摘要：随着现代大学教育的发展，对个性化服务及课程推荐系统提出了越来越高的要求。针对这种需求，文章将数据挖掘技术应用于课程推荐，首先对数据挖掘的概念和流程进行了概述，并对其在教育教学中的应用进行了探讨。在此基础上，对选修课程的推荐系统进行了设计。该系统在深入分析学生需求的基础上，采用数据收集与预处理技术，高效地处理数据，选择合适的推荐算法，实现课程推荐功能。系统结构与功能模块的设计，保证了推荐系统在实际应用中的有效性。研究表明，基于数据挖掘技术的课程推荐系统可以有效地提高课程推荐的准确度与个性化水平，满足学生多样化的学习需要，对于提升大学教学质量具有重要意义。

关键词：数据挖掘；课程推荐；个性化服务；学生需求；高校教育

一、引言

随着高等教育课程的多样化以及学生个性化需求的不断提高，传统的选课模式日益暴露出其弊端。学生在选课过程中往往面临着信息过载、选择困难等诸多困难，从而影响了选课的有效性与满意度。同时，高校在课程资源配置上存在着诸多问题，这些问题严重影响着教学质量，影响着教育资源的有效使用。数据挖掘技术的发展为解决上述问题开辟了新的途径。大数据分析能够挖掘出学生的兴趣与需求，为课程推荐提供更为精准的课程推荐。这样既可以提高学生的选课体验，又可以优化课程资源分配，最大限度地利用教育资源。

二、数据挖掘技术概述

2.1数据挖掘定义与过程

资料探勘是透过分析与建模，从大量的资料中，发现潜在的有用资讯与模式。它的核心目标就是从复杂数据中抽取有用的知识。首先，资料准备阶段包括资料的收集与整理，以确保资料完整与准确。然后在数据清洗阶段对数据进行噪声、缺失值的处理，提高数据质量；在数据分析阶段，运用统计学方法与算法，对数据进行模式与趋势的辨识[1]。在模型构建阶段，根据分析结果，构建预测模型或者分类模型，并将其应用到实际场景中，用于预测和决策。最后，在结果解析阶段，将模型结果转化成简单易懂的格式，提供给决策者可操作的洞察力。文章采用关联规则挖掘、聚类分析、分类与回归分析等方法，挖掘数据中隐含的内在联系与规律，为复杂的决策与预测提供支撑。

2.2数据挖掘技术在教育领域的应用

数据挖掘技术在教育领域得到了越来越多的应用，为教育管理、个性化学习等领域提供了新的思路。通过对学生的学习资料、行为资料以及评价结果的分析，教育机构能够深入了解学生的学习过程。例如，数据挖掘技术能够发现学生学习过程中的行为规律，有助于教师发现学生在学习过程中遇到的困难与需要，进而进行针对性的教学干预。关联规则挖掘技术能够挖掘课程间的关联关系，为学生提供最优的课程推荐，增强个性化选课体验。通过聚类分析，可以把具有相似学习特征的学生组织在一起，根据不同群体的学习需要，定制教学资源和教学策略。另外，数据挖掘技术还可以对学生的学业表现进行预测，发现学习中存在的问题及风险，并对其进行预防，从而提高学生的学习成绩。

三、选修课程推荐系统设计

3.1系统需求分析

在选修课程推荐系统的设计中，首先要明确其功能要求与性能需求。该系统应该能处理海量的学生数据以及课程信息，为学生提供个性化的课程推荐。需求分析应该包含使用者的主要需求，例如根据学生的兴趣，学习成绩，以及历史的选课记录，向使用者推荐相关的课程。在此基础上，提出了一种基于内容的推荐、协同过滤和混合推荐的新方法。同时，也需要考虑系统的扩展性，使其能够满足不同院校需求的变化[2]。此外，资讯安全及隐私权亦为重要需求，系统亦须符合相关法律规定，以确保个人资料之安全性。另外，用户界面应具有直观、易于使用的特点，能向学生提供明确的推荐结果及推荐建议，以提高用户体验与满意度。

3.2数据采集与预处理

在构建选修课程推荐系统时，数据采集和预处理是一个非常重要的环节。首先，需要收集学生的个人资料，学习成绩，课程评估，选课历史等资料。这些数据可以从学校数据库，网上学习平台或者问卷调查中获得。数据预处理过程包括数据清洗、数据集成和数据转换三个部分。数据清洗是指去除数据中的重复或不一致的数据，并对遗漏、离群值进行处理，以保证数据质量。数据集成是指将多个数据源整合为一种统一的数据格式，以供进一步分析使用。有效的预处理能够提高推荐算法的精度，进而提高推荐系统的整体性能。

3.3推荐算法选择与实现

在选修课程推荐系统的设计过程中，最重要的工作就是选择合适的推荐算法。常用的有：基于内容的方法，协同过滤的方法，以及混合的方法。基于内容的推荐方法充分利用了课程属性信息和学生兴趣点之间的匹配关系，适用于课程属性清晰的情况。协同过滤技术通过对学生行为相似度的分析，向其他学生推荐他们感兴趣的课程。将多种推荐方法的优势结合起来，使推荐结果更加准确、更加多样化[3]。在实现阶段，要根据系统的具体要求以及数据特性来选择合适的算法，采用Python及相关类库等现代编程语言及工具，对算法进行优化，以满足实时推荐需求。

3.4系统架构与功能模块

系统体系结构设计主要是针对选修课程推荐系统的软硬件环境进行选择。系统体系结构一般可分为数据存储层、业务逻辑层、用户接口层三个层次。数据存储层主要负责对学生信息及课程数据进行管理。业务逻辑层负责推荐算法的实现以及数据处理，对用户请求进行处理，产生推荐结果。使用者介面层为使用者提供一个互动介面，让学生可以检视推荐的结果以及选择课程。功能模块主要包括数据采集、数据处理、推荐引擎、人机交互等。数据采集模块负责数据的录入与更新；数据处理模块对数据进行整理、转换；推荐算法由推荐引擎模块实现；使用者介面模组则提供友善的互动经验。系统结构要求能够支持高并发性访问、数据安全存储，确保系统稳定可靠。

四、总结

综上所述，文章提出了一个基于数据挖掘技术的大学选修课推荐系统。在此基础上，利用关联规则与推荐算法，实现了个性化课程推荐。实验结果表明，该系统在提高推荐准确率、提高学生选课体验、优化资源分配等方面具有明显优势。该系统从数据采集和预处理、推荐算法的选取、系统结构的优化等几个方面进行了研究，以保证推荐的实用性和系统的高效率运行，为学校提供一个有效的工具，帮助学生进行课程选择，优化课程资源分配，提高教育服务质量。

参考文献

[1]李杨.基于图神经网络的课程推荐方法研究与应用[D].大连海洋大学，2024.

[2]毛雷.在线课程推荐系统设计与实现[J].福建电脑，2024，40（06）：95-98.

[3]王小林.基于协同过滤算法的信息技术课程资源推荐系统设计与应用[J].信息与电脑（理论版），2024，36（05）：254-256.

基金课题：1、2021年教育部提质培优行动计划项目国家级教师教学创新团队《教师教育类课程教学创新团》；2、2023年度桐城师范高等专科学校校级科学研究项目（自然科学重点项目）《基于迭代学习的楼宇空调湿度控制研究》（编号：TCSZ2023KJzd01）;3、2022年度桐城师范高等专科学校校级科学研究项目（人文社科重点项目）《数字乡村发展战略下农村电子商务助力乡村振兴长效机制研究》（编号：TCSZ2022SKzd01）

作者简介：徐伟（1984.12-）男，安徽桐城人，汉族，硕士，讲师，研究方向：计算机及高校管理