随着计算机的普及和多媒体技术的飞速发展，教学模式已不再是传统的课堂教学模式，网络远程教学已逐渐被人们所理解和接受。因此，各种教育系统和数据库中积累了大量的数据，如果将数据挖掘技术应用于中学数学教学方面，就可以从数据库中提取出许多有价值的知识与信息，从而完善数学教学方式的科学化。
一、数据挖掘的概念和特征
1.大数据概念
大数据是一种多样化、实时性强、采集量大的数据采集方式，传统的数据采集工具无法对其进行分析。调查表明，大数据涉及天文学、生物学、计算机技术等领域。可以根据用户经常看到的相关信息内容进行分类和排序，为用户提供满意的服务。通过对大量数据的分析和整理，传统企业面对网络的压力，能够及时保证产品的质量。
2.数据挖掘概念
数据挖掘是大数据的核心。通过对数据的研究，我们发现数据挖掘与规划有着密切的关系。数据挖掘可以对复杂的数据进行收集、分类，并提供大量重要的信息，从而推动了当前数据挖掘的发展和创新。它已广泛应用于教育、科研、机电自动化、市场营销、互联网等领域，在许多领域创造了肉眼可见的经济效益，促进了各行业的快速发展。
3.数据挖掘与传统信息处理的比较特点
处理对象是一个数据量大的大型数据库，数据挖掘技术可以快速预测反映数据的变化，为决策提供支持。从数据库或数据仓库中获取的历史数据，然后用于指导当前和未来的行为，并随着时间的推移添加新的数据，以及用于建模的数据和用于建模的数据之间的匹配度可能会降低，需要重复建模过程。
4.数据挖掘的分类
以下简要介绍了适用于教育教学方面的数据挖掘技术。
（1）关联规则。
在数据库知识发现（KDD）中，数据挖掘中的关联规则算法显得尤为重要，关联规则反映了两个或两个以上对象之间是否存在关联。通过关联规则可以从一个对象中推断出另一个对象。
（2）分类。
分类通常分为两个步骤：构造分类器和使用所获得的分类器对数据进行分类，分类是学习样本集的指导过程。该分类模型可用于预测，即利用通过学习获得的模型来识别一类未知数据对象。
（3）聚类。
聚类是将一个数据集划分为多个组，使同一聚类中的数据对象具有高度相似性，而不同聚类中的数据对象具有较低相似性。与分类不同，其是一个不确定样本类别或类别数的学习过程。
（4）Web挖掘。
它指的是利用数据挖掘的原理和思想，将传统的挖掘方法应用于Web信息挖掘的过程，即寻找能够有用的或感兴趣的知识或信息。
二、 数据挖掘技术在数学教学中的应用
1.关联规则在数学教学中的应用
关联规则是数据挖掘中应用最广泛的技术之一，在国内外教育决策分析中也有着广泛的应用。用它来确定哪种教学方法适合某一类学生或某一门课程，从而便于教师选择教学方法，使教学在实践中进一步通过数据挖掘中的相关分析，可以发现师生不同行为活动之间的内在联系，从而对相关行为进行干预和指导。通过将历史数据存储在学校教育数据库中，利用关联规则挖掘算法，找出了影响教学质量的原因。从而为为数学教师提供改变教学方式的支持信息。在网络远程教育领域中，关联规则可以通过内容之间的关联度来提取学生共同访问的内容，并且可以建立规则。
2.聚类分析在数学教学中的应用
通过聚类分析对学生分组，即具有共同特点的学生和共同兴趣的学生形成合作学习小组。这将有助于教师采取针对性的教学方式，实施针对问题的教学指导。此外，还可用于对学生的数学成绩的具体知识的得分点进行聚类分析，发现学生的差异性，从而进行针对性的教学方式。虽然聚类不如关联规则应用广泛，但在教育教学领域的研究已经显示出强大的趋势，特别是在网络远程教育领域。
3.分类法在教育教学中的应用
决策树是目前应用最广泛的分类方法。对学生选择选修课、评价方式、活动开展类型等进行分析和指导，利用ID3分类算法对学生历史综合评价数据进行分析，建立学生综合素质评分的分类器。在远程教育中，分类可以用来找出那些对学习不感兴趣的人，并找出解决问题的方法。决策树也是目前应用最多的一种数据挖掘技术，被广泛应用于各个领域。
4.Web挖掘在教育教学中的应用
Web挖掘是利用挖掘技术在 WWW 数据中发现潜在有用的模式或信息，也是网络环境下根据用户使用情况进行数据挖掘的重点。通过记录和背景信息，利用Web挖掘技术对使用者的使用习惯进行分析，为使用者提供了独特的Web挖掘方法的服务，可以为用户提供更好的个性化服务提供依据。在线教育网站设计者通过挖掘用户记录和反馈，如针对学生不会的问题，进而提示相似题型以及知识点。此外，网络挖掘还可以用来分析用户访问网站的行为，例如，如果有用户只要访问了页面的其中一页，可以推断是否访问该网站。
三、数据挖掘技术在教育教学中应用存在的问题
虽然数据挖掘技术在数学教育教学方面的运用越来越多，并做出了一些改变和完善，但迄今为止，数据挖掘技术的研究领域还比较小。主要包括以下几个方面：
1.数据质量。
许多数据库中的数据质量难以保证全是良好完整的，因此，在正确使用数据挖掘技术时，必须进行噪声数据处理。
2. 信息人员的技能。
信息人员必须具有一定水平的技术基础，了解数据挖掘技术的相关知识，具有决策能力。
同时，有必要对各种数据挖掘技术进行分析和测试，以及发现大量潜在的模式，并以可以弄清楚的形式进行部署。
3. 性能和成本。
为了满足许多数据挖掘系统的需求，并行技术在数据库系统的硬件和软件中都是必不可少的，这些资源大大增加了成本，不利于数据挖掘技术在数学教育教学方面的应用。
四．数据挖掘技术在教育领域的应用前景
与其他领域中采用的数据挖掘技术相比，其在教学方面的使用时间还不算长，但也获得了不错的使用结果。然而，为了让数据挖掘技术在中学数学教学中可以更好的运用，可以针对下面几点进行改进。
一是挖掘工具简单实用，面向公众。但是如今的一些挖掘工具对教师和使用者来讲，使用起来有一定的难度，只有掌握一定技术的人员可以轻松使用。因此，对不需要太多专业知识的Windows操作系统等图像挖掘工具的界面进行研究是非常必要的。
二是挖掘工具标准化。在网络教学方面，现有的挖掘工具都是针对某一特定的网络教学系统而设计的，但没有一个通用的挖掘工具适用于所有的系统。
三是特定的数据挖掘技术。将教育领域的知识与数据挖掘技术有效地结合起来，形成具体的数据挖掘技术，尤其是在教育教学领域进行改进和完善。数据挖掘技术可以为教师提供更为科学的教学决策，不同于传统的数据挖掘技术，它需要调整参数和算法，以满足教育研究需要。
另外，由于云计算的并行计算能力和海量存储能力，使得传统的基于教育数据的数据挖掘在方便教育信息化、数据的复杂性与系统的计算能力的比较非常明显。因此，基于云计算的并行数据挖掘技术在教育教学领域的应用已成定局。随着教育数据量的快速增长，基于云计算平台的并行数据挖掘技术将越来越受到教育界的关注。
总结
综上所述，通过数据挖掘技术在中学数学教学方面的运用，可以帮助教师可以更好的了解学生的具体学习情况，通过对学生的成绩分析、评价分析等，采用适当的教学模式，提高学生的数学教学质量。
参考文献
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