路云龍　李文鈺　徐加陽

【摘要】本文利用教學(xué)管理部門積累下來的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘中的粗糙集技術(shù)，優(yōu)化高校原有的學(xué)生評教指標(biāo)體系，構(gòu)建新的、科學(xué)的指標(biāo)體系，這對于教學(xué)管理部門進行科學(xué)決策具有積極的指導(dǎo)意義，有助于教學(xué)管理自動化、科學(xué)化水平的提升.

【關(guān)鍵詞】學(xué)生評教指標(biāo)體系;粗糙集

【基金項目】吉林省教育科學(xué)規(guī)劃課題“基于大數(shù)據(jù)背景的高校教師教學(xué)質(zhì)量評價體系的構(gòu)建及實證研究”（GH170093）和“基于翻轉(zhuǎn)課堂模式的大學(xué)數(shù)學(xué)微課探究——以線性代數(shù)為例踐”（XJQN2016017）.

一、引 言

教師教學(xué)質(zhì)量評價是高校教學(xué)工作的重要組成部分，制訂適合高等院校自身發(fā)展的教師教學(xué)質(zhì)量評價體系是教學(xué)管理部分的工作的重點和難點.許多現(xiàn)行的指標(biāo)體系存在設(shè)計比較簡單，評價指標(biāo)體系相關(guān)性強和維度不清晰等問題.本研究擬通過對某省屬高校教學(xué)管理部門現(xiàn)行的教師教學(xué)評價指標(biāo)體系進行分析，利用教學(xué)管理部門所積累的數(shù)據(jù)，借用智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)中的粗糙集理論，提出基于粗糙集理論的高校教并探索建立出一種基于學(xué)生評教數(shù)據(jù)的教師教學(xué)評價指標(biāo)體系的方法.

二、基于粗糙集指標(biāo)屬性約簡的某高校學(xué)生評教指標(biāo)體系的構(gòu)建

利用學(xué)生評教的原始數(shù)據(jù)，結(jié)合粗糙集集屬性約簡的基本思想，以屬性核為起點，以信息熵或者其他準(zhǔn)則來評估屬性的重要度，然后利用啟發(fā)式方法逐步向集合中添加核外重要性最高的屬性，最后得到最小約簡.具體是利用自適應(yīng)遺傳算法的粗糙集約簡算法[1]對于教學(xué)評價指標(biāo)屬性集合進行約簡.

下面結(jié)合實際，對于某高校現(xiàn)行的學(xué)生評教指標(biāo)體系就行優(yōu)化，該體系從十個維度對于教師教學(xué)課堂教學(xué)質(zhì)量進行考察，記為{C1，C2，C3，…，C10}.每名同學(xué)在教學(xué)管理系統(tǒng)上依照這十個指標(biāo)，對任課教師從好、較好、一般三個方面對于該教師進行評價.

本文采用某高校2017—2018春季學(xué)生評教原始的定性評價數(shù)據(jù).采用大數(shù)據(jù)技術(shù)中的粗糙集理論，對于原始評價指標(biāo)屬性進行約簡.首先，利用粗糙集理論，結(jié)合原始評價數(shù)據(jù)的特點，制訂了統(tǒng)一的單指標(biāo)原始評價數(shù)據(jù)處理準(zhǔn)則（見表1），同時對異常數(shù)據(jù)進行刪除及標(biāo)準(zhǔn)化.

注：A表示該指標(biāo)各組評價數(shù)據(jù)中獲得“好”的百分比，B為獲得“一般”的百分比.

其次，給出屬性約簡的實現(xiàn)步驟：

（1）綜合評價決策表的構(gòu)建及數(shù)據(jù)離散化：

利用粗糙集約簡理論構(gòu)建綜合評價決策表（見表2）.結(jié)合原始評價數(shù)據(jù)和表2確定決策表中的條件屬性值和決策屬性值，其中條件屬性值為

{好，較好，一般}，

決策屬性值為

{好，較好，一般，較差，差}.

具體屬性值見表3.構(gòu)造綜合評價決策表的過程中，得到u7，u9，u10，u12，u13五位教師的評價數(shù)據(jù)完全相同，于是我們選擇u7.

（2）指標(biāo)約簡

利用上述獲得的關(guān)于教師的綜合評價決策表，結(jié)合ROSETTA[2]軟件實現(xiàn)，通過對提取規(guī)則進行分析，并咨詢相關(guān)專家，反復(fù)試算，多次篩選，選擇典型指標(biāo)：

{指標(biāo)C1、指標(biāo)C3、指標(biāo)C5、指標(biāo)C7}.

從而，由上述約簡的結(jié)果可知，相比較于原始的評價指標(biāo)體系，新的評價指標(biāo)體系更加科學(xué)和有效.有關(guān)于指標(biāo)權(quán)重的測算還需利用客觀權(quán)重法和主觀權(quán)重法進一步計算和確定.

三、結(jié)束語

本文構(gòu)建了一種適應(yīng)于大數(shù)據(jù)環(huán)境的學(xué)生評教指標(biāo)體系.利用屬性約簡技術(shù)處理大量定性原始數(shù)據(jù)，通過挖掘原始數(shù)據(jù)的信息，能夠構(gòu)建科學(xué)、客觀和有效的指標(biāo)體系.

【參考文獻】

[1]張煒.基于遺傳算法的屬性約簡方法在股票預(yù)測中的應(yīng)用研究[D].長沙：湖南大學(xué)，2013.

[2]沈娟.基于粗糙集與熵權(quán)法的省域低碳經(jīng)濟發(fā)展水平評價研究[D].武漢：華中科技大學(xué)，2012.