数据挖掘技术在高职学生职业能力发展定位中的应用
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摘要：针对高职学生职业能力定位问题，通过对职业能力与课程体系的研究，运用数据挖掘的方法对课程进行分析，为帮助老师指导学生专业方向的发展定位和学生对岗位目标的确定提供参考意见。
关键词：数据挖掘 职业技能 通信技术
Data mining technology and its application in the vocational ability development orientation of higher vocational students study
――Take the communication specialty as an example
Liu Jiangyue （Information Engineering College,Wulumuqi Vocational University,Wulumuqi 830000,Xinjiang,China）
Abstract：For the professional orientation of students in higher vocational education through research on the professional ability and curriculum.the method of using the data to excavate analyzes course,offer the reference suggestion for helping the teacher guide the development of student's professional direction and orientated with student's determination to the post goal.
Keywords：Data mining；Vocational skills；Communication technology
高职教育是培养高等技术应用型专门人才，以市场为导向，培养能够胜任社会岗位的高等教育的重要组成部分；其专业培养的定位自然是经过市场调研后针对该行业的若干岗位而设计的，包含若干技能。高职学生作为个体在学习过程中侧重于哪项技能的培养，自己的职业生涯发展选择从哪种技能开始较为适合自己？这是学生的疑问，也是希望老师能够给予解答的问题，亦是让老师棘手的问题。数据挖掘技术的引入为我们提供了其决策指导，应用数据挖掘技术对课程和技能进行分析找出隐含的潜在联系，以帮助我们解决问题。
1 数据挖掘概述
(1) 数据挖掘技术的定义
数据挖掘(Data Mining)是指在庞大的、有噪声的、随机的、模糊的数据集中，获取潜藏在其中事先不为人知的、有价值的信息和知识的过程。
(2) 数据挖掘技术分类
数据挖掘技术是一门综合学科，涉及了很多学科，其分析的数据对象也是多种多样的，所以在对其分类时也没有一个严格的定义，能够把它界限明细地分类。往往在分类时，采取特定条件或者是以特定任务来分类。如：根据挖掘的任务不同来分类，可以分类为：回归、数据聚类、分类预测、关联规则发现和趋势发现等等。
(3) 关联规则挖掘技术
关联规则挖掘数据是找出数据集中项集之间的潜在关系。其挖掘问题形式化描述如下：设I={I1，I2,…，Im}是由m个不同的项目组成的集合，给定一个事务数据库D，其中的每一个事务t是I中一组项目的集合，即T?哿I。一条关联规则就是一个形如X=>Y的蕴含式，其中，X?哿I，Y?哿I，且X∩Y非空。关联规则X=>Y成立的条件是：①它具有支持度S，即事务数据库D中至少有S％的事务包含X∪Y；②它具有置信度C，即在事务数据库D所包含X的事务中，至少有C%的事务同时也包含Y，关联规则的挖掘问题就是在事务数据库D中找出具有用户给定的最小支持度min_sup和最小置信度min_conf的关联规则。支持度和置信度用公式表示为：Support(X=>Y)=P(X∪Y)，Confidence(X=>Y)=P(Y|X)[1]。当在关联规则中某数据项集的重要性大于或等于了最小支持度时才能被发现，被发现的数据项集又可以称为强关联项集，其挖掘过程主要包括以下几个步骤：问题的提出和定位、数据收集、数据预处理、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示等过程，通过对以上过程的反复迭代获得最后结果[2]。
2 分析研究过程
为了很好地研究技能学习与学生个体的关系，我们先对培养方案进行分析，找出该专业培养的具体技能。职业技能的学习情况主要体现在课程的学习成绩中，每种（类）技能都是由一个模块的课程来完成教育，通过此思路再理清技能与课程的关系以及非模块中的公共专业课程。为了便于说明，本文以乌鲁木齐职业大学通信专业为例，作为研究对象进行分析。
2.1 专业培养方案分析
乌鲁木齐职业大学通信专业主要是培养应用型专门人才，以市场为导向，以培养能够掌握通信工程中的基本理论和技术的应用，具备通信系统的运行维护与管理能力，通信设备的安装、调试和故障排除能力，通信工程施工组织与管理能力的第一线的技术应用型人才为目标。除公共必修课外，主要开设电子技术基础、网络基础、电路基础、通信原理、通信工程管理等课程。
针对研究目的我们对通信专业培养方案（专业课部分）进行分析，把基础课和技能课进行了归类，总体分为三大技能模块。
最内部的圆内表示专业基础课程，第二个同心圆中包含的是对应不同技能的专业核心技能课程，第三个同心圆中代表的是对应第二个同心圆中通信专业中不同的技能及相关的认证考核。为了更好地发现或者验证技能与专业基础课程之间的关系，我们根据技能要求和认证考核的标准将专业技能课程分成了三部分，分别和三个技能相对应。
2.2 关联规则挖掘
(1) 数据选取与预处理
在以上专业培养方案的分析基础上，本例以通信专业历届54名学生课程成绩为源，为了便于研究，我们将完成各技能模块培养的相关课程看作一个整体，对各模块所涉及的专业技能课程的成绩进行综合评定，求成绩平均分值，并根据平均值划定等级。本例中将成绩划为3个等级，即成绩≥85的对应等级为A级，将85>成绩≥70的对应等级为B级，其他的低于70分的定为C级，同时亦对公共专业课程考核成绩直接做等级划分，为了便于处理将专业公共课程和技能模块进行编号。用于分析的成绩表由原来的各课程成绩作预处理。
(2) 挖掘分析
通过对已有数据来挖掘各公共专业基础课程与技能模块之间的关系，找到潜在的关联关系为研究的问题提供决策参考。本例以通信专业历届54名学生课程成绩为源，我们尝试着针对技能1所涉及的课程和基础课程成绩达到A的数据进行关联挖掘。
对课程与技能1中成绩等级为“A”，既评测为优秀的课程与技能进行关联规则的挖掘，取最小支持度min_sup=30%，最小置信度min_conf=30%。技能1与各专业基础课程之间、各专业基础课之间的相互关联程度，规则dz=>jn1表明：如果《电子技术基础》成绩优秀，则技能1中相关课程平均分达到优秀的可能性为72.9%，这两部分都优秀的概率是58.8%，（b）中其他规则含义也是以此方法分析的。对课程与技能2和技能3的分析方法与上述方法一致，分析后我们得到wl与技能2强关联，dl与技能3强关联，由于篇幅关系详细过程在此就不作赘述了。
2.3 结果分析（知识表示）
由研究可以看出专业基础课程的学习水平与技能模块能力的掌握之间存在着密切的联系，掌握专业基础课的能力不同直接影响着技能模块的学习：
(1)《电子技术基础》课程掌握较好的学生通过学习，技能模块一会掌握得最好，那么学生在修完第一学期专业基础课时该门课程为“A”的学生个体建议侧重于向通信终端维护方向发展，职业定位为通信终端维护及相关岗位，建议考取初、中、高级通信终端维护员、通信终端设备调测员、终端设备开发工程师等职业资格证书；通信终端维护及相关岗位将比较适合自己的职业发展。
(2)《网络基础》课程掌握较好的学生在今后的学习中技能模块二将掌握得最好，那么学生在修完第一学期专业基础课时该门课程为“A”的学生个体建议侧重于向通信网络维护方向发展，职业定位为通信网络运营维护岗位，建议考取数据网络通信维护工程师、数据网络安全工程师、数据网络安装工程师、数据网络优化工程师等职业资格证书；通信数据网维护岗位将是较适合自己的岗位。
(3)《电路基础》课程掌握较好的学生最终通过学习技能模块三也将掌握得最好，那么在修完第一学期专业基础课时该门课程为“A”的学生个体建议侧重于向通信工程管理方向发展，职业定位为通信工程施工、管理岗位，建议考取通信设备接入工程师、通信工程监理师等职业资格证书，就业时选择通信施工项目经理、BTS工程督导等岗位将和适合自己的发展。
3 结语
通过用这种模式对学生数据信息的分析，我们可以提供给高职学生个体在技能学习中发展方向的数据建议，通过获取到的挖掘知识，为老师解答、预测、指导学生专业定位提供数据参考；同时在帮助学生找准职业能力规划目标的方法上提供了一个可供选择的方案，进而帮助学生有目的、有侧重点地安排学习，获取相应职业技能，从而使自己获得良好的学习效果和发展空间；也为研究其他专业的类似问题提供一种可行性的解决方法。
参考文献
[1](英)David Hahd,Heikki Mannila,Padhraic Smyth.数据挖掘原理[M].北京:机械工业出版社,2003:476.
[2]jiawei Han，Micheline Kamber.数据挖掘概念与技术[M].北京:机械工业出版社,2001:188-194.