基于Web技术的高校学生信息管理系统应用研究
中图分类号：TP315 文献标识码：B
文章编号：1671-489X（2015）08-0040-02
1 高校学生信息管理系统的建设目标
高校学生信息管理系统的整体设计都是按照系统软件工程开发的基本流程和建设规则，从系统的需求分析出发，到系统的概要设计、详细设计，最后到系统的编码、测试和发布这样一个闭环管理的思想，具体实现目标有如下几点。
1）建立高校学生信息管理系统的数据管理和挖掘，可以从数据库的海量数据中挖掘和识别出团员的基本信息以及很多相关的因素，在数据存储过程中要求所有的核心数据都进行备份管理。
2）建立高校学生信息管理系统，实现个人信息的查询、学生干部的考评和管理、相关信息的公开发布和公共事务管理。
3）建立该系统的角色权限管理功能，使管理员能够对系统分配不同的角色和权限，进而达到后台数据的管理和监控。
4）有能力与不同的计算机互连。
5）将系统与因特网相联，从而实现资源共享以及信息交流。
2 高校学生信息管理系统的需求分析及应用
高校教学组织是高校落实教学任务、促进教师教学发展、组织开展学术研究、承担群体性教学活动的最基本教学单位，是高校教学系统运行的基础和保障，直接影响着高等学校的教育教学质量。改革开放以来，随着社会主义市场经济体制的日益完善以及高校自身体制的创新与完善，许多高校改变了以前的二级管理体制，加入学院制，形成三级管理模式，即“校―院―系”。该种管理体制下，原来的教研室的部分功能被简化或是省略，教研室将作为高校中系的一个组成部分或是就根本不设置教研室，因此，实质上的高校教学组织已上升为系。
作为教学管理与实施的高校组织，无论系还是教研室，都担负着培养方案制订、课程体系建设、教学大纲修编、教学内容优化、教学方法改革、理论知识讲授、实验实践指导、良好学风营造、科技活动组织、教学质量评价等直接面向或服务于学生的工作，而决定这些工作成败的重要因素就是要对学生有充分的了解与正确的认识。只有全面掌握学生兴趣爱好、特长优势、成绩荣誉、就业发展等情况并进行综合挖掘与分析，才能避免各项工作的盲目性、随从性、片面性，确保其合理性、科学性，真正做到以生为本、尊重个性、因材施教、扬优成势。
然而，由于当前高校“重科研、轻教学”的人事绩效考核制度以及不协调的师生人数比例，致使许多身处高校教学一线的教师忽视甚至是漠视学生，更不会与学生互动、交流。由此，很多时候教师都无法辨别哪些是自己的学生，而学生对于教师的了解也很少，长此以往，他们之间就变得非常陌生。因此，进一步探索研究面向高校教学组织的学生信息快速获取、集成管理与综合分析技术，为一线教学与人才培养提供专业化与针对性的信息支持与决策服务非常必要和紧迫。
3 基于Web技术的学生信息综合统计与分析
除了能够满足数据存储、日常查询、简单统计等常规需要外，建成的学生信息数据仓库还能够通过一系列的数据挖掘技术获取隐藏其中的事先未知的、深层次的、潜在的、有价值的信息与知识，从而准确把握专业教育状况、规律及其未来发展方向，为科学施教、人性化管理提供决策支持。目前，针对数据挖掘技术及算法，可利用数据仓库中的学生信息进行如下几方面的挖掘与Web技术分析。
学生生源质量分析 随着高校生源的不断扩展、增加，其质量的高低就成为高校工作的重中之重。生源质量的优劣由许多因素决定，而以前的分析方法只限于对学生考试成绩的平均值、方差等的计算，该种质量分析方法只能是片面的分析，不能有效结合不同的数据进行对比分析，也就无法深入获取高校历年已录取的学生信息。针对这一不足，可根据学生信息数据仓库中存储的生源所在地、高考成绩以及该成绩所在省的排名等信息，基于多分类支持向量计算法建立生源质量分析模型，对生源的质量优劣进行初步的分析和评价，为基础教学组织制订培养方案与教学计划提供信息参考。
学生学习特征分析 学习特征包括两个方面：一是学习准备；二是学习风格。基于学生信息仓库中记录的爱好特长、学习成绩、奖励荣誉等信息，可运用关联规则、决策树等数据挖掘算法分析明确不同学生的初始能力和学习特点，给学生提供符合其自身发展特点的学习氛围和环境，使所有的学生都能够得到有效的锻炼和学习，更能够激发学生学习的积极性和潜力，根据不同的学生有针对性地教学，以便达到培养优秀人才的需求。
课程设置合理性分析 专业课程的设置有一定的关联与前后关系，其讲授学习方式应该是循序渐进、因班而异、适时调整的。为提高课程设置的合理性和针对性，可以利用学生信息数据仓库中不同阶段、不同层次的所有学生各科成绩，运用不同的数据技术分析方法，分析、挖掘这些数据之间的相关性、回归性等性质，归纳出课程之间的关联关系与依赖程度，从而发现影响学生成绩的课程设置因素，并在此基础上对课程设置做出调整与优化，使课程设置更加合理科学。
