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PAGE  PAGE 11 高等院校教学数据仓库设计研究 　　摘要：对高等院校教学数据管理需求和数据仓库建设必要性进行了深入分析，建立了由数据源层、数据抽取层、数据预处理层、数据仓库层和综合应用层组成的通用高等院校教学数据仓库体系结构框架，并对各层进行了描述。在此基础上，对院校教学数据仓库的主题、维度表、事实表和数据集市进行了设计。构建的高等院校教学数据仓库能够有效支撑数据综合查询、统计报表、OLAP多维分析和数据挖掘，提高院校教学决策水平。 　　Abstract： This paper deeply analyzes the necessity of the construction of education data managing requirement and data warehouse in higher educational institutes， constructs the architecture frame of the general college education data warehouse constituted by data source， data extracting， data preprocessing， data warehouse and compositive applying and describes the layers. Based on this， it designs the themes， dimension tables， fact tables and data marts of college education data warehouse. This data warehouse can support data search， statistics report， OLAP multi-dimension analysis and data mining and improve education decision level. 　　关键词：高等院校；教学数据；数据仓库；数据挖掘 　　Key words： higher educational institutes；education data；data warehouse；data mining 　　中图分类号：TP311.1 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2016）20-0071-04 　　0 引言 　　当前，高等院校教学呈现出课程种类繁多、学员数量庞大、教学管理复杂的特点，需要采集、处理、传输、管理与使用不同类型的数据，才能确保各项教学工作高效、有序开展。数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的、用来支持管理人员决策的数据集合[1]。通过构建高等院校教学数据仓库，能够实现多源异构教学数据按教学主题、数据类型和数据关联关系进行科学整合、组织与管理，确保数据的系统性、规范性和有序性，更好地为上层应用提供数据支持。同时，数据仓库为数据挖掘提供了高质量的数据来源，能够有效挖掘海量教学数据的潜在价值，解决单一、少量业务信息无法解决的综合性问题[2]。 　　1 教学数据仓库需求分析 　　1.1 教学数据管理需求 　　目前，高等院校教学数据在管理与使用过程中存在着管理分散、标准不统一、利用水平低等突出问题，由此导致的数据不系统、不连贯、不全面等影响和制约了院校教学效能的充分发挥。其主要特点描述如下[3，4]： 　　①数据量巨大。在院校开展教学过程中产生了海量的信息资源，包括历届学员学习信息、课程信息、教学管理信息、教学软件平台使用信息、用户网络行为信息等结构化数据，以及各类文档资料、图像、音视频等非结构化数据，而且这些数据还在逐年快速递增。 　　②结构化数据和非结构化数据，结构化数据包括了*.dbf、*.dmp、*.mdb、*.vfp、*.xls等格式；非结构化数据包括了*.doc、*.ppt、*.pdf、*.caj、*.txt、*.dxf、*.jpg、*.avi、*.mp4、*.rmvb等格式。 　　③数据管理分散。院校教学信息化建设初期主要考虑了各业务工作独立需求，系统分散开发，数据分散管理，虽然较好地满足了当时单项业务的急需，但也导致了数据的不系统、不规范，数据很难被别人发现和获取，存在的质量问题也很难溯源。 　　④数据标准不统一。院校教学信息化建设过程中，还普遍存在着标准化程度不高、数据标准不统一的现象，形成了多个“信息孤岛”、竖起了很多“烟囱”，信息系统之间、信息系统本身相关数据的一致性、正确性难以有效保证，数据不能得到有效的流通和交换，数据的综合集成和一体应用难度非常大，整体数据质量不高。 　　⑤数据利用水平低。当前