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      基于屬性重要度規(guī)則提取算法的高校教學(xué)質(zhì)量評價研究

      2017-02-27 14:10樊偉閆敏倫
      電腦知識與技術(shù) 2016年31期
      關(guān)鍵詞:教學(xué)質(zhì)量評價粗糙集

      樊偉+閆敏倫

      摘要:該文利用粗糙集的分辨矩陣和提取屬性重要度分類提取規(guī)則的屬性約簡算法,提出了課堂教學(xué)質(zhì)量評價模型,對構(gòu)建的教學(xué)質(zhì)量評價指標(biāo)體系建立課堂決策系統(tǒng)信息表。通過算例分析,獲取影響教學(xué)質(zhì)量的最優(yōu)指標(biāo),為教學(xué)改革提供重要的參考依據(jù)。

      關(guān)鍵詞:粗糙集;屬性約簡;屬性重要度,教學(xué)質(zhì)量評價

      中圖分類號:TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1009-3044(2016)31-0010-02

      Abstract: This paper, employing the discernibility matrix of rough sets and the attribute reduction algorithm under the rule of extracting attribute significance, puts forward a model of classroom teaching quality evaluation and presents an information sheet for the classroom decision making system to construct an evaluation index system of teaching quality. Through example analyses, the paper obtains the optimal index of teaching quality and provides valuable references for teaching reforms.

      Key words: rough sets; attribute reduction; attribute significance; teaching quality evaluation

      1 背景

      教學(xué)質(zhì)量評價是教學(xué)管理的重要環(huán)節(jié),是提高教學(xué)質(zhì)量和辦學(xué)效益的重要手段,開展以教師課堂教學(xué)為對象、學(xué)生、專家、同行為主體的質(zhì)量評價,是高校實(shí)施全面教學(xué)質(zhì)量管理的核心環(huán)節(jié)[1]。為分析評價指標(biāo)的重要性和從中提煉出影響教師教學(xué)質(zhì)量的有效評價指標(biāo),本文采用粗糙集方法,建立高校教學(xué)質(zhì)量評價模型,從屬性的重要性,提出了基于屬性重要度的分類規(guī)則提取算法,通過屬性約簡,獲取有效的評價指標(biāo),為教學(xué)質(zhì)量評價提供決策依據(jù)。

      2 教學(xué)質(zhì)量評價模型的建立

      2.1 教學(xué)質(zhì)量評價指標(biāo)的建立[2-4]

      為促進(jìn)教師與學(xué)生的共同發(fā)展,借鑒校內(nèi)外教學(xué)質(zhì)量評價研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合我校教學(xué)實(shí)踐情況,構(gòu)建教學(xué)質(zhì)量評價指標(biāo)體系,如表1所示。

      2.2 構(gòu)建決策系統(tǒng)信息表

      以表1的教學(xué)質(zhì)量指標(biāo)體系為條件屬性,教學(xué)質(zhì)量等級為單決策屬性,構(gòu)建高校教學(xué)質(zhì)量評價決策系統(tǒng)信息表。如表2所示,對10位教師授課進(jìn)行質(zhì)量評價,令;條件屬性為C={a,b,c,d,e};為決策屬性。對于評價的指標(biāo)指定為4個等級:很好、好、一般、較差,從而得到指標(biāo)屬性值的集合。教學(xué)質(zhì)量等級分:優(yōu)秀、良好、及格、不及格,從而得出教學(xué)質(zhì)量決策屬性集合。

      3 基于屬性重要度規(guī)則提取算法[5-6]

      本文通過對教學(xué)質(zhì)量指標(biāo)屬性的依賴度的角度對屬性的重要度進(jìn)行分析,采用文獻(xiàn)分辨矩陣和邏輯運(yùn)算相結(jié)合的方法求解教學(xué)質(zhì)量重要指標(biāo)項(xiàng),定義如下:

      定義1 設(shè)決策表,,,D對B的屬性依賴度為。若,, 則b在B中相對于D的屬性重要度為。

      4 算例

      ⑴建立數(shù)字化的課堂決策系統(tǒng)信息表。對10位教師授課進(jìn)行質(zhì)量評價,如表2所示,條件屬性C={a,b,c,d,e},決策屬性D={g}。

      為此提煉出部分決策規(guī)則:

      規(guī)則1:(e,3)[(d,3)(d,4)](c,3)→(g,3)即教學(xué)方法良好,教學(xué)組織良好以上,教學(xué)內(nèi)容選擇較適合,就能產(chǎn)生良好的教學(xué)效果。

      規(guī)則2:[(e,2)(c,3)] →(g,2)、[(e,4)(c,2)]→(g,2),即教學(xué)方法不理想,即使教學(xué)內(nèi)容選擇較適合,教學(xué)效果也欠佳?;蛘呤沁x擇目前較先進(jìn)的教學(xué)方法,但教學(xué)內(nèi)容選擇不合適,教學(xué)效果也較差。

      規(guī)則3:(e,1)(c,3) (d,1) →(g,1),即教學(xué)方法很差,即使教學(xué)內(nèi)容選擇適宜,但課堂教學(xué)組織很差,教學(xué)效果很不理想。

      規(guī)則4:[(e,3)(e,4)] [(c,4)(e,3)](d,4) →(g,4),即教學(xué)方法較好,課堂組織得力,教學(xué)內(nèi)容選擇合適,就會收到理想的教學(xué)效果。

      5 結(jié)束語

      本文利用粗糙集的分辨矩陣方法對課堂教學(xué)評價指標(biāo)進(jìn)行了約簡,在保持分類能力不變的情況下,計(jì)算約簡后指標(biāo)的重要度,以確定對課堂教學(xué)評價結(jié)果的決定因素。即深入探索各種先進(jìn)的教學(xué)方法;及時調(diào)整和更新的教學(xué)內(nèi)容;在創(chuàng)設(shè)的課堂教學(xué)組織環(huán)境中,最終確保課堂教學(xué)的生命力。而基于粗糙集理論在課堂教學(xué)評價中的應(yīng)用研究,將有利于構(gòu)建智能化的課堂教學(xué)評價反饋系統(tǒng),對促進(jìn)教學(xué)改革和提高教師教學(xué)水平具有重要意義。

      參考文獻(xiàn):

      [1] 韋力. 優(yōu)化高校課堂教學(xué)質(zhì)量評價研究[J]. 教育與職業(yè), 2013(24): 165-166.

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      [3] 周獻(xiàn)中, 黃兵. 不完備信息系統(tǒng)知識獲取的粗糙集理論與方法[M]. 南京: 南京大學(xué)出版社, 2010: 10-11.

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      [5] 饒泓, 夏葉娟. 基于分辨矩陣和屬性重要度的規(guī)則提取算法[J]. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用, 2008, 44(3): 163-165.

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