毕业设计开题报告--数据挖掘在教学系统中的应用

1、 毕业设计(论文)开题报告题 目： 数据挖掘在教学系统中的应用 系： 计算机科学与技术 专 业： 计算机科学与技术 2021年 3月 20 日开题报告填写要求1开题报告（含“文献综述”）作为毕业设计（论文）答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。此报告应在指导教师指导下，由学生在毕业设计（论文）工作前期内完成，经指导教师签署意见及所在专业审查后生效。2开题报告内容必须用黑墨水笔工整书写或按此电子文档标准格式（可从教务处网页上下载）打印，禁止打印在其它纸上后剪贴，完成后应及时交给指导教师签署意见。3“文献综述”应按论文的格式成文，并直接书写（或打印）在本开题报告第一栏目内，学生写文献综述的参

2、考文献应不少于10篇（不包括辞典、手册），其中至少应包括1篇外文资料；对于重要的参考文献应附原件复印件，作为附件装订在开题报告的最后。4统一用A4纸，并装订单独成册，随毕业设计（论文）说明书等资料装入文件袋中。 毕 业 设 计（论 文）开 题 报 告1文献综述：结合毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，每人撰写2500字以上的文献综述，文后应列出所查阅的文献资料。数据挖掘技术已经在多个领域取得令人满意的应用如零售业、电信业。近些年，随着高校招生规模的不断扩大，教育信息数据库中积累了大量数据。这些数据以往只是被用来进行一般的查询和报表打印，并没有得到充分利用。事实上，在高校的教育信息数

3、据库中蕴涵着大量有价值的规律需要我们运用数据挖掘这一新型工具去发现，可以辅助领导层在招生就业、课程安排、素质教育和创新人才培养等方面进行决策，从而促进教育决策的科学化。1数据挖掘技术数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解模式的非平凡过程。原则上讲，数据挖掘可以在任何类型的信息存储上进行。这包括关系数据库、数据仓库、事务数据库、高级数据库系统、展开文件和WWW。由于关系数据库具有坚实的数学基础、统一的组织结构、完整的规范化理论、”一体化”的查询语言等优点，成为当前数据挖掘的主要对象。数据挖掘的过程可

4、看作一个线性过程：(1)陈述问题和阐明假设；(2)数据收集；(3)数据预处理；(4)挖掘知识；(5)根据挖掘结果执行并评估效益。其中第四步是数据挖掘的核心阶段也是人们研究的重点。数据挖掘的主要功能有：(1)概念，类描述：特征化和区分。数据特征化是目标类数据的一般特征或特征的汇总。通常，用户指定类的数据通过数据库查询收集。数据区分是将目标类对象的一般特性与一个或多个类对象的一般性比较。目标类和对比类由用户指定，而对应的数据通过数据库查询检索。(2)关联分析。它是从数据库中发现知识的一种重要方法。若两个或多个数据项的取值之问重复出现且概率很高时，它就存在某种关联，可以建立起这些数据项的关联规则。(

5、3)分类和预测。分类是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述一般用规则或决策树模式表示。预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并用此模型来预测未来数据的种类、特征等。(4)聚类分析。聚类分析数据对象对象根据最大化类内的相似性、最小化类问的相似性的原则进行聚类或分组即使得在一个簇中的对象具有很高的相似性。而与其他簇中的对象很不相似。(5)孤立点分析。在一些应用中，罕见的事件可能比正常出现的那些更有趣。(6)演变分析。数据演变分析描述行为随时问变化的对象的规律或趋势，并对其建模。2 常用数据挖掘功能、算法及其典型应用领域(1)数据挖掘功能: 关联规则； 算法：统计

6、学、集合理论； 典型应用领域：市场分析(2)数据挖掘功能: 分类； 算法：决策树、神经网络、粗集； 典型应用领域：产品营销、定量控制、危险评估(3)数据挖掘功能: 聚类； 算法：神经网络、统计学； 典型应用领域：市场分析(4)数据挖掘功能: 时问序列预测； 算法：统计学、ARMA模型； 典型应用领域：销售预测、利润预测3数据挖掘技术在教学系统中的应用31 关联规则挖掘和聚类规则挖掘在成绩分析方面的运用关联规则挖掘是寻找库中值的相关性。它反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，如在一次购买括动中所买不同商品的相关性。关联规则的挖掘过程一般分为两个过程：

7、(1)先找出所有的频繁项集；(2)由频繁项集产生强关联规则。这两步中，第二步是在第一步的基础上进行。工作量非常小。挖掘关联规则的总体性能由第一步决定。现有的挖掘关联规则的方法总体而言可以归结为以下几种：在遍历方向上是自顶向下、自底向上或者是混合遍历：在搜索策略上采用广度优先策略还是深度优先策略：在频繁项集的产生上是否需要产生候选集测试候选集是否需要多次扫描数据库：是采用横向(Horizonta1)还是纵向(Vertica1)数据库布局，以及采用什么样的数据结构(如：数组、位串或树结构)来表示事务。考试是对教和学效果的检验，成绩是考试的结果，它除了激励学生学习及教师工作此外还能为教育科研者提供研

8、究资料为充分发挥考试的功效。客观公正评价命题质量，及时反馈教学效果，沟通教学信息。教学部门对考试成绩进行统计分析和总结是非常必要的。然而，不少学校目前仅停留在阅卷评分、成绩公布、分类登记，对大量的成绩数据并没有进行深入分析，探寻有利于教学的信息。原因主要为靠传统手工操作，劳动强度大、效率低。现在我们将关联规则挖掘应用于试卷分析数据库(主要包括题号、分数段、学生人数等字段)，根据学生实际得分可以计算出每道题的难易程度、区分度、相关度等技术指标，据此，教师可对试题质量作出较为准确的评价进而可以用来检查自己的教学情况及学生的掌握情况并为今后的教学工作提供指导。32 分类规则挖掘在智能题库系统中的应用

9、目前许多院校采用的题库考试系统虽然在考试的客观性与公正性、减轻教师负担等方面具有一定的优势，但面临众多计算机实践课程的考核需要，出现了许多亟待解决的问题：例如：(1)虽能题库考试系统可以较好地组卷。却不能自动完成全部的阅卷工作(只能评判客观题。难以评判主观题)；(2)考察的范围只是局限在理论考试，无法全面地考察学生的实践能力等。此时此刻我们必须要求题库具有一定的”智能”能较好地完成从组卷到自动阅卷的各个环节的任务。针对第一个问题我们可采用决策树算法为每个问题的答案构造一棵二叉树，其中，二叉树的每个内部节点表示为对某个特征的逻辑判断：边表示逻辑判断的结果；树的叶节点就是每个类别的标记：从根出发到

10、每个叶节点所经过的边就是该叶节点的特征序列。每个叶节点都会对应确定的权值。通过对权值的计算给出得分。33 关联规则在教学评价数据分析中的应用依据教学目标和标准对教学工作达到的程度做出价值判断，具有评判、诊断、甄别、导向等作用。教学质量的评价，既是一个理论问题也是一个实践问题。影响教学评价结果的因素很多，诸如评价方案的合理性，评价工具的有效性，评价方法的科学性，评价活动组织的严密性，当然还有所获取的评价数据的可靠性。其中评价数据的可靠性，是保证评价结果科学、客观、公正的关键因素。教学评价的过程是评价者和被评价者的整体综合心理活动的过程，要把握人的心理保证人人都能认真负责地履行了自己的义务是件非常

11、困难的事情 故而我们可想方设法在技术上采取一些措施尽可能地找出那些不负责任的评价者所给的评价数据。通过研究以往的评价指标体系我们会发现各个指标虽然具有相对独立性但由于指标是根据同一目标派生而来的，各个指标之间必然蕴藏着某种内在联系这恰恰也导致不同评价指标的各项评价数据之间存在某种关联性。我们可以运用数据挖掘技术中的关联规则挖掘技术来寻找各项评价数据之间的关联性如果所得评价数据不满足这种关联性测可以被认为是无效评价数据。通过这种方法来检验评价数据的可靠性。此外我们还可以借助关联规则挖掘找出诸如学生的学习质量与学习方法教师的教法、学生原有的基础、学习时间以及与智力、性别等之间的关系，各种能力之间的

12、相关。两学科学习成绩之间的关系等等。这对于更好地开展教学工作。提高教学质量，具有非常重要的意义。大部分学校每学期都要搞教学评估，积累了大量的数据但假如把这些数据仅仅作为晋升职称、评优等的依据 显然是一种浪费，我们要充分利用数据挖掘技术尽可能挖掘出一些有用的知识来更进一步地为教学服务。4小结尽管对数据挖掘技术在教学系统中的应用探索有了3到4年的时间。但随着关联分析、聚类、概念描述、偏差检测等技术的不断发展和完善，数据挖掘必将在教育领域中发挥越来越大的作用同时随着人们对这一技术的日益关注，相信其在教育领域的应用范围也会越来越广，从而快速推进教育的改革和发展。参考文献：1MehmedKantardz

13、ic数据挖掘一一概念、模型、方击和算法清华大学出版社2奏亮峨史忠植关联规则研究综述广西大学学报Vol 3ONo4：310-3173Jiawei Hart Micheline Kamber数据挖掘一一概念毒技术机械工业出版社4张敏，陆向艳数据挖掘在智能题库中的应用广西大学学报vol 30增刊5魏萍萍，王翠茹等，教据挖掘技术及其在高校教学系统中的应用计算机工程2021 29(11)：87-896Aglow ai RImielin ski T Swam i A Mining associauon rules betweenseB of items in large database 【A 】P ro

14、c1993 ACM 2S IGMOD Int l ConfManagement of Data (s IGMOD 93) 【C 1Washington DC：1993207221 67邱文教潘晓卉数据挖掘技术在教务管理中的应用安徽工业大学学2021 Voi22No 8陈安等，数据挖掘技术及应用科学出版社 9. 毛国军等，数据挖掘原理及算法（第二版）清华大学出版社 10. 梁循，数据挖掘算法与应用北京大学出版社 11. 邓纳姆，数据挖掘教程清华大学出版社 12. Jiawei Han,Micheline Kamber著.数据挖掘概念与技术M.加拿大。机械工业出版社 2021 .毕 业 设 计（论

15、 文）开 题 报 告2开题报告：一、课题的目的与意义；二、课题发展现状和前景展望；三、课题主要内容和要求；四、研究方法、步骤和措施一、 课题的目的与意义 数据挖掘技术是一种新的信息处理技术，其目的是从海量数据中抽取潜在的，有价值的数据规律或数据模型。通过数据挖掘技术对高校教学数据的分析处理，能够形成真正有价值的知识，向决策者提供信息支持，有利于推动学校教学改革和建设的全面发展。数据挖掘是一门能够从大量数据中发现有用知识的技术学科，是从大型数据库或数据仓库中提取隐含的，未知的，非平凡的极有潜在应用价值的信息或模式，是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学

16、等多个领域的理论和技术。利用这一技术，我们可以通过客观统计和分析从大量数据中发现潜在规律，找出隐含的模式，准确掌握未来的动态。将数据挖掘技术与教学管理相结合从中提取出隐藏在数据之中的有用信息使信息系统的功能得到最大程度的利用并使之能在功能上更加满足学校教学和管理的需要。 二、课题发展现状和前景展望(1)、发展现状如今各高校大都在师资队伍建设，学生学籍、成绩管理等方面积极采用数据挖掘技术对之前收集的数据进行管理，解决教育领域中存在的诸多决策问题。例如对学生的就业情况是学校最为关心的问题之一，根据往届学生就业面就业渠道等情况，找到提高学生就业率的相应规律，并及时调整专业课程的设置和就业指导的方法；

17、根据现有的学生学习成绩的分析，为各专业院系提供切实可行的提高教学质量、优化教学资源的依据;根据现有的教师队伍情况，预测招生数量与生源，合理的安排，为学科建设和师资队伍建设提供决策依据等。总之，在目前学生生源减少，而各高校又扩招，学生就业压力大增的情况下，数据挖掘的结果可以为各高校提供与时俱进发展，合理分配资源提供重要方法，可以为高校领导层提供科学的决策依据，成为管理决策支持系统中不可缺少的重要工具。(2)、发展前景随着数据挖掘的进一步发展。它在教学上的应用也就会越来越多。2I世纪的数据挖掘也必将发挥着更重要的作用。1文本挖掘文本挖掘是数据挖掘的一个分支是利用文本型信息源作为分析的对象利用定量计

18、算和定性分析的方法从中寻找信息的结构、模型、模式等各种隐含的知识。在教学上则可以利用文本挖掘得出各种教育性的文档对本校本专业有何帮助。2W eb数据挖掘技术WEB挖掘是数据挖掘在WEB上的应用，它可以用数据挖掘技术从与wWw相关的资源和行为中抽取感兴趣的、有用的模式和隐含信息。涉及WEB技术、数据挖掘、计算机语言学、信息学等多个领域。如今是网络的社会，只有更好的利用网络。教育才能更上一层楼。通过WEB挖掘可以帮助学校了解教师和学生最新的动态以及相关的需求，从而制定栩关的对策。3可视化数据挖掘技术可视化数据挖掘技术建立在可视化和分析过程的基础上从大的数据集中将数据转换为图形或图像。在屏幕上显示出

19、来。并且进行交互处理的理论、方法和技术。4空间数据挖掘技术空数据挖掘从空间数据巾抽取令人感兴趣的、隐含的知识和空问关系。或是空间内数据库中没有明确存储的其他模式。5视频和音频数据挖掘技术视频挖掘是指对动画视频信息的自动处理，如电视信息的主题提取、视频文件的自动摘要等待。音频数据挖掘是用音频信号来 示数据模式或数据挖掘结果的特征。可视化数据挖掘。空问数据挖掘技术，视频和音频数据挖掘技术这三项都是新兴的挖掘技术。它们应用到教学上也必将丰富教学形势的多样化。进而为我们国家的教育骷来质的飞跃。总之，随着时代的发展。数据挖掘技术的提高。它骷来的效应也必将影响整个社会三、课题主要内容和要求1在高校教学质量

20、评估中的应用 高校教学评估是每个高校定期必须接受的教育部的审核，通过对高校的教学评估发现教学中存在的问题，及时地调整教学方案和手段，来提高教学质量，从而培养出顺应时代发展要求的学生是教学质量评估的最终目的。把数据挖掘技术引入到教育领域的评估系统中，不仅提高了教育管理的科学性，而且增强了教育数字化建设的实效性。基于数据挖掘的关联规则法应用于的教学质量评估中，从教师教学的效果，学生和教师的互动，教学与教学场所等因素中找出其中的内在联系，为教学部门提供决策支持信息使之更好地开展教学工作，提高教学质量。该领域的研究具有一定的潜力许多学者都在这方面发现新的算法，以此帮助高校有效快速的提高教学质量。 2在

21、学生工作管理系统中的应用 将数据挖掘技术中的决策树技术运用到学生管理系统中，建立一个学生管理决策树挖掘系统，对学生日常管理进行分类挖掘。通过挖掘系统可以得到许多有价值的信息，这些信息在帮助学校更好地进行学生的管理、掌握学生日常生活的情况、帮助学校更好的了解学生生活情况，及时发现问题学生等方面具有重要的指导意义。在学生工作中，随着数据信息的不断增长，把数据挖掘技术应用到管理中，以建立高校科学学生管理系统，必将为高校各级领导部门的决策提供切实可行的提高学生质量、优化学生生活的依据，为高校在激烈的竞争中掌握主动在未来的发展中提供更广阔的空间，发挥重要的作用，为高校的飞越式发展起到一个科学导向作用。

22、3在试题库系统中的应用 随着教育体制改革的不断深入，计算机应用的普及，高校试题库系统得到了越来越广泛的重视。高校试题库系统主要包括考题组织，在线考试，答案分析以及试卷分析等几大部分，担负着考核学生学习水平，考察教师教学水平的重要作用，对教学工作的开展有着非常重要的现实意义。纵观以往的题库管理系统，多半都以难易度、区分度等为主要衡量指标，以组成一套合理的试卷为目的，考察学生的知识掌握水平。但是这些题库系统普遍缺乏综合分析、辅助决策的能力;并且对其历史积累的海量信息中隐含知识的利用无能为力。针对上述问题可以采用数据挖掘中的演变分析方法对其进行建模，根据教学时间序列的变化，周期长短的变化，不同教师类

23、似性分析，从中发掘出学生掌握知识的最佳时期。 4在教师管理中的运用 要培养有能力素质高的学生离不开精锐的师资队伍。高校如何对现有师资资源进行管理和利用，也是数据挖掘技术研究的一个重要方面。提高教师教学水平，提高教师自身素质，教师待遇的权衡等问题可以利用数据挖掘中数据区分规则进行研究，对两组教师队伍进行分析，可以帮助发现两类之间更多的区分特性，从而决定教师教学能力和水平，对其进行奖惩，提高教师能力。 5在分层次教学研究中的应用数据挖掘 将数据挖掘技术和现代教育统计学中有关技术相结合，可以为实际教学活动提供决策指导。研究主要以数据挖掘技术中关联规则发现的相关理论为基础，运用经典教育统计理论对教育活

24、动中的分层次教学实例进行分析，通过对教学活动中的各影响因素进行数据挖掘，从而发现影响教学结果的关联规则，并将数据挖掘的预测结果反馈到新的教学活动中，为实际教学活动提供决策指导。6其他方面作用(1) 学习成绩预测与评介可以利用线性回归分析和时间序列来预测学生的学习成绩进而可以采取相对应的措施使得学生能够避免学习成绩下降，而却能进一步提高学习成绩。而如果出现偏差。则可以采用偏差检测来分析为什么会有这样的偏差出现。(2) 教师的年终考核可以从教师的年度管理数据库巾挖掘相关数据评价全年的教学成绩。比如根据教师的教学成绩，政治思想品德，进修情况。学历教育学生工作情况等等进行决策分析。来评定教师在这一年巾

25、的工作成绩。(3) 利用网络进行教学服务利用每个学校现有的局域网络挖掘后台数据库中的数据有针对的设置网络页面。比如通过挖掘后台数据库所存的上网者的信息，针对教师需求可以设置相关的页面，而针对学生可以设置另一个页面。也可以根据上网者的需要设置流量大小或个性化的网页。通过WEB挖掘得出教师、学生对网络需求的是什么。从而制定栩关的项日，或弓I导学生进行丰开关的学习与娱乐。四、研究方法、步骤和措施1数据挖掘方法与技术数据挖掘方法是山人工智能、机器学习的方法发展而来，结合传统的统计分析方法、模糊数学方法以及科学计算可视化技术，以数据库为研究对象，形成的数据挖掘的方法和技术。数据挖掘的方法和技术可以分为六

26、大类。归纳学习方法(信息论方法、集合论方法)、仿生物技术(神经网络方法、遗传算法)、公式发现(物理定律发现系统、经验公式发现系统)、统计分析方法(常用统计、相关分析、回归分析、差异分析、聚类分析、判别分析)、模糊数学方法、可视化技术。2数据挖掘对象数据挖掘的对象主要是关系数据库，这是典型的结构化数据。随着技术的发展，数据挖掘对象逐步扩大到半结构化或非结构化数据，这主要是指文本数据、图像和视频数据，以及Web数据等。3. 数据挖掘过程 数据挖掘过程包括对问题的理解和提出、数据收集、数据处理、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示等过程，以上的过程不是一次完成的，其中某些步骤或者全过程可能要反复进

27、行。 对问题的理解和提出：在开始数据挖掘之前，最基础的工作就是理解数据和实际的业务问题，在这个基础之上提出问题，对目标作出明确的定义。 数据收集：广泛收集用户的各种信息，建立数据库与数据表，为数据挖掘做准备。 数据处理：对收集的信息进行如“去噪”等处理，确保数据能够真实反映待要挖掘的对象。 数据变换：将经过“去噪”的数据进行一定的格式转换，使其适应数据挖掘系统或挖掘软件的处理要求。 数据挖掘：可以单独利用也可以综合利用各种数据挖掘方法对数据进行分析，挖掘用户所需要的各种规则、趋势、类别、模型等。 模式评估：对发现的规则、趋势、类别、模型进行评估，从而保证发现的模式的正确性。 知识表示：将挖掘结

28、果以可视化的形式展现在用户面前。 4数据挖掘任务数据挖掘任务有6项：关联分析、时序模式、聚类、分类、偏差检测、预测。关联分析是从数据库中发现知识的一类重要方法。若两个或多个数据项的取值之问重复出现且概率很高时就存在某种关联，可以建立起这些数据项的关联规则。例如，买面包的顾客有90的人还买牛奶，这是一条关联规则。若商店中将面包和牛奶放在一起销售将会提高它们的=l=i量。时序模式通过时问序列搜索出重复发生概率较高的模式。聚类数据库中的数据可以划分为一系列有意义的子集即类。在同一类别巾个体之问的距离较小，而不同类别的个体之间的距离偏大。聚类增强了人们对客观现实的认识即通过聚类建立宏观概念。回归分析是

29、统计分析中应用最多、最广泛的一个分支，它起源于19世纪高斯的最dx-乘法，2O世纪初形成了回归分析。随着新的想法和技巧不断被加入，它充满了活力。5数据挖掘分类数据挖掘涉及多个学科方向，主要包括：数据库、统计学和机器学习等。数据挖掘可按数据库类型、挖掘对象、挖掘任务、挖掘方法与技术以及应用等几方面进行分类。按数据库类型分类：关系数据挖掘、模糊数据挖掘、历史数据挖掘、空间数据挖掘等多种不同数据库的数据挖掘类型。按数据挖掘对象分类：文本数据挖掘、多媒体数据挖掘、Web数据挖掘。按数据挖掘的任务有：关联分析、时序模式、聚类、分类、偏差检测、预测等。按数据挖掘方法和技术分类：归纳学习类、仿生物技术类、公

30、式发现类、统计分析类、模糊数学类、可视化技术类。6. 数据挖掘的主要功能 概念/类描述、特征化和区分：对每个类的汇总、简洁、精确的描述可以通过数据特征化、数据区分和数据比较来实现。数据特征化是指目标类数据的一般特征或特征的汇总，如一年的成绩汇总；数据区分是将目标类对象的一般特征与一个或多个对比类对象的一般性比较，如A学校和B学校的比较。关联分析：目的在于发现关联规则，这些规则揭示属性与属性值在数据集中一起出现的条件。这种关联规则可以是单维关联规则或多维关联规则。 分类与预测：利用某种数据挖掘算法的某种规则自动对海量数据进行分类，其间较少有人工干预，目的是为数据挖掘基础上的预测服务。 聚类分析：

31、聚类是根据最大化类内的相似性、最小化类间的相似性原则对海量数据进行聚类或分组，从而产生属性相近的各个类。 孤立点分析：所谓孤立点，是指数据集合中与多数数据的特征或行为完全不一致的数据。在最初的挖掘算法中，人们总是将孤立点从数据集合中删除，以保证数据的纯洁性。然而，删除孤立点可能会导致忽略某些非常有用的特殊规则，因而对孤立点需作特殊处理。 演变分析：可以根据数据的特征对数据的发展变化作出相应的预测与分析。主要应用于对时间序列数据的分析、序列或周期模式匹配和基于类似性的数据分析 毕 业 设 计（论 文）开 题 报 告指导教师意见：1对“文献综述”的评语：2对本课题的深度、广度及工作量的意见和对设计

32、（论文）结果的预测： 指导教师： 年 月 日所在专业审查意见： 负责人： 年 月 日 教师见习报告总结期待已久的见习已经结束了，在龙岩三中高中部见习听课，虽然只是短短的两个星期，但感触还是蛮深的，以前作为一名学生坐在课室听课，和现在作为一名准教师坐在课室听课是完全不同的感受，感觉自己学到了一些在平时课堂上学不到的东西。在这里，我获得的不仅是经验上的收获，更多是教学管理，课堂教学等的理念，以及他们带给我的种种思考。教育见习实践过程：听课。教育见习的主要目的是让学生在指导教师的引导下，观摩教师上课方法、技巧等。听课是教育见习的主要内容。我院规定在一周的见习中需完成至少6课的见习任务。我在教师的安排

33、指导下，分别对高一、高二物理专业课型为主，其他课型齐头的方式，积极主动的完成了听课任务，收到良好的效果。我听的第一节课是高二（8）班，这是一个平衡班，水平不如实验班高。在上课前。科任老师已经跟我说了这个班的纪律是比较差的，而且成绩也不是很好。在我听课期间，确实有几个学生在课堂上说话，但是我发现了一个有趣的现象，这个现象我在往后的几个班都发现了，就是绝大部分的学生的学习热情都好高涨，积极举手发言，积极参与课堂活动。我跟老师们提起这个现象的时候，科任老师就跟我说，一个班里不可能所有的学生都能全神贯注地听完一节课，所以作为一名教师，应该想办法吸引学生的注意力，调动的积极性，比如可以以小组为单位，以抢

34、答计分的形式调动学生的积极性，这样课堂气氛就会活跃起来了。在为期两周的见习工作中，我真的有很大的感触，我第一次感受到自己已经从一名学生向一名教师靠近，走在校园里，每当有学生叫我一声老师，我在感到无比自豪的同时，还感受到了自己的责任。见习工作结束了，我要回到学校继续我的学习了，但是我会好好记住我从*中学学到的一切，并应用于我的专业学习中去。一、教学管理理念 在龙岩三中，从领导阶层到一位普通的科任老师，都秉承以学生为主体的宗旨进行学校的管理，进行教学工作的开展。作为一个课程改革的示范学校，一个教育实验基地。这所学校鼓励着老师做各种研究，各种改革。每个班主任都有着自己的管理经验与管理宗旨。有了这种思想的自由，自然这里也就充满着探索与尝试，从而有所创造与进步。在我见习的班集体中，班主任对他的学生说：“我要让你们成为学习型的管理者，也是管理型的学习者。”这样一句简单的话，让我感到这里老师进行班级管理的良苦用心。他们关心的不只是学生的学习，更多的是从一个完整的人的概念出发，去培养学生多方面的素质。二、教学理念 在见习期间，借着录课的机会，我听了很多的市级，校级的公开棵，还有理科实验班的课。在这些课堂上，让我看到教学改革正在悄然进行，有意识的老师正在努力体会“以学生为主体”的课堂模