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3.1、招生管理
需要解决的问题：在招生规模逐年扩大的今天，生源竞争越来越激烈，招生录取已经成为高校名副其实的生命线。因此，做好招生工作的研究和挖掘，提高生源质量，显得尤为重要。随着网上招生录取工作的普及，各校招生部门积累了大量的招生数据。但目前，这些数据仅用于简单的查询。在这些数据中蕴藏的大量规律，还未被挖掘出来用于辅助招生工作的决策。科学合理地制定招生计划、安排奖优资困政策、有所侧重地加强与中学的联系，需要准确找到影响优质生源报考本校本科和研究生院的重要因素。工作人员根据经验，能掌握一些直觉上的规律，但是准确性不够高，不够定量，也不够全面，难以持续满足争夺优质生源的需求。其他与学校关键目标相关的主题中，也存在掌握的规律不够准确，不够定量，不够全面的问题。如何运用专业的统计分析软件来掌握更准确、更多的规律，已成为持续和顺利地完成学校的关键目标所亟待解决的问题。
方案简介：在学生数据量剧增以及教育目标日趋复杂的情况下，仅用人工来分析学生数据是不现实的，借助SPSS统计分析和数据挖掘工具对大量学生数据进行深层次分析，可以挖掘出学生各项数据中隐藏的重要信息。建议进行的数据挖掘主题如下：
3.1.1、优质生源录取的影响因素分析
星状数据模式示例图以上是一个招生管理系统中的一个星状数据模式的示例图，这些数据是进行统计分析和数据挖掘的基础。在实际的数据挖掘过程中，可以先对优秀的学生进行细分，区分出优秀/比较优秀/合格等类别的目标群体。然后运用决策树、Logistic回归、神经网络等分析模型来预测优质学生报考本校的可能性、和被录取的可能性，并找到不愿报考本校、或不能被录取的主要原因。不愿报考本校的原因可能是“奖优资困”的政策不够充分、学校或专业的宣传不够到位、推荐表的发放不够有针对性、招生指导的一对一咨询不够有效，学生对培养方式的了解不够，等等；未被录取的原因可能有分数考得不高、报考了太热门的专业、不愿被调剂、非第一志愿报考、等等。准确地得出这些原因和影响因素，并有针对性地进行改进，将有助于优化招生的政策和效果，提高或保持生源的优质程度。
3.1.2、为学校的自主招生提供正确的决策参考
举例来说，分析高考成绩或其他因素与大学阶段整体测评成绩的关系，可为学校的自主招生提供正确的决策参考。比如，通过数据挖掘可以得出，高考数学成绩为优良的学生中，有73%（示例）的学生数学分析成绩也优良；高考数学成绩为优良的学生中，有83%（示例）的学生C语言课程成绩也优良；高考英语和数学成绩同时为优良的学生中，有75%（示例）的学生数据结构课程成绩也优良。根据发现的这些规律，可以在很大程度上判定哪些学生比较适合读哪些专业，或者说更容易获得后续学业上的成功。这将有助于学生的挑选，以及专业的调配。更为优化的专业配置，也将配合后续的教学管理，提高教学的质量和教学评估的成绩。尤其是在学校的自主招生中，可以提供正确的决策参考。
3.1.3、国防生、免费师范生的流失预测与维系挽留
如何及时掌握国防生和免费师范生的培养情况，制定科学合理的管理措施，确保军队和教育系统有稳定可靠的高素质人才来源，是选培办的一个重要问题。对国防生选拔培养来说，选培办成立的时间不长，对国防生培养的分析判断往往根据经验，分析结果有时并不能满足实际管理应用。
采用数据挖掘这一科学的分析方法，来发现并分析影响国防生培养的规则或模式，帮助选培办掌握国防生发展的趋势，确定教育管理的重点方向。特别是国防生的流失问题，是实际工作开展中的重点和难点问题。根据实际情况，需要找出国防生学习、生活、能力素质、家庭环境等状态特点与流失原因、或者是否流失之间的关系，并建立模式。这样，选培办就可以根据在编国防生的特点，找出国防生中可能流失的学生，提早采取学习关心、生活关怀、与经济资助等手段来留住有流失倾向的学生。这也将为国防生的招生挑选环节打下基础。同理，免费师范生的培养，也可采取类似的数据挖掘，来优化培养和选拔。
3.2、教学管理
需要解决的问题：对于一个高校来说，教学的根本目标是培养人才。当前我国高等教育的迅速发展，高校在校学生数量的庞大，给高校教学工作带来了许多新的问题。教师迫切地需要科学地研究分析各个教学环节的大量的数据信息，从中获取有价值的信息，并把有价值的信息应用到教学过程中，并实现培养高素质人才，提高教学质量这个根本目标。
《国家中长期教育改革和发展规划纲要（２０１０—２０２０年）》也规定了高校需要建立教学基本状态数据库，并发布教学质量年度报告，使高校教学状态和教学质量的监测信息化、常态化。这些监测需要运用统计分析和数据挖掘来发现教学中出现的问题，并加以跟踪解决。
方案简介：基于校园网中的“综合教务管理系统”所生成的数据，运用SPSS软件可以进行统计分析和数据挖掘，以支持高校教学管理中的决策。这将有助于发现教学中出现的问题，并加以跟踪解决。比如，通过探讨课程之间的影响关系，进而指导学生合理选课和安排对不同科目的学习计划。对于学生的不及格情况，能够显示在哪一部分出现问题和即将出现无学位、退学时自动显示报警，从而为教学部门提供决策支持信息，促使更好地开展教学工作，提高教学质量。
3.2.1、考试与学习成绩管理与分析
考试作为教学管理过程的重要环节之一，实现着教与学的双重功能，既是对学生掌握的知识和应有能力的测试，也是对教师教学质量和效果的同步检验。因此，考试必须具有严格性、真实性和公正性。在具体的考试过程中，这些特性若得不到很好的落实，那么考试也就失去了它的价值和意义。目前，各高校对学生总成绩的评定大都是采用德智体综合测评的方法。虽然，为了能够进行量化考核，各高校都已制定了评定方案和评定系数，但是这些量化考核往往难以科学和合理。这主要取决于对知识教育向素质教育转变的理解程度。
一份好的考卷，应能够考察出基本概念和基本知识的掌握程度，判断推理和解题运算能力及运用所学知识解决实际问题的能力，还要拉开学生的层次。应努力探索考试的规律和方法，以学生的素质发展为最高目标构建素质教育的考试制定及成绩评定制度，有效地克服传统考试成绩评定方法带来的各种弊端。只有科学、合理地利用考试和考试成绩，充分发挥考试的功能，实现考试的测量价值、教育价值和社会价值的有机统一，考试及考试成绩才能成为科学、合理地选拔人才，提高学生素质的有效手段。
考试最重要的质量要求是（有效性）效度。今天对于考试效度、信度、分数可比性、公平性的质量检验，大部分是基于概率理论之上。我国现行的各种考试（包括高考）在科学性方面存在明显距离，缺乏考试效度证据的支持，没有预测，没有考前的试题统计分析筛选，没有分数等值等等。要实现更科学的考试及试卷设计，就需要运用统计分析和数据挖掘，并建议运用SPSS软件。
美国教育考试服务中心（EducationalTestingService，简称ETS）是目前世界上最大的私营非盈利教育考试评估机构，也是教育研究领域的领导者。该组织在全球范围内开展、管理着每年多万人次的考试，其中包括中国学生所熟悉的TOEFL、GRE、GMAT考试等。该机构广泛使用统计分析和数据挖掘方法和工具，比如SPSS软件来进行试题的设计和考卷结果的分析。这种更科学的方式值得中国的考试机构借鉴。
3.2.2、学生成绩预警模型
根据课程成绩的表现，可以找出各门课程的关联规则：比如我们可以知道课程A、E学得好的同学，其课程M也通常学得好；课程B、C不好的同学，其课程E也通常不好；课程A、N学得好，会使其课程P也不错；造成学生留级、退学的课程主要有课程B、课程C、课程J等；基础薄弱的学生，学习课程D、课程F将有效消除留级、退学的可能性；等等。
通过上述成绩预警模型的运用，如果发现某些学生已有些课程不及格，而这些课程又是可能导致降级、退学的相关课程，那么就应及时制定与之相应的办法，如加强管理，提出预警等，从而避免该生最终降级或退学。SPSS软件可以有效实现这种学生成绩预警模型。
3.2.3、教学方法的对比分析与教学效果研究
教学方法的研究是教师在教学工作中的一个很重要的工作。比如某教师采用两种不同的教学方法对两个或多个同等条件的班级教学，以学生成绩为考察标准，分析两种教学方法是否有差别，就必须进行t检验等。以往的分析靠手工计算或利用计算器计算，计算复杂、费时，利用SPSS软件只需从数据库中调出所需数据，分析非常简单。
评估教师的教学水平是教学主管部门、教研部门一项很重要的工作，如果利用该软件分析，可以省却很多计算烦恼。如两教师教同一层次的班级同一门课程，以统一考试成绩作为分析依据，利用SPSS软件可即时从数据库中调入2个班的考试成绩进行t检验。能快速得到t值、P值、平均值、极差等。当然，学生成绩的频数分析、描述统计、各科成绩名次排序等也是SPSS的强项。
为了提高教学水平，提高教学质量，教学研究是教师必不可少的一项很重要的工作，但是大部分教师对研究结果的分析感到比较困难，有了SPSS统计软件可解决这一困难。举例来说，对于4种不同的教学方式，按照年龄、性别、年级、社会经济地位、学习动机、智力水平、学习情况相近，可将4名学生分为一组，共8组，每区组的4名学生随机分到4种不同的教学实验组，经过相同的一段时间后，测得学习成绩的综合评分；并用SPSS软件对该数据进行秩和检验，方法简便，快速，可靠。
因此，SPSS统计分析软件是教学管理和教学研究中的好帮手，会使科研工作更加顺利，更加得心应手。
3.2.4、进行评估方案、解决问题所需的统计分析与数据挖掘
《普通高等学校本科教学工作水平评估方案》规定了许多评估指标。总共的44个观测点中，有数据统计要求的就有34个观测点，占77%。分为教学考核数据统计、社会评价数据统计、和比率数据统计。比如近三年来的考试试卷、成绩统计；学生参加各种学科竞赛的成绩统计和评估专家组对学生进行考核的成绩统计；招生生源的质量统计、应届毕业生年底就业率统计、学生走上社会后成才情况的统计；体现学校办学层次和成果的合格率和优秀率等。落实这些数据统计的要求，需要持续使用综合的统计分析软件。对于发现的办学问题，也需要进一步运用统计分析软件来研究解决。
又比如，教育部下发的《关于做好年全国普通高等学校毕业生就业工作的通知》表示，就业率连续两年低于60%的专业，调减招生计划直至停招。对于本校中就业率较低的专业，如何运用统计分析和数据挖掘软件来找到导致就业率低的主要因素和规律，找到生源选取、课程设置、就业导向的改进办法，是院系领导急需解决的问题。
3.2.5、多渠道的问卷调查
学校需要持续地进行问卷调查，来针对某一特定问题，收集现实情况、需求和偏好、满意度等方面的信息。比如对于前来招聘的单位，需要持续了解他们的满意度与偏好；对于在校学生，需要持续了解他们对重大活动的想法与需求；对于生源基地，需要持续了解他们高考择校的现实想法。如何运用专业的软件进行这些统计分析和调查研究，来更好地落实教育部的要求，也是各校当前急需解决的问题。调查研究软件，可以较好地解决这些问题，进行网上问卷、电话调查、书面问卷等多种渠道的意见搜集。
3.3、问题学生的识别和管理
需要解决的问题：学生出现严重的学习、纪律、心理、或健康问题时，往往在前期的课程和日常行为中留下许多蛛丝马迹。如果进行数据挖掘，将可提前发现问题学生，更准确地找到问题所在，并有针对性地进行辅导。
举例来说，某几个学生规模比较大的高校，前段时间出现学生连环跳楼的事件，这造成了极大的社会不良后果，也给学生的家庭、学校、和社会造成难以估量的伤害和损失。如果能识别出该类问题学生在心理、学业、社交活动、语言行为上的蛛丝马迹，并提前进行妥善处理，就可减少这类悲剧的发生，并减少学校声誉的损害。
美国有个法案，叫做“不让一个学生掉队”法案，就是希望不让任何一个学生在学业、社交、技能上落后。虽然中国尚未有这样的法案，但也有借鉴意义。如何发现、或者提前发现问题学生，并准确找到他们存在的问题，并妥善找到解决的办法，是现代教育需要解决的重要问题。
方案简介：基于数字化校园中积累的各种招生、教学、一卡通等数据，运用SPSS软件进行统计分析和数据挖掘，可以有助于提前发现问题学生，和更准确找到他们存在的问题，并帮助妥善找到解决的办法。最终希望运用更科学的方法来促进所有学生，特别是问题学生的尽可能的成功。通过统计分析和数据挖掘，更多的