數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校教學(xué)評價中的應(yīng)用研究

1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校教學(xué)評價中的應(yīng)用研究摘要：本文概要論述了新建本科院校教學(xué)評價的現(xiàn)狀，并以高校教學(xué)評價系 統(tǒng)為數(shù)據(jù)挖掘平臺，以高校教師評價數(shù)據(jù)為訓(xùn)練集，重點闡述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在 高校教學(xué)評價系統(tǒng)中的應(yīng)用研究。通過研究表明，數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果使得教師能夠?qū)?找有關(guān)影響教學(xué)質(zhì)量的原因及影響學(xué)生學(xué)習(xí)質(zhì)量的因素，從而對教師改進教學(xué)方 法，提高教學(xué)質(zhì)量起到了積極的作用，對高校教學(xué)評價具有一定的參考價值。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘，教學(xué)評價，決策樹評價對于我們每個人而言都是一個熟悉的不能再熟悉的詞匯，它存在于我們 生活的每時每刻。而教學(xué)評價對于一個從事教育工作的人來說，則與評價之于我 們是一樣的。但在教學(xué)評價過程中，我們

2、該如何把握評價的內(nèi)涵和目的？這是教 冇科學(xué)的一個重要的研究領(lǐng)域和教育領(lǐng)域的一項重要的實踐活動。本課題的研究 基于新建本課院校的教學(xué)評價，提出了基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的教學(xué)評價系統(tǒng)，并對 應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行了研究分析，以期與同行進行交流，共同為評價工作盡 一份微薄之力。一、高校教育評價現(xiàn)狀的分析在這里，只是本人對教育教學(xué)評價現(xiàn)象的一種思考，針對目前三類本科院校 教冇教學(xué)評價實踐活動的現(xiàn)狀的一種思考，目的是期望教冇評價作為一種管理手 段的價值，更好地發(fā)揮教育教學(xué)評價實踐的功能。在一定意義上來講，長期以來 的教育評價實踐，是一種不利于教育發(fā)展的實踐，這是對教育評價種種弊端或不 合理現(xiàn)象的集中說明。在這

3、里簡要論述如下。1、從事教學(xué)評價的人員，不能真正理解教學(xué)評價目的及內(nèi)涵，這往往導(dǎo)致 了教師對教學(xué)評價的抵觸和不安，起不到教學(xué)評價的促進作用。2、教學(xué)評價方法單一、教學(xué)評價結(jié)果不公開，不能真正做到公平、公正、 公開，導(dǎo)致教師對評價活動重視程度不足，起不到評價的作用和意義。3、為了評價而評價，更是在很大程度上導(dǎo)致了評價和教學(xué)發(fā)展的分離。4、校園圈子小，導(dǎo)致了人的主觀情感較大地影響了評價的客觀性。二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用研究本課題的研究提出了基于數(shù)據(jù)挖據(jù)技術(shù)的教學(xué)評價系統(tǒng)，在本系統(tǒng)中對教 師、學(xué)生及學(xué)校管理者的評價采取了多種方法，尤其數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，能更 好地為決策者提供決策幫助。1、算法選擇數(shù)據(jù)

4、挖掘技術(shù)的實現(xiàn)算法很多，如決策樹、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、日志挖掘、神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。在本課題的研究中，根據(jù)教學(xué)評價的特點及數(shù)據(jù)的相關(guān)性，在挖掘技 術(shù)實現(xiàn)中，選擇了關(guān)聯(lián)規(guī)則算法及決策樹算法。一方面，關(guān)聯(lián)規(guī)則可以通過發(fā)現(xiàn) 的關(guān)聯(lián)知識建立起數(shù)據(jù)之間的關(guān)系網(wǎng)（如網(wǎng)絡(luò)評價過程中，學(xué)生的點擊率、對不 同課程的訪問率等），通過檢測一種現(xiàn)象，推出相關(guān)的結(jié)果。它的優(yōu)點是能夠產(chǎn) 生清晰有用的結(jié)果，可以支持間接數(shù)據(jù)挖掘，甚至于變長數(shù)據(jù)的處理，它計算的 消耗量是可以預(yù)見的。另一方面，決策樹算法則是在分類問題上是很有效的方法, 這對教師的評價具有很好地作用，因為通過分類，可以清晰地了解教師在教學(xué)過 程哪些方面不足，是什么影響的教

5、學(xué)質(zhì)量等。這兩種算法，對于基于網(wǎng)絡(luò)的教學(xué) 評價系統(tǒng)是很有效的方法。本文僅對決策樹技術(shù)的應(yīng)用進行來分析論述。2、決策樹技術(shù)的應(yīng)用決策樹安其字面意思既是一種以樹形結(jié)構(gòu)的方式來體現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果，并按 樹枝給岀分類規(guī)則的一種挖掘算法。是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的核心算法之一，它通過將 大量數(shù)據(jù)有目的的分類，從中找出一些潛在的、對決策價值的信息，常用于預(yù)測 模型。決策樹的算法很多，如1986年quinlan提出的id3算法，后于1993年 改進算法c4.5, leobreiman等人提出的cart算法，melhaetal提出的sliq算 法等。在諸多算法中，本系統(tǒng)的分類挖掘算法采用c4.5算法，用來構(gòu)造決策樹 生成

6、分類模型，以期通過教師的基本信息如教師素質(zhì)、教師職責(zé)、教學(xué)能力等等 的數(shù)據(jù)挖掘?qū)ζ溥M行預(yù)測，供決策者使用，從而做到人盡其才，激發(fā)教師工作積 極性，提高教學(xué)質(zhì)量的目的。(1)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備構(gòu)造決策樹的前提條件是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備，在本實例中，對教師的評價數(shù)據(jù)來源 于系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫，包括同行評價、學(xué)生評價、教師自評及專家評價等，這部分?jǐn)?shù) 據(jù)可通過數(shù)據(jù)庫表的讀取來獲得；另外一方面是調(diào)查問卷整理獲得的數(shù)據(jù)。教學(xué) 評價數(shù)據(jù)統(tǒng)計表如表1所示。由于分析表中包含多個字段，在這里只給出幾個方 面的數(shù)據(jù)采集情況。如同行教師對教師的評價包括了平時教師的業(yè)務(wù)情況，聽評 課、教學(xué)方法、教學(xué)效果等等。而調(diào)查問卷則針對學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中存在

7、的問題 及對教師的教學(xué)過程進行的。表1教學(xué)評價分析表序號教師姓名學(xué)生評價同行評價綜合評價1張寧良好中一般2高輝良好良3王藏一 八、中中一般4劉新一般中中 (2)數(shù)據(jù)預(yù)處理對數(shù)據(jù)的預(yù)處理，也就是針對樣本集獲得的數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)換為適合數(shù)據(jù)挖掘 統(tǒng)一格式，由于教師評價分析數(shù)據(jù)庫中的屬性字段很多，經(jīng)過預(yù)處理，在決策樹 模型建立吋，根據(jù)具體實際情況，將教學(xué)內(nèi)容、課堂控制、教學(xué)方法、教學(xué)效果 等為非類別屬性，評價是否良好為類別屬性。在本例中選取了 300多數(shù)據(jù)作為訓(xùn) 練樣本。(3) c4.5算法構(gòu)造決策樹運用c4.5算法構(gòu)造決策樹的核心是爛的計算。因為c4.5算法采用了信息增 益作為度量判別決策屬性的分類，

8、即進行決策節(jié)點屬性的選擇。信息增益即爛的 計算方法下：設(shè)有事例集合t和事例樣本類標(biāo)號ci, i=l, a, n,則信息爛是：w洱呼2于在這里frequ(ci, t)用來表示集合t中事例屬于ci的個數(shù)。| t則表示事 例集t的樣本個數(shù)。每一個可能的消息的概率是從訓(xùn)練集計算而來。如果選擇 了有k個不同值的屬性x,產(chǎn)生的決策樹信量的期望值即條件爛是：” |t|ex = s 器 xinfo ) 匸】171|引是基于屬性x的某個值的子樹屮每一類例的數(shù)目。其信息增益是：gain(x) =infb(t)-exc4.5算法設(shè)計的每一步都采用啟發(fā)式搜索來選擇導(dǎo)致最大信息增益，gain 的屬性x作為擴展屬性進行分

9、枝。當(dāng)有人量不同的屬性值和采用標(biāo)準(zhǔn)化的處理 程序時，這種啟發(fā)式方法很有效。通過對爛的計算，形成的決策樹模型如圖1 所示。學(xué)牛學(xué)習(xí)興趣教學(xué)方法圖1評價是否良好決策樹從上我們可以看出，教學(xué)效果是否良好可以通過樹形結(jié)構(gòu)來闡述說明，例如: if教學(xué)方法好，學(xué)牛學(xué)習(xí)興趣一般，教學(xué)內(nèi)容準(zhǔn)備充分，then教學(xué)效果較好， 口通過測試運行發(fā)現(xiàn)，良好的比率可達80%以上。if教學(xué)效果差then教學(xué)控 制差，學(xué)生興趣差等；通過統(tǒng)計，三類本科院校尤其是三表學(xué)生學(xué)習(xí)興趣低，調(diào) 查發(fā)現(xiàn)，10%左右學(xué)生學(xué)習(xí)興趣非常薄弱。是教師教學(xué)過程中需要攻克的一個難 關(guān)。綜上所述，本文運用實例，闡述了決策樹技術(shù)的應(yīng)用，提出了在高校教學(xué)評 價系統(tǒng)屮運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是有益于