學生管理系統(tǒng)論文提綱

　　學生信息管理系統(tǒng)是提供一個信息更新快捷、管理方便、功能設置合理的學生信息管理解決方案。

　　學生信息管理系統(tǒng)論文提綱篇一：

　　摘 要

　　學生信息管理系統(tǒng)是典型的信息管理系統(tǒng) (MIS)，其開發(fā)主要包括后臺數(shù)據(jù)庫的建立和維護以及前端使用程序的開發(fā)兩個方面。對于前者要求建立起數(shù)據(jù)一致性和完整性強、數(shù)據(jù)安全性好的庫。而對于后者則要求使用程序功能完備，易應用等特性。

　　經(jīng)過分析，我們應用MICROSOFT公司的VISUAL BASIC開發(fā)工具，利用其供給的各種面向?qū)ο蟮拈_發(fā)工具，尤其是數(shù)據(jù)窗口這一能方便而簡潔操縱數(shù)據(jù)庫的智能化對象，首先在短光陰內(nèi)建立系統(tǒng)使用原型，然后，對初始原型系統(tǒng)進行需求迭代，，不斷修正和改進，直到形成用戶滿意的可行系統(tǒng)。

　　關鍵字：控件、窗體、域、數(shù)據(jù)庫

　　前言

　　第一章Visual Basic 概述

　　1.1Visual Basic 語言的特性

　　1.2Visual Basic 系統(tǒng)幾個程序使用中的常用名詞

　　第二章Windows 下的Visual Basic 編程環(huán)境簡介

　　2.1 面對對象的編程

　　2.2 實現(xiàn)菜單選項

　　2.3 實現(xiàn)工具欄

　　第三章怎樣開發(fā)一個學生信息管理系統(tǒng)的查詢模塊

　　3.1 學生信息系統(tǒng)的設計分析

　　3.2 編程環(huán)境的選擇

　　3.3 關系型數(shù)據(jù)庫的實現(xiàn)

　　3.4 二者的結合(DBA)

　　第四章應用Access2000 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫

　　4.1 數(shù)據(jù)庫的概念

　　4.2 新建一個數(shù)據(jù)庫

　　4.3 改動已建的數(shù)據(jù)庫

　　第五章可行性分析

　　第六章系統(tǒng)總體規(guī)劃

　　6.1 系統(tǒng)功能

　　6.2 系統(tǒng)流程圖

　　第七章系統(tǒng)具體實現(xiàn)

　　7.1 各功能的實現(xiàn)

　　7.1.1 課程管理

　　7.1.2 打印統(tǒng)計

　　收場語

　　后記

　　主要參考文獻

　　淺析教務管理系統(tǒng)的談論范文

　　摘要：高校教學管理工作作為學校教學機制正常運轉(zhuǎn)的重要前提，在高校管理工作中占有相當重要的地位。高校教務管理系統(tǒng)使用至今，使大量的業(yè)務信息數(shù)據(jù)化，雖然基本滿足了新的教學模式的業(yè)務需求，但由于數(shù)據(jù)量過大，導致隱含的規(guī)律無法被發(fā)掘，從而不能應用這些規(guī)律去指導學校的工作。本文結合教學管理具體要求，通過設計適合教學管理決策需求的數(shù)據(jù)倉庫模型設計和數(shù)據(jù)處理方法，建立了完備、正確、無冗余的教務管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫模型，為后期進行決策分析提供有效的支持和依據(jù)，從理論和實踐上提供一套有效的方法，為高校全面進行數(shù)據(jù)倉庫建設、聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘研究與開發(fā)提供參考。

　　關鍵詞：數(shù)據(jù)倉庫模型;數(shù)據(jù)倉庫;教務管理系統(tǒng);教學管理

　　引言

　　教學管理是計劃性、創(chuàng)造性和科學性很強的工作，是保證高校教學機制正常運轉(zhuǎn)的樞紐，關系到教學質(zhì)量和人才培養(yǎng)質(zhì)量的提高，在高校管理工作中占有相當重要的地位。教務管理系統(tǒng)是為了方便教學管理、提高管理工作效率而開發(fā)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，由于教學管理工作涉及多方面的內(nèi)容，因此在設計這些系統(tǒng)時，通常會根據(jù)用戶的需求將其設計為幾個子系統(tǒng)，包括培養(yǎng)計劃子系統(tǒng)、排課子系統(tǒng)、成績子系統(tǒng)、學籍子系統(tǒng)等等，每個子系統(tǒng)都包含若干個關系表，這些關系表中記錄著各種屬性信息。教學管理人員可以根據(jù)系統(tǒng)給予的權限對學生在校的各種相關信息進行錄入、修改、審核、發(fā)布、查詢、打印、統(tǒng)計、匯總等功能。

　　最大限度地實現(xiàn)教學管理過程中的信息共享和交流，是教務管理系統(tǒng)的主要功能之一。

　　以培養(yǎng)計劃和排課兩個工作環(huán)節(jié)之間的聯(lián)系為例。04年以前，在排課前向各開課學院下達教學任務的過程是這樣的：學院教學秘書根據(jù)下學期的教學計劃，將各個專業(yè)所上課程摘錄下來，然后將不同專業(yè)所上的相同課程進行匯總，再將所有課程按開課學院進行分類匯總，最后將任務書按開課學院下到有關學院。由于存在著學生和任課教師不在同一學院的情況，因此，各學院之間還需要相互頻繁地交換任務書�，F(xiàn)在這一切，隨著培養(yǎng)計劃系統(tǒng)的使用得到了很好的解決。由教務處統(tǒng)一按學院生成任務書，并下達到學院，并且所生的計劃數(shù)據(jù)，可以供排課系統(tǒng)直接使用，不用再像以前那樣，需要人工地建立每學期需要安排的課程和上課的班級數(shù)據(jù)。

　　高校教務管理系統(tǒng)使用至今，使大量的業(yè)務信息數(shù)據(jù)化，基本滿足了新的教學模式的需求。但是，它也有不足之處。教務管理系統(tǒng)收集了大量的數(shù)據(jù)，正常運行近十年，學生選課數(shù)據(jù)達到近30萬條記錄，成績歷史數(shù)據(jù)達到近200萬條記錄，交費數(shù)據(jù)達到近10萬條記錄，教師課堂工作量達到近5萬條記錄，面對如此海量的數(shù)據(jù)，目前的教務管理系統(tǒng)只是對它們進行一下查詢、更新操作，并沒有完全發(fā)揮信息技術的潛能。沒有去挖掘大量數(shù)據(jù)中所隱含的規(guī)律，從而應用這些規(guī)律去指導學校的工作。因此，如何借用信息化的手段來為教學管理人員進行決策支持服務，成為急需解決的問題。

　　課題研究的國內(nèi)外發(fā)展狀況及相關理論國內(nèi)外發(fā)展狀況數(shù)據(jù)倉庫目前大多應用于商業(yè)或戰(zhàn)略目的，在教育管理方面的應用暫時不多，且由于國內(nèi)外教育培養(yǎng)方式的差別，國外關于教育管理單方面的數(shù)據(jù)倉庫的研究及設計的并不是很多，更多是集中于學校整體教育評估的研究。綜合國內(nèi)外情況，目前關于數(shù)據(jù)倉庫理論在教學管理方面的應用主要集中在以下幾個方面：

　　(1)基于教務數(shù)據(jù)倉庫的應用開發(fā)研究;年，NikolaosDimokas等人在《》一文中，通過對希臘第二大綜合性大學亞里士多德大學的教育管理系統(tǒng)進行分析，確定學校建立數(shù)據(jù)倉庫的可行性和必要性，通過需求分析，確定所需要的數(shù)據(jù)維度和粒度級別，選擇星型模型，基于MicrosoftSQLServer2005建立數(shù)據(jù)倉庫并進行聯(lián)機分析處理，結合MicrosoftSharePoint2007和Excel創(chuàng)建基于web用戶界面的OLAP應用程序，為學校教學管理決策提供了科學有利的依據(jù)。

　　(2)基于教務數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)挖掘算法研究;年，王長娥在《數(shù)據(jù)挖掘在教學評價中的應用研究》一文中，針對數(shù)據(jù)挖掘聚類算法k平均分區(qū)算法和層次凝聚算法的缺點，提出了一種新的改進算法(NP 算法)，通過對濰坊學院的成人教育數(shù)據(jù)進行挖掘，得出了有意義的結論。

　　(3)針對教務數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)預處理算法研究;年，曹薇在《教務數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)清理方法的研究》一文中，從屬性清理和記錄清理兩方面對數(shù)據(jù)清理進行了研究,研究了如何用貝葉斯分類方法來修補缺失值,

　　通過對原有方法的組合和改進，提出了一種高效的檢測相似重復記錄的方法，減小了時間復雜度且提高了精度。

　　相關理論數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)作為數(shù)據(jù)管理手段，從它的誕生開始，就主要用于事務處理。經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展，在這些數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)保存了大量的日常業(yè)務數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的業(yè)務系統(tǒng)一般是直接建立在這種事務處理環(huán)境上的。數(shù)據(jù)庫技術一直力圖使自己能勝任從事務處理、批處理到分析處理的各種類型的信息處理任務，后來人們逐漸認識到，在目前的.計算機處理能力上，直接使用事務處理環(huán)境來支持決策是行不通的。近年來，隨著數(shù)據(jù)庫技術的應用和發(fā)展，人們嘗試對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行再加工，形成一個綜合的、面向分析的環(huán)境，以更好地支持決策分析，數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse,簡稱DW)正是為了構建這種新的分析處理環(huán)境而出現(xiàn)的一種數(shù)據(jù)存儲和組織技術。數(shù)據(jù)倉庫彌補了原有數(shù)據(jù)庫的缺點，將原來以單一數(shù)據(jù)庫為中心的數(shù)據(jù)環(huán)境發(fā)展為一種新環(huán)境：體系化環(huán)境。數(shù)據(jù)倉庫的建立并不是要取代數(shù)據(jù)庫，它要建立在一個較全面和完善的信息應用基礎上，用于支持高層決策分析，而事務處理數(shù)據(jù)庫在企業(yè)的信息環(huán)境中承擔的是日常操作性的任務。

　　數(shù)據(jù)預處理數(shù)據(jù)預處理是數(shù)據(jù)在進入數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)之前的處理過程，在這個過程中，需要將來自關系數(shù)據(jù)庫、實時數(shù)據(jù)庫或者文件系統(tǒng)等多個外部數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行有效的抽取、清理、轉(zhuǎn)化和綜合，檢查數(shù)據(jù)的完整性、一致性等質(zhì)量指標，對其中的噪音數(shù)據(jù)、空值等進行處理，最后存入數(shù)據(jù)倉庫[1]。數(shù)據(jù)預處理與數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)預處理過程中要考慮以下幾個問題[2]：

　　(1)異構平臺下的數(shù)據(jù)透明性(2)數(shù)據(jù)準確性與實時性的平衡(4)成本與維護性聯(lián)機分析處理(OLAP)聯(lián)機分析處理，英文名稱為On-LineAnalysisProcessing，簡寫為OLAP。

　　聯(lián)機分析處理具有靈活的分析功能、直觀的數(shù)據(jù)操作和分析結果可視化表示等突出優(yōu)點，從而使用戶對基于大量復雜數(shù)據(jù)的分析變得輕松而高效，以利于迅速做出正確判斷。它可用于證實人們提出的復雜的假設，其結果是以圖形或者表格的形式來表示的對信息的總結。它并不將異常信息標記出來，是一種知識證實的方法。

　　研究的主要內(nèi)容(1)在傳統(tǒng)教務管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫基礎上，對數(shù)據(jù)進行清理，消除噪聲和不一致，整合存放在不同數(shù)據(jù)庫和文件中的數(shù)據(jù)。

　　(2)設計合理的系統(tǒng)模型，提取相關數(shù)據(jù)，采用適合的數(shù)據(jù)預處理算法，建立完備、正確、無冗余的教務數(shù)據(jù)倉庫。

　　(3)基于所建立的數(shù)據(jù)倉庫，結合教務具體應用需求，開發(fā)OLAP應用。

　　(4)設計交互性良好的用戶界面，將分析結果用可視化和知識表示技術表示出來。

　　課題研究的主要技術路線教務管理系統(tǒng)中的組合數(shù)據(jù)清理技術以往常用的清理方法是根據(jù)不同的數(shù)據(jù)背景采用如平均、分類、聚類、預測、相關性分析等方法，對真實值進行估計，但比較通用的算法目前還沒有。1969年，J.M.Bates和首次提出了組合預測的理論和方法以來，組合預測的理論在國內(nèi)得到了廣泛的應用和發(fā)展。本文從組合預測思想的出發(fā)，給出了數(shù)據(jù)清理的組合模型。該模型的思想是：

　　對于同一數(shù)據(jù)進行處理，可以用多種方法，每種方法都有各自的優(yōu)點和缺陷，為了有效的利用各種模型的優(yōu)點，回避其缺點，將不同的方法進行組合，只要選好權重便可以得到較好的處理結果。實踐證明，任何一個獨立模型，哪怕是效果不佳的模型，只要它含有獨立的系統(tǒng)信息，當與一個較好的方法進行組合后同樣可以改善結果精度，增強模型的可靠性。本課題使用遺傳算法確定各種單一算法的估計結果的最優(yōu)權，然后加權平均，得到一種相對通用的算法。實驗表明，這種組合算法在大多數(shù)情況下比使用單一算法要精確。

　　數(shù)據(jù)倉庫模型設計學校教務數(shù)據(jù)主要存儲在關系型數(shù)據(jù)庫中，大量的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)模型，都是反映歷屆學生的學習情況和教師的教學任務以及教學計劃，已開發(fā)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)基本上是面向事務處理的簡單的管理信息系統(tǒng)。隨著學校對決策信息需求的日益廣泛、復雜和迫切，這些傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)存在的問題也越來越明顯：(1)原有數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是面向OLTP而不是面向OLAP的;(2)原有數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)難以適應各類對象數(shù)據(jù)粒度的不同要求;在數(shù)據(jù)倉庫中，系統(tǒng)體系結構是關鍵[3]。要成功地實施數(shù)據(jù)倉庫，首先要擬訂適合高校特點的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)框架，一個真正實用、有效、靈活的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)體系結構的建立是十分必要的。近年來，國際學術界正積極對數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的體系結構展開研究，例如，美國大學的ADMS系統(tǒng)[4],Colorado大學的H2O系統(tǒng)[5]和Stanford大學的WHIPS計劃等。在對教務系統(tǒng)進行深入調(diào)研和需求分析的基礎上，針對教務管理自身的特點，我們提出了一個集中式數(shù)據(jù)倉庫(即中央教務數(shù)據(jù)倉庫)、分布式數(shù)據(jù)集市(即部門學院級數(shù)據(jù)倉庫)

　　和個人級數(shù)據(jù)倉庫相結合的、適合教務管理的數(shù)據(jù)倉庫體系結構下面就圖中各個部分予以簡要說明：

　　(1)信息源信息源(Information Source)即數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)源。它可以是異種或異構數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，也可以是數(shù)據(jù)文件、學校內(nèi)部數(shù)據(jù)、市場調(diào)查報告或其它各種文檔數(shù)據(jù)等。在本課題中，數(shù)據(jù)主要來自兩種數(shù)據(jù)源：關系數(shù)據(jù)庫(Interbase和SQLServer2000)、文件系統(tǒng)(早期數(shù)據(jù))。

　　(2)提取器提取器(Extractor)又稱為包裝器/監(jiān)視器(Wrapper/Monitor)。它主要負責如下工作：

　　數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換監(jiān)視標明時間戳(3)集成器集成器(Integrator)主要負責將數(shù)據(jù)按數(shù)據(jù)倉庫的各種規(guī)則(如一致的命名轉(zhuǎn)換、一致的編碼結構、一致的數(shù)據(jù)物理屬性等)將數(shù)據(jù)正確加載到數(shù)據(jù)倉庫中。由于信息源眾多，數(shù)據(jù)集成是數(shù)據(jù)倉庫建設中最關鍵和最復雜的一步，它包含下面幾個方面：

　　數(shù)據(jù)過濾數(shù)據(jù)匯總數(shù)據(jù)合并(4)元數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)(Metadata)是關于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，它是數(shù)據(jù)倉庫的管理性數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)倉庫的設計、運行中起著極其重要的作用，是整個數(shù)據(jù)倉庫的核心。它描述了數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)和環(huán)境，用于存儲數(shù)據(jù)模型和定義數(shù)據(jù)結構、轉(zhuǎn)換規(guī)則、倉庫結構、控制信息等。

　　(5)中央數(shù)據(jù)倉庫中央數(shù)據(jù)倉庫的目標是進行決策支持，它是支持管理決策過程的、面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、時變的數(shù)據(jù)集合，它面向主題組織數(shù)據(jù)，每個主題對應一個客觀分析領域，它可以為輔助決策分析集成多個部門、不同系統(tǒng)的大量數(shù)據(jù)。

　　為了滿足不同應用對數(shù)據(jù)庫的不同處理深度的要求，數(shù)據(jù)倉庫中的多重粒度是必不可少的，其數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)組織結構分為四個級別，即早期細節(jié)級、當前細節(jié)級、輕度綜合級和高度綜合級四級粒度，如圖3所示。當前細節(jié)級保存來自集成器的當前細節(jié)數(shù)據(jù)，為單位當年的詳細數(shù)據(jù);早期細節(jié)級保存歷史詳細數(shù)據(jù)，一般保存5-8年的歷史數(shù)據(jù)。詳細數(shù)據(jù)經(jīng)進一步匯總，以綜合的數(shù)據(jù)進入輕度綜合級和高度綜合級。隨著時間的推移，由時間控制機制將當前細節(jié)級的老化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)入早期細節(jié)(即轉(zhuǎn)為歷史數(shù)據(jù))。

　　(6)數(shù)據(jù)集市與個人級數(shù)據(jù)倉庫中央數(shù)據(jù)倉庫使數(shù)據(jù)發(fā)生了質(zhì)的變化，由原始的操作數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合分析的導出性數(shù)據(jù)。隨著數(shù)據(jù)的不斷載入，中央數(shù)據(jù)倉庫將越來越龐大，若所有的決策分析工作都完全基于中央數(shù)據(jù)倉庫，性能將十分低下。因此，有必要建立數(shù)據(jù)集市(部門級數(shù)據(jù)倉庫)以及個人級數(shù)據(jù)倉庫，形成一個分層的數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境，校級、院系級和高級管理(個人)級數(shù)據(jù)倉庫渾然一體，以適應學校不同層次分析的需要，并與原有的操作型環(huán)境形成一個四層的體系化環(huán)境數(shù)據(jù)集市(DataMarts)是一種更小、更集中的院系級數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)集市具有傳統(tǒng)意義上的數(shù)據(jù)倉庫的四個基本特征，它是按照某一特定的決策支持需求而組織起來的、針對特定主題的數(shù)據(jù)倉庫。圖4的四層體系化環(huán)境可以很好地與學校的各個院系組織結構對應起來。例如，對于所有學校的總體成績在教務處進行宏觀管理，對于各個院系的成績在院系級進行分析。高層管理的主要任務是進行戰(zhàn)略決策，需要進行復雜的分析加工，個人級數(shù)據(jù)倉庫面向這一層。

　　針對學校各個院系對數(shù)據(jù)訪問的局部性，有必要為訪問數(shù)據(jù)倉庫十分頻繁的關鍵業(yè)務部門建立自己的數(shù)據(jù)集市，以便節(jié)約開銷，提高響應速度;對于一般通用業(yè)務的分析決策應用，建立一個通用的數(shù)據(jù)集市，并且建立一個學校高層管理人員使用的個人級數(shù)據(jù)倉庫，以支持學校的宏觀戰(zhàn)略決策。這樣，既可以提高解決分析效率，又便于對中央數(shù)據(jù)倉庫進行有效的維護。

　　結束語本文基于實際工作經(jīng)驗，通過對數(shù)據(jù)倉庫的關鍵技術的研究，在詳細研究數(shù)據(jù)倉庫體系結構、設計方法、實施策略及應用技術等相關知識后，結合教學管理具體要求，尋找適合教學管理決策需求的數(shù)據(jù)倉庫模型設計和數(shù)據(jù)處理方法，設計建立完備、正確、無冗余的教務管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫模型，為以后進行決策分析提供有效的支持和依據(jù)。通過本文的研究，從理論和實踐上提供一套有效的方法，為高校全面進行數(shù)據(jù)倉庫建設、聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘研究與開發(fā)提供參考。建設科學合理的教務管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫，不僅有效地提高了高校信息管理和數(shù)據(jù)利用的能力，并且加強了高層教學管理決策的合理性和科學性，是高校提高綜合競爭力的必經(jīng)之路。

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