摘 要： 應(yīng)用模糊聚類最大樹算法對教學(xué)質(zhì)量評估指標(biāo)進(jìn)行聚類以確定關(guān)鍵評估指標(biāo)集，使用模糊相似關(guān)系挖掘出大量數(shù)據(jù)中教學(xué)質(zhì)量評估指標(biāo)與評估等級之間的規(guī)則，并以本校數(shù)據(jù)實(shí)例為對象建立教學(xué)質(zhì)量評估模糊數(shù)據(jù)挖掘驗(yàn)證了該方法的有效性。
關(guān)鍵詞： 模糊數(shù)據(jù)挖掘；模糊聚類；教學(xué)質(zhì)量評估；模糊相似矩陣
教學(xué)管理是為了實(shí)現(xiàn)教學(xué)目標(biāo)，按照教學(xué)規(guī)律和特點(diǎn)對教學(xué)過程進(jìn)行的全面管理。通過不斷改善影響學(xué)校教學(xué)質(zhì)量的內(nèi)部因素和外部因素，建立科學(xué)的評價體系來提高教學(xué)質(zhì)量，達(dá)到最佳教學(xué)效果。
數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識(即數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn))，并以這些知識為基礎(chǔ)，自動做出決策和預(yù)測。數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)應(yīng)用于眾多領(lǐng)域，如金融數(shù)據(jù)分析、零售業(yè)、信息檢索等。隨著信息技術(shù)的發(fā)展和高等教育體制改革的不斷深入，高校實(shí)現(xiàn)了教育信息化，大大提高了工作效率。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于高校教務(wù)管理中，可以挖掘出重要的對決策或者預(yù)測有用的信息和知識，利用分析結(jié)果輔助教學(xué)，幫助教學(xué)管理者做出科學(xué)的決策。然而數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)倉庫的容量越大，系統(tǒng)復(fù)雜性越高，相應(yīng)的精確化能力就越低，也就是說模糊性越強(qiáng)，因而僅僅依靠復(fù)雜算法和推理并不能完全發(fā)現(xiàn)隱藏知識，因此，考慮將模糊數(shù)學(xué)、模糊邏輯和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合起來的模糊數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到教學(xué)質(zhì)量評估中。
3 模糊數(shù)據(jù)挖掘在教學(xué)質(zhì)量評估中的應(yīng)用
3.1 建立教學(xué)質(zhì)量評價指標(biāo)體系
課堂教學(xué)質(zhì)量測評工作是教學(xué)質(zhì)量評估體系的重要組成，是加強(qiáng)教學(xué)管理、提高教學(xué)質(zhì)量的重要手段。為使課堂教學(xué)質(zhì)量、學(xué)生測評工作科學(xué)化和規(guī)范化，教務(wù)處制定了完善的課堂教學(xué)評價指標(biāo)體系，其中第n條是整體評價。如表1所示。
3.2 教學(xué)質(zhì)量評價中的模糊數(shù)據(jù)挖掘
通過科學(xué)評估教師的課堂教學(xué)質(zhì)量，為學(xué)校教學(xué)管理提供決策的信息與依據(jù)，促使形成一套較為完整的教學(xué)評價機(jī)制。每門課程的學(xué)生測評成績（統(tǒng)計時自動剔除5%的最高分和最低分）由教務(wù)管理系統(tǒng)自動生成。教師的學(xué)期測評成績?yōu)槠湓搶W(xué)期所承擔(dān)的各門課程學(xué)生測評成績的平均值。年度測評成績?yōu)閮蓪W(xué)期的平均值。如教師只承擔(dān)一個學(xué)期的課程，則以該學(xué)期測評成績?yōu)槠湓撃瓿煽?。教師年度學(xué)生測評成績以70％計入教師當(dāng)年教學(xué)考核總評成績。表2所示為我校10名教師的學(xué)生測評成績。
本文使用基于模糊聚類最大樹算法的模糊數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)教學(xué)質(zhì)量評估數(shù)據(jù)庫中教師課堂教學(xué)質(zhì)量評估等級同評估指標(biāo)之間的規(guī)則知識，依據(jù)該規(guī)則知識對挖掘結(jié)果進(jìn)行有效的評價，并且在分析、預(yù)測方面有著很大的優(yōu)勢，從而幫助決策者做出決策。當(dāng)然對于該教學(xué)質(zhì)量數(shù)據(jù)挖掘來說，這只是一部分工作，如何進(jìn)一步優(yōu)化該系統(tǒng)是下一步研究的主要工作。
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