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    基于KDD技術(shù)的課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)體系應(yīng)用研究

    2014-06-07 09:55:58周建慶
    黃山學(xué)院學(xué)報(bào) 2014年3期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘教學(xué)效果教學(xué)內(nèi)容

    陳 濤,周建慶

    (安徽醫(yī)學(xué)高等專科學(xué)校,安徽 合肥 230601)

    1 引 言

    隨著社會的發(fā)展,信息化和網(wǎng)絡(luò)化已經(jīng)融入高校工作的各個(gè)環(huán)節(jié),其間各高校在教學(xué)管理等方面均累積了海量的數(shù)據(jù),但很多高校均停留在利用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行最基本的排序篩選和匯總統(tǒng)計(jì)上,無法進(jìn)行更有效的利用。KDD技術(shù)可以從大量不規(guī)則的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在有用的知識,從而更好的修正和指導(dǎo)教學(xué)。有效的課堂教學(xué)質(zhì)量的評價(jià)主要依賴于指標(biāo)設(shè)置的科學(xué)性和合理性。目前評價(jià)指標(biāo)的設(shè)定主要參考國內(nèi)外各高校已有課堂教學(xué)評價(jià)指標(biāo),將有效教學(xué)特征分為多個(gè)細(xì)目進(jìn)行評價(jià),評價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性尚需要進(jìn)一步分析與驗(yàn)證。運(yùn)用KDD技術(shù),對海量的評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析,可以從中得到隱藏而潛在有用的數(shù)據(jù)和知識,在此基礎(chǔ)上研究課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)各項(xiàng)指標(biāo)對總體評價(jià)的影響,能更精準(zhǔn)地評價(jià)教學(xué)效果。

    2 KDD技術(shù)與課堂教學(xué)評價(jià)體系

    2.1 KDD技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘

    KDD (Knowledge Discovery in Data)—知識發(fā)現(xiàn),是從數(shù)據(jù)中識別有效的、新穎的、有價(jià)值的、可理解的模式的非平凡過程,KDD的過程可粗略地劃分為3部分:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(data preparation)、數(shù)據(jù)挖掘(data mining)以及結(jié)果的解釋評估(interpretation and evaluation)。KDD過程是多個(gè)步驟相互連接、反復(fù)進(jìn)行人機(jī)交互的過程。包括對某領(lǐng)域知識的學(xué)習(xí)、建立目標(biāo)數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘、模式評估、知識表示與發(fā)現(xiàn)等過程。[1]

    KDD核心技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘DM(Data Mining)。所謂DM,就是從數(shù)據(jù)庫中抽取隱含的、以前未知的、具有潛在應(yīng)用價(jià)值的信息的過程,即從海量無規(guī)則數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息或知識。該技術(shù)主要包括3個(gè)部分:算法和技術(shù);數(shù)據(jù);建模能力。[2]

    2.2 課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)體系

    自1999年以來,我國高校開始大量擴(kuò)招,高等教育逐步從“精英教育”轉(zhuǎn)向“大眾教育”。根據(jù)教育部公布的數(shù)據(jù),1998年我國普通高等學(xué)校本專科招生人數(shù)為108萬,2013年人數(shù)已擴(kuò)大至近700萬。擴(kuò)招給各高校硬件資源、師資隊(duì)伍、管理手段和教學(xué)質(zhì)量都帶來了極大的挑戰(zhàn)和隱患。因此,如何建立科學(xué)合理的教學(xué)質(zhì)量評價(jià)體系,對提高高校教學(xué)質(zhì)量,促進(jìn)我國教育事業(yè)的發(fā)展,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)中國夢具有極其重要的現(xiàn)實(shí)意義。教學(xué)評價(jià)是高校教學(xué)過程中不可缺少的重要環(huán)節(jié),它以教學(xué)目標(biāo)為依據(jù),通過制定科學(xué)的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn),對教與學(xué)活動的過程及其結(jié)果進(jìn)行測量及判斷[3]。其中,學(xué)生評價(jià)教師課堂教學(xué)質(zhì)量是獲取教學(xué)反饋信息的主要方法,是檢查教學(xué)效果和評價(jià)教學(xué)質(zhì)量的重要途徑[4]。

    3 應(yīng)用實(shí)例研究

    應(yīng)用實(shí)例基于某高校1171份課堂教學(xué)質(zhì)量評估數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。評價(jià)基于課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)表指標(biāo),并依據(jù)課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)細(xì)目及有效教學(xué)特征進(jìn)行分類,如表1所示。

    表1 指標(biāo)細(xì)目匯總表

    3.1 數(shù)據(jù)處理

    選取1171份課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)數(shù)據(jù)并以EXCEL表格形式進(jìn)行存儲,將A1-A6計(jì)6個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)匯總至“教學(xué)態(tài)度A”大項(xiàng)中,同理依次將教學(xué)內(nèi)容B1-B4匯總至“教學(xué)內(nèi)容B”大項(xiàng)中;將教學(xué)手段與方法C1-C6匯總至“教學(xué)方法C”大項(xiàng)中;將教學(xué)效果D1-D4匯總至“教學(xué)效果D”大項(xiàng)中,依照課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)表細(xì)目,A、B、C、D 4項(xiàng)匯總累加后分值分別為25、30、25和20分,總分合計(jì)100分。

    為研究單項(xiàng)指標(biāo)與總分值之間的相關(guān)性,可以二維表的形式對EXCEL表中原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,通過最小-最大規(guī)范化方法對其進(jìn)行數(shù)據(jù)變換,然后將A、B、C、D 4項(xiàng)單項(xiàng)分值進(jìn)行離散化處理[5]。限于篇幅所限,我們僅列出教學(xué)態(tài)度A項(xiàng)的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟。將A項(xiàng)分為10區(qū)間進(jìn)行離散化處理,[24.50-25]、 [24.00-24.49]、 [23.50-23.99]、 [23.00-23.49]、[22.50-22.99]、[22.00-22.49]、[21.00-21.99]、[20.00-20.99]、[15.00-19.99]、[0-14.99],同時(shí)將總分也進(jìn)行離散化處理,將100分均分為 [1-10]-[91-100]共計(jì)10個(gè)區(qū)間,得出如表2所示的二維表。

    表2 A-ZF對照表

    其中,A表示教學(xué)態(tài)度單項(xiàng)分值,ZF為對應(yīng)總分,該表共有10*10共計(jì)100個(gè)元素,如將表2以(xi,yj,aji,)表示,則其中(i=1,2,…,10;j=1,2,…,10),aji表示總分為xi且單項(xiàng)指標(biāo)分為yj的測評學(xué)生人數(shù)。例如,單項(xiàng)分A在區(qū)間 4[21.00-21.99],對應(yīng)總分ZF區(qū)間4共計(jì)有14人,在區(qū)間5共計(jì)102人,在區(qū)間6共計(jì)3人;而單項(xiàng)分A在區(qū)間8[23.50-23.99],對應(yīng)總分ZF在區(qū)間8有81人,區(qū)間9有102人,區(qū)間10有2人。

    由表2可得出,A和ZF呈現(xiàn)明顯的相關(guān)性,數(shù)據(jù)基本以斜向上45度左右的對角線形式進(jìn)行分布,形成一定的寬度??煽闯?,單項(xiàng)分A值逾低則總分ZF逾低,反之單項(xiàng)分A值逾高則總分ZF逾高,單項(xiàng)分和總分呈現(xiàn)正相關(guān)。

    3.2 數(shù)據(jù)挖掘及知識發(fā)現(xiàn)

    由表2可直觀得出教學(xué)態(tài)度A與總分ZF具有正相關(guān)性,為準(zhǔn)確計(jì)算出其相關(guān)性數(shù)值并與教學(xué)內(nèi)容B、教學(xué)方法C、教學(xué)效果D數(shù)值進(jìn)行比對,我們可利用回歸分析工具對其進(jìn)行準(zhǔn)確分析,將表2數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,得到如圖1所示的回歸結(jié)果圖。

    圖1 回歸分析結(jié)果

    由圖 1可以得出,R Square(相關(guān)系數(shù))與Adjusted R Square(調(diào)整系數(shù))的值相差很小,表示線性方程效果良好,現(xiàn)行教學(xué)評價(jià)體系A(chǔ)中各單項(xiàng)指標(biāo)值與總分相關(guān)性良好。同時(shí)Multiple R值(相關(guān)系數(shù))近似于1,說明教學(xué)態(tài)度A與總分ZF的相關(guān)性極高,相對于傳統(tǒng)觀點(diǎn),此項(xiàng)結(jié)果發(fā)現(xiàn)稍顯意外。

    依照上述方法,對教學(xué)內(nèi)容B、教學(xué)方法C、教學(xué)效果D分別進(jìn)行處理,處理結(jié)果如表3所示。

    表3 數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果比較

    4 結(jié) 語

    1.由表3數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果比較可以得出,A、B、C、D 4項(xiàng)單項(xiàng)與總分的相關(guān)系數(shù)分別為0.99072、0.96102、0.96778和0.98581,可得出其相關(guān)性均較強(qiáng);顯著性水平Significance F非常小,表示其回歸效果良好。由此可以得出,該課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)體系指標(biāo)及權(quán)重分布可基本反應(yīng)教師課堂教學(xué)水平,應(yīng)視為較合理有效。

    2.通過表3相關(guān)系數(shù)Multiple R的值自大至小分布可得,教學(xué)態(tài)度A〉教學(xué)效果D〉教學(xué)方法C〉教學(xué)內(nèi)容B,由此可得出教學(xué)態(tài)度成為最具影響的因素。課堂上教師對內(nèi)容如何取舍、教學(xué)方式方法如何更新并不是最主要因素,學(xué)生最在意的是教師的教學(xué)態(tài)度是否端正,教學(xué)是否認(rèn)真負(fù)責(zé),是否積極與學(xué)生溝通和關(guān)心愛護(hù)學(xué)生。所以從學(xué)校和教師的角度出發(fā),用一句非常流行的話,那就是“態(tài)度決定一切”。即首先要端正教學(xué)態(tài)度,言傳身教,為人師表,將對學(xué)生的愛散發(fā)到課堂的各個(gè)角落,學(xué)生亦會對此有積極和正面的回應(yīng)。當(dāng)然,通過表3數(shù)據(jù),也要注意到,教學(xué)方式及教學(xué)內(nèi)容與總分相關(guān)性也較高,這就要求教師必須重視教學(xué)方式方法的改革和教學(xué)內(nèi)容的更新,惟其如此,才能充分提高教學(xué)質(zhì)量,促進(jìn)教育事業(yè)的良性發(fā)展。

    [1]焦李成.智能數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)[M].西安:西安電子科技大學(xué)出版社,2006:6-8.

    [2]魯光男.KDD在高校教育中的應(yīng)用[J].長春大學(xué)學(xué)報(bào),2008,(6):37-38.

    [3]王朝暉,王婷婷.教學(xué)評價(jià)信息數(shù)據(jù)挖掘的轉(zhuǎn)化和分析[J].貴州工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2007,(4):40-43.

    [4]陳輝,向偉忠,單健.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在教師評價(jià)系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].南華大學(xué)學(xué)報(bào),2005,(2):104-107.

    [5]陳濤,胡學(xué)鋼.基于數(shù)據(jù)挖掘的教學(xué)質(zhì)量評價(jià)體系的建立與分析[D].合肥:合肥工業(yè)大學(xué),2011:10.

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