础理论，课堂上积极参与小组讨论，要求教师课前选好合适的案例，课堂上合理地引导学生开展小组讨论，保证讨论效果并做好点评工作，课后进行总结[2]。

鉴于《数据库原理及应用》课程具有较强的实践性，培养学生的应用能力是该课程的核心任务，而传统的教学方法在这方面存在明显缺陷，因此，不少的学者对案例教学法在数据库课程教学领域的应用进行了探讨[7，8]。张海燕等强调，作为一种全程参与式的教学方式，数据库课程的案例教学法，在教学过程中要求学生课前做好准备.课堂上积极参与小组讨论，教师在整个教学过程中把握案例准备和小组讨论的效果，并指出教师要通过循序渐进的讲解、演示和实验，让学生理解数据库的基本概念、理论和技术[7]。刘畅[1]结合数据库课程的特点，提出了一种项目驱动式的“数据库原理”课程案例教学法，该方法以数据库课程中的内容为主线，以项目为核心，将数据库课程分块零散的知识和技能，通过实践教学串联起来，让学生像在做数据库开发工作那样，不断地发现新问题、解决新问题，从而经历一个完整的项目开发研究过程，达到熟练掌握和应用知识的目的。实际上，数据库的基础理论较为抽象难懂，自学起来较为困难。因此，在设计案例教学法时，无法沿袭传统的案例教学法步骤，因为，无论是安排学生课前预习还是课堂讨论，都比较困难，教师有必要在开展案例讨论之前，进行适度的讲解。本论文将根据计算机原理及应用这门课程的特点，在传统案例教学法的基础上，提出一种基于任务驱动的案例教学法。

二、学科特点及教学现状

《数据库原理及应用》课程具有以下特点：首先，需要掌握很多基础理论，比如：函数依赖、范式、三层结构两级映射等，这些内容都比较抽象，学生在短时间内难以理解和掌握。其次，数据库课程中的前后内容关联性较强，比如：数据库的设计需要参照三层结构两级映射的结构体系进行，关系模式的构建需要符合范式要求，要消除不合理的函数依赖关系等。最后，数据库课程的实践性较强，所有的基础理论最终都要应用于包括数据管理、数据库编程等在内的实际工作中。由于教学内容抽象难懂、传统教学模式枯燥乏味加上数据库课程的教学领域理论学习和实践应用脱节严重等问题，导致学生的学习热情和兴趣不高，教学质量和教学效果难以保证。而且，由于教学内容零散、孤立，学生很难达到系统化了解和综合运用的境界，学生只能通过死记硬背的方式来应付考试，很多学生虽然成绩很好，但是动手能力很差，不知道如何应用这些基础理论解决现实问题，从而出现高分低能的现象。

三、任务驱动式的案例教学法设计

针对以往教学方法的不足，本论文依据《数据库原理及应用》课程的特点，设计了一种基于任务驱动的案例教学方法，该方法具体步骤如下。

1.问题设计及案例准备。《数据库原理及应用》课程的案例教学法与管理、法律等文科类课程的案例教学法不同，不需要广泛收集和整理大量高质量的案例形成丰富的案例库，不需要适时更新和补充新的案例，不需要强调案例形式多样性和案例内容的广泛性，而是要针对核心教学任务设计一个科学的问题，并围绕着问题进行案例准备，要求所设计的案例，在纵向上能体现出数据库系统设计和开发的完整生命周期，在横向上能覆盖《数据库原理及应用》课程要求掌握的所有基础理论。

比如我们要求学生应用《数据库原理及应用》课程所涉及的基础理论，设计和开发一个学生管理系统，该系统能完成以下任务：查询出有哪些学生选修的课程中至少有两门以上由教授开设。要完成该任务，学生需要完成的工作以及应用到的理论包括：（1）描述教学关系，需要绘制E-R图；（2）将E-R图转换成合理的关系模式，并编制数据表，需要应用范式理论和函数依赖理论；（3）将数据文件保存在物理磁盘上，要求占用较少的存储空间并能进行高效检索，需要应用物理结构设计理论；（4）客户从操作终端检索所需要的信息，形成视图，需要应用SQL语言；（5）保证数据视图―数据表―存储结构之间的相互独立、相互关联的关系，需要依赖数据库系统的三层结构和两级映射。案例需要围绕着上述内容进行设计，不能遗漏。

2.基础理论的讲解。由教师进行精练的理论知识讲解，讲解过程最好能结合解决实际问题的步骤，介绍在哪些环节需要用到它，这样有助于将零散的知识串联起来。《数据库原理及应用》课程需要重点讲解的知识点见表1。

3.问题分解及教学过程控制。案例教学的目的是充分发挥学生的主观能动性，让学生独立思考、分析和处理案例设计阶段所布局的问题，引导学生将核心问题分解成若干个子问题，在依次解决子问题的过程中主动的学习《数据库原理及应用》课程中的基础理论，并将其应用于实践。教师可以根据教学内容、进度以及学生的掌握情况，适时地进行讲解和点评，确保学生对核心内容的掌握和灵活应用（表2）。

4.总结和评价。对案例教学法的全过程进行回顾，对重点和难点问题进行分析和讲解，确保学生对所学知识的理解、掌握和应用，并从以下三个维度评价任务驱动式案例教学方法的总体效果：（1）案例维度，包括案例项目的构思、任务的分解以及问题的设计；（2）教学过程维度，包括课前的准备、课中的引导和控制、课后总结等；（3）绩效维度，包括教师表现、学生成绩、课堂反映等。

四、结语

基于任务驱动的案例教学法，要求教师围绕着课程的教学任务和课程内容进行案例设计，案例由若干个问题构成，学生在解决问题的过程中，主动学习课程的理论知识，并达到灵活应用的效果。在案例探讨的过程中，教师扮演的是引导和辅助的角色，一方面，引导学生按照设计的流程和步骤进行案例的分析和探讨，另一方面，负责讲解学生学习过程中遇到的重点、难点问题。笔者在长期的教学过程中，虽然验证了该方法的有效性，但是，随着各种先进的教学手段的进步以及教学方法的不断完善，《数据库原理及应用》课程的教学模式将不断趋于合理。

参考文献：

[1]刘畅.案例法和项目驱动法在“数据库原理”教学实践中的应用探索[J].计算机教育，2009，（19）：75-77.

[2]郭忠兴.案例教学过程优化研究[J].中国大学教学，2010，（1）：59-61.

[3]李文武.工商管理专业本地化案例教学研究[J].民族教育研究，2011，22（1）：49-52.

[4]杨慧民.高校思想政治理论课案例教学资源共建共享模式的探索与思考[J].思想理论教育导刊，2010，（6）：23-28.

[5]汪斌，陈晰辉，赵志青，等.案例教学结合任务驱动教学法在骨科临床带教中的应用[J].中国医学教育技术，2013，27（5）：592-594.

[6]冯永忠，韩新辉，任广鑫，杨改河.案例教学方法在农业资源与区划课程教学中的应用[J].安徽农业科学，2012，40（21）：11133-11134.

[7]张海燕，陈志泊，王春玲.《高级数据库技术》课程教学改革的探讨[J].教育教学论坛，2011，（9）：126-127.

中教数据论文例8

1.1系统功能模块设计

近年来，随着高校教师队伍的不断扩大，整体科研水平不断提高，在各专业学科领域涌现出了很多学术成果，并据此撰写了大量的论文及著作，如何对这些宝贵的学术成果数据信息进行有效管理是当下各高校面临的重要课题。笔者结合本人日常工作经历，并走访了各级各类高校相关管理工作人员、专职教师和科研人员，收集了大量需求信息，随后进行系统功能模块设计和数据库设计、程序编码，最终形成了本系统原形产品，本系统的主要功能有：1、教职工所撰写的论文及著作基本信息查询，包括：第一作者姓名、第二作者姓名、第三作者姓名、论文(著作)名称、ISBN(ISSN)、出版社名(期刊名称)、成果类别、获奖情况、总页码、封面彩图、封底彩图、总字数，本人所完成的字数等信息；2、根据论文及著作成果影响程度和类别，以及本人完成的字数来计算科研积分及工作量折算；3、存储论文及著作的的目录，封面、封底图片，以备日后查询；4、与现有教师教学工作量计算系统无缝集成，以便汇总教师总的工作量及绩效津贴。图1反映了高校教师论文及著作管理系统的主要工作的流程示意图，其中教师操作部分使用B/S模式，采用Windows2003server+IIS+.net+MSSQLServer2005平台，使用C#.net进行编程；管理工作人员操作部分采用C/S模式，使用C#.net进行编程。

1.2论文及著作管理系统的数据库系统设计

由于高校教师论文及著作管理系统中涉及到的用户权限和业务一般相对复杂，因此在进行数据库系统设计时，充分利用数据库理论和设计规则，同时兼顾硬件系统性能指标等客观条件，适当容忍较低程度的数据冗余。由于要储存论文及著作的封面、封底的图片，故涉及到大量图像采集和存储，对系统的存储功能要求较高，要求采用大容量存储技术，对所有用户所提交的各种文档采用二进制流文件格式统一存放到数据库中，避免了占用服务器中的大量存储资源，根据需要，在数据库中设计若干个数据表，其中论文及著作表(CEC_AUTHORS)主要存储教职工的论文及著作数据，该表是整个系统的主数据表,其结构如图2所示，其中著作编号为主键，封面、封底字段的数据类型设置为image数据类型。同时，为降低系统运行中出现“脏”数据的几率，在数据库系统别设计了以论文及著作表为中心的数据库关系图，以保证数据库数据完整性和一致性，如图3所示。

2基于绩效管理制度的高校教师论文及著作管理系统的实现及性能分析

本系统的后台数据库采用SQLServer2005搭建，在B/S部分采用了MVC(Model-View-Controller)三层结构设计模式，即模型-视图-控制器三层，用以实现程序代码、业务逻辑以及数据显示的分离，下面谈谈对系统的实现和性能分析。

2.1系统实现

在此，笔者以本系统中位于Model层中的数据访问类的实现和View层功能的实现为例，简要叙述基于.NETFramework3.5的高校教师论文及著作管理系统的B/S部分的实现过程。由于篇幅有限，在此简单罗列部分关键代码，希望能抛砖引玉，在MicrosoftVisualStudio2010开发环境下，实现数据访问公共类的简要代码如下。在B/S部分，系统中的用户登录模块负责接受来自UI层的用户号、用户密码、用户身份等数据，并将这些数据传送到控制层，控制层根据不同用户身份数据，返回相应的不同数据给用户，从而在View层中显示不同的内容，图4和图5展示了根据不同用户身份返回不同的View内容。在C/S部分，管理员对论文及著作成果信息进行逐一分类、汇总核实，然后根据教职工通过B/S客户端提交的信息对各成果取得人进行统一入库归档，如图6所示，其中作者单位和姓名是根据教职工提供的作者教师号自动生成，无需管理人员手动输入。

2.2系统性能分析

本系统采用基于.NETFramework3.5开发平台，该软件项目充分利用AJAX技术创建更有效、更具交互性、高度个性化界面，在B/S部分的Web系统中大量运用母板技术，使整个系统界面统一规范，外观友好，设计合理，用户操作起来非常方便。服务器采用WindowsServer2010操作系统，运行稳定，响应速度快，数据库系统状态良好，数据准确，同时为方便管理、整合各种数据，便于用户检索数据信息，在设计本系统后台数据库时，采用了大容量存储技术，合理、恰当地利用了数据库系统的事务、存储过程、和触发器等技术，优化服务器配置，保证了数据的安全性和一致性，使其满足海量数据的并发访问和存储的需要。

中教数据论文例9

一、“数据恢复技术”课程的重要性

“数据恢复技术”课程是网络安全与执法专业的一门专业核心课程，在计算机取证中起着重要作用。由于犯罪分子的反侦察、反取证意识越来越强，经常将与犯罪相关的电子证据删除或销毁，这给网安部门的取证工作带来巨大的麻烦。正因为如此，一线部门对公安院校培养的专业数据恢复和计算机取证人才提出了更高的要求，以应对高科技犯罪。本文依据网络安全与执法专业的培养要求，对课程的培养目标、教学内容、教学方法、教学科研等方面进行研究，指出了课程建设的主要方向与具体措施，目的是通过理论实训学习，使本专业学生能够更好地掌握文件系统知识、数据存储理论以及数据恢复的原理与方法，并将其能够灵活运用到电子数据取证中，为取证工作打下坚实基础。

二、“数据恢复技术”课程的培养目标

“数据恢复技术”课程主要培养学生的公安信息化知识，采用信息化技术对电子数据进行有效恢复取证。通过课程学习，学生要掌握文件系统原理、数据存储理论、磁盘格式化恢复、文件删除恢复原理等内容，将理论知识和实际公安业务相结合，灵活地将数据恢复技术应用到实际办案中。通过理论和实验实训，本课程可以提高学生的专业素质，提升学生的实践动手能力，掌握数据恢复技术原理与操作方法以及快速恢复文件的技巧，熟练使用常用数据恢复软件等。此外，本课程可以培养学生良好的创新意识和创新能力，为将来的取证工作打下良好基础。

三、“数据恢复技术”教学内容建设规划

“数据恢复技术”课程主要面向网络安全与执法专业学生开设，要求学生全面掌握公安业务、专业技能，以及最新的电子取证恢复方法。课程内容建设需要任课教师到公安一线、实战部门以及信息化工作岗位进行深入调研，确定适合、实用的教学内容，然后结合理论和实验实训，提升学生的信息素质，使其掌握利用相关技术进行电子数据恢复的能力，以满足侦查办案的需要。此外，“数据恢复课程”对实际操作的要求较高，内容规划应该突出实际操作的重要性，并紧密联系公安业务，以适应公安技术部门的工作需求。

1.完善理论课程内容

“数据恢复技术”课程包括基础部分和应用部分。基础部分是各种恢复软件和工具和仪器的使用，课程内容比较简单、容易上手。但是在计算机取证工作中，只依赖传统的软件和工具是无法满足办案要求的。侦查中想获得更多有价值的线索和电子证据，就必须掌握全面的数据恢复理论和知识，通过理论分析研判后进行深入调查，获取相P证据。但是，理论学习一般比较枯燥，如文件系统、分区结构等知识晦涩难懂，需要通过实际应用加深理解。因此，如何规划科学的课程内容，使其既能满足理论教学，又能适合公安实际应用，是非常值得探究的问题。

以铁道警察学院为例，我们将“数据恢复技术”课程内容按照不同阶段进行规划。第一阶段主要内容包括数据恢复基本理论、恢复软件的使用、文件系统理论、数据恢复技术标准和方法等。此阶段的规划意在通过授课组建完整的课程内容体系。第二阶段是内容完善。通过授课过程积累经验，教师对课程内容进行充分研究，并将适当删减、增加和修改课程内容，达到精细化设计的目的。第三阶段为实际案例的更新。随着科技的不断发展，实际办案中遇到的电子数据取证恢复难题越来越多，这对办案人员的技术水平提出了更高的要求，因此需要不断更新教学案例，以满足基层的应用需求和信息化发展的变化。

2.完善实训课程内容

[JP+1]“数据恢复技术”课程是应用性很强的专业课程，非常适合采用实训教学方式巩固基础理论，强化公安业务。以铁道警察学院为例，本课程教学安排了34学时，其中包括理论教学4学时，实训教学30学时。然而，对于专业技术课程的建设规划，必须考虑到课程的实际应用情况，根据实际教学效果调整理论教学和实训教学的比例。对于“数据恢复技术”的实训内容设计来说，普通院校倾向于采用数据恢复工程师的工作任务和过程设计实训内容。而警察院校更注重实训内容与实际公安工作结合的紧密程度，以及在实际取证领域中的应用情况，比如各种存储介质中电子证据的恢复、不同文件系统中资料的恢复等。警校开设的“数据恢复技术”实训内容与普通院校的课程内容有相似之处，但是侧重点不同。警校更侧重数据软恢复，重点是与案件相关的电子数据的恢复工作，而涉及的硬恢复内容并不深入，比如磁头（磁头臂）的更换、电路板检测、电机更换等是基础学习内容，而非重点内容。我们设计的实训教学内容如表1所示，实训内容主要包含FAT32、NTFS、exFAT文件系统以及GPT磁盘的修复，实训项目是根据当前数据恢复中常见的问题进行设计，并结合公安实际案例开展针对性练习，使学生提前接触公安一线工作。

3.完善教学方法及考核方式

通过对公安工作的深入调研，教师要掌握网安实战部门对“数据恢复技术”课程的具体需求，按照理论结合实际的原则，灵活选择教学方法，积极开展教学改革工作。教师要充分研究如何在课堂教学和实践教学中转变教与学的角色，使学生由被动学习转变为主动学习，这是教学改革的重点研究内容。本文提倡通过课程建设和教学方法及手段的完善，创建以学生为主体的教学模式，创造条件，营造氛围，以此带动学生的积极性，并采用多样化的教学方法，鼓励学生大胆尝试，勇于创新。（1）科学的教学方法。要充分利用专业特色资源，结合课堂、实验实训以及公安业务部门等教学实践场所，采用多样化的教学方法，比如课堂讲授法、集中讨论法、分组参与法、理论与实验结合法、案例教学法和实训项目教学法等。由于“数据恢复技术”课程的实操性特别强，所以必须采用大量的实训巩固教学成果。鉴于此，教师可以拟定多种实训项目，再配合案例进行讲解，这种“专业实训项目+实际案例”的方式有利于拓展学生的思路，激发学生的学习动力，为日后尽快融入工作奠定了坚实基础。公安教育的一个主要特点是以实战为导向，强调教学要密切联系公安业务，贴近实战。专业性较强的“数据恢复技术”课程不太适合采用传统验证性实验，更适合采用设计性实验实训，这将有助于锻炼学生的分析与设计能力。以FAT32文件系统中彻底删除文件的手工恢复为例进行说明，如图1所示。首先，教师先引入案例项目，通过案例讲解让学生了解实训的目的与要求，使其回顾项目中涉及的知识点，如文件系统知识、文件目录项的知识；随后，采用启发式教育法，对实训中遇到的问题，引导学生自主解决问

题，然后进行点评、分析、讲解，这样有利于培养学生的逻辑思维；最后，让学生根据实训内容自行设计一个相关实训项目，并进行讨论、实施、验证结果。这种先学习后设计的方式可以有效提高学生的积极性，达到训教学的目的。（2）合理的考核方式。科学合理的考核方式对教学十分有益。考核能够有效检验教学效果，对学生的学习也能起到促进作用。但是，目[JP+1]前多数高校仍将期末笔试作为主要考核方式，成绩评定方式[JP]

过于单一。这种考核评定应该体现出多元化的特点，不能局限于笔试考试，要根据教学内容的不同，适当调整考核方式。

比如分区丢失、删除文件的恢复等更适合采用实训考核的方式，而文件系统知识、文件系统结构等内容更适合采用试卷或课上作业的方式考核。只有灵活运用考核机制才能达到完善课程建设的目的。

四、教学科研建设规划

“数据恢复技术”课程的规划建设需要逐步完善，要从教学内容（理论教学与实验实训教学）、教学手段、教学方法、教学体系教材建设以及科学研究等方面进行积极探讨研究，不断进行改革创新，最终形成完整的课程体系。

著名科学家钱伟长曾指出，“教学没有科研做底蕴，就是一种没有观点的教育”，可见教学与科研的关系非常紧密。优秀的教师会积极开展科学研究工作，将科研前沿理论、技术引入课堂教学之中，起到更新知识、弥补不足的作用。具有先进的科研思维和理念的教师，对教学思考更透彻，对教学和教法把握更准确，教学理念更清晰，授课更容易调动学生的积极性。当然，教师绝不能只关注课程内容这一点，必须要开阔眼界，要有对专业的深入思考，这样才能不断完善课程教学。

五、总结

“数据恢复技术”是电子数据取证的重要技术手段，其在打击计算机犯罪中起到了重要作用。“数据恢复技术”课程应用性很强，课程规划需要密切结合公安业务。本文从课程培养目标、教学内容、教学科研等进行了规划设计，并从实战角度出发，构建了“实训项目+实际案例”的培养模式，以启发式教育培养学生处理问题的能力，使学生了解本课程与公安实际业务的关联，学会利用理论知识解决实际办案取证中的问题，提高学生的专业素质，为网络安全执法部门培育优秀的技术人才打下坚实基础。

参考文献：

中教数据论文例10

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2012）30-7150-04

随着数字信息化社会的飞速发展，计算机技术和数据库管理系统被广泛应用于科学探索、商业、金融业、电子商务、企业生产等各种行业，已逐渐发展成为一种智能管理过程。数据挖掘作为一种新兴的数据分析技术，它的研究成果取得了令人瞩目的成就[1]。利用数据库技术，通过对教务管理的大量数据进行多层次、多维度的加工处理，从而实现人性化管理，为科学决策提供支持。

毕业论文在教学体系中占有十分重要的位置，是本科生培养计划中衡量教学质量的重要指标。提高毕业论文教学质量是一项系统工程，为研究在当前的教学条件下如何提高毕业论文教学质量，本文采用数据挖掘技术对影响毕业论文成绩管理的多方面因素进行了深入分析和挖掘，以期发现对学校毕业论文教学管理有用的知识，将这些知识应用于本科学生毕业论文教学实践中，为学校管理者提供有用的信息，进而获得更好的管理效益，为学校未来的发展提供更广阔的空间，发挥重要的作用。

1 数据挖掘简介

数据挖掘（Data Mining），又称数据库中的知识发现（Knowledge discovery in Database. KDD）[2]，是通过分析每一个具体数据，从大量的、有噪声的、模糊的、随机的海量数据中寻找其规律的技术，它是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域。

1.1 数据挖掘的定义

H包含如下功能：

综上所述，数据挖掘具有三大特点：其一是处理大型数据；其二应用数据挖掘的目的是发现未知的、有意义的模式或规律；其三是一个对大量数据处理的过程，有特定的步骤[3]。

1.2 数据挖掘的主要方法

数据挖掘是一个多学科交叉领域，它由人工智能、机器学习的方法起步，并与统计分析方法、模糊数学和可视化技术相融合，以数据库为研究对象，围绕面对应用，为决策者提供服务。

数据挖掘的方法主要可分为六大类：统计分析方法、归纳学习方法、仿生物技术、可视化技术、聚类方法和模糊数学方法。归纳学习法是目前重点研究的方向，本文根据给定的训练样本数据集，采用归纳学习法中的决策树技术构造分类模型，将事例分类成不同的类别。

2 决策树算法基本理论

2.1 决策树方法介绍

决策树[4]方法是以事例学习为基础的归纳推算法，着眼于从一组无序的，无规则的事例中推断出类似条件下会得到什么值这类规则的方法，它是一种逼近离散值函数的方法，也可以看作一个布尔函数[5]。决策树归纳方法是目前许多数据挖掘商用系统的基础，可以应用于分析数据，同样也可以用来作预测。建模过程中，即树的生长过程是不断的把数据进行切分，采用“自顶向下，分而治之”的方法将问题的搜索空间划分为若干个互不交叉的子集，通常用来形成分类器和预测模型。如图1所示，为决策树的示意图。

决策树一种类似流程图的树形结构，是一种知识的表现形式。为了对未知样本进行分类，生成具体的分类规则，信息样本的各个属性值要在决策树上进行测试。主要分为两个阶段：在第一阶段中生成树。决策树最上面的节点为根节点，是整个决策树的开始，然后递归的进行数据分区，每次切分对应一个问题，也对应着一个节点；在第二阶段中对树进行修剪，此过程中去掉一些可能是噪音或异常的数据，防止决策树的过匹配，进而保证生成决策树的有效性和合理性。当一个节点中的所有数据都属于同一类别，或者没有属性可以再用于数据进行分割时，分割工作停止。具体的工作流程如图2所示。

2.2 C4.5算法

1986年Ross Quinlan首次提出了ID3决策树算法，它是最早的决策树算法之一。ID3算法运用信息熵理论，选择当前样本中具有信息增益值的属性作为测试属性，对样本的划分则依据测试属性的取值[6]。C4.5算法是在ID3算法基础上发展起来的，它继承了ID3算法的全部优点，并增加了新的功能改进了ID3算法中的不足，可以进行连续值属性处理并处理未知值的训练样本。在应用单机的决策树算法中，C4.5算法不仅分类准确而且执行速度快。

C4.5通过两个步骤来建立决策树：第一阶段树的生成，第二阶段树的剪枝。C4.5算法采用信息增益率来记录字段不同取值的选择，首先计算各个属性的信息增益率，寻找到规则信息的优劣，选出信息增益率最大的属性作为结点，自顶向下生成决策树。C4.5算法构造决策树的基本策略如下：

首先计算出给定样本所需的期望信息，设S为一个包含s个数据样本的集合，对于类别属性，可以取m个不同取值，分别对应于m个不同的类别[Ci（i∈1，2，...，m）]。假设类别[Ci]中的样本个数为[si]，期望信息为：

其中，[Pi]是任意样本属于[Ci]的概率，并用[sis]估计。

接着，计算当前样本集合所需用的信息熵，设一个属性A具有n个不同的值[（a1，a2，...an）]，利用属性A可以将集合S划分为n个子集[S1，S2，...Sn]，其中[Sj]包含了S集合中属性A取[aj]值的样本数据。如果属性A被选作测试属性，设[Sij]为[Sj]中属于[Ci]类别的样本集，根据A划分计算的熵为：

然后利用属性A对当前分支结点进行相应样本集合划分计算信息增益：

最后，求信息增益率，表达式为：

C4.5算法的伪代码如下：

输入：训练样本Samples；目标属性Target—attribute；候选属性的集合Attributes

输出：一棵决策树

1）创建根节点root；

2）If Samples都在同一类C Then；

3）返回label=类C的单结点树root；

4）If Attributes为空Then；

5）返回单结点树root，[label=Samples]中最普遍的Target-Atribute值；

6）Else；

7）For each测试属性列表Attributes中的属性；

8）IF测试属性是连续的Then；

9）对测试属性进行离散化处理，找出使其信息增益比率最大的分割阈值；

10）Else；

11）计算测试属性的信息增益比率；

20）添加子树Generate Tree C4.5；

21）对已建立的决策树计算每个结点的分类错误，进行剪枝，并返回根结点Root。

3 毕业论文成绩管理系统的设计和实现

利用数据挖掘技术对学生的成绩数据进行提炼，所产生的结果和信息会对以后的教学管理工作提供有用的信息，进而获得更好的管理效益。解决问题的重点在于怎样对学生的毕业论文成绩进行全面且深度的分析，从而挖掘出成绩与其他因素之间隐藏的内在联系。本文采用决策树技术挖掘信息时，主要操作步骤如下：

1）确定挖掘来源：清晰地定义挖掘对象，明确挖掘目标是数据挖掘所有工作中重要的一步。本文中应用于挖掘的数据信息是毕业生的毕业论文成绩，旨在通过对大量成绩数据进行各层次的挖掘，全面了解具体影响学生毕业论文成绩的各方面因素，正确的针对问题拟定分析过程。

2）获取相关知识：数据是挖掘知识最原始的资料，根据确定的数据分析对象，抽象出数据分析中所需要的特征信息模型。领域问题的数据收集完成之后，与目标信息相关的属性也随之确定。这些数据有些是可以直接获得的，有些则需要对学生进行调查才能的得到。

3）数据预处理：此过程中是对已收集的大量数据进行整合与检查。因为存放在数据库中的数据一般是不完整的、不一致的，通常还含有噪声的存在。因此就需要对数据库中数据进行清理、整理和归并，以提高挖掘过程的精度和性能。

4）数据转换：对预处理后的数据建立分析模型，对于特定的任务，需要选择合适的算法来建立一个准确的适合挖掘算法的分析模型。本文采用决策树技术进行分类建模来解决相应的问题。

5）分类挖掘知识和信息：此阶段的工作目的是根据系统最终要实现的功能和任务来确定挖掘的分类模型。选择合适的数据挖掘技术及算法，并采用恰当的程序设计语言来实现该算法，对净化和转换过得数据训练集进行挖掘，获得有价值的分析信息。

6）知识表示：将数据挖掘得到的分析信息进一步的解释和评价，生成可用的、正确的、可理解的分类规则呈现给管理者，应用于实践。

7）知识应用：将分析得到的规则应用到教学管理中，教师可以利用所得到的知识针对性的开展毕业设计的教学活动，进一步指导教学工作，提高教学水平和学生的毕业论文质量。

4 结论

最终发现影响学生毕业论文成绩主要的因素不是指导教师的职称，学生的基础及感兴趣程度，而是指导教师的学历高低。根据具体分类规则的结论，学校教学管理工作应加重对教师的素质及能力培养，合理的分配每个教师的毕业论文指导工作，不仅能够有效的完成毕业课题指导工作，更有助于学生整体论文质量的提高。

在高校教学数字化的时代趋势下，利用数据挖掘技术来挖掘提取教学工作中的全面而有价值信息，可以为教育管理者的教学工作提供有效的参考信息，改进教学管理方法，提高教学质量和学生的综合素质，是高校保持良好的可持续发展的有力工具。

参考文献：

[1] 刘玉文.数据挖掘在高校招生中的研究与应用[D].上海：上海师范大学，2008.

[2] 魏萍萍，王翠茹，王保义，张振兴.数据挖掘技术及其在高校教学系统中的应用[J].计算机工程，2003.29（11）：87-89.

[3] 刘林东. Web挖掘在考试系统中的应用[J].计算机应用研究，2005（2）：150-154.