基于數(shù)據(jù)挖掘的高校教學(xué)質(zhì)量評(píng)估體系的構(gòu)建

唐燕

摘 要： 本文結(jié)合四川外國語大學(xué)重慶南方翻譯學(xué)院教學(xué)質(zhì)量評(píng)估的實(shí)際，在研究數(shù)據(jù)挖掘理論和教學(xué)評(píng)估的基礎(chǔ)上，進(jìn)行教學(xué)質(zhì)量評(píng)估數(shù)據(jù)分析，期望為教師提高教學(xué)水平和改善教學(xué)質(zhì)量提供決策依據(jù)，為學(xué)校教學(xué)管理提出趨勢(shì)性的、可操作性的、有益的建議和措施，推動(dòng)我國高等教育的內(nèi)涵式發(fā)展。

關(guān)鍵詞： 數(shù)據(jù)挖掘 教學(xué)評(píng)估 高校教學(xué)質(zhì)量

高校教學(xué)質(zhì)量評(píng)估作為教育整體評(píng)估的一個(gè)重要方面，不僅是構(gòu)成教育評(píng)估的主體與基礎(chǔ)，而且已成為教學(xué)活動(dòng)中不可或缺的重要環(huán)節(jié)。信息技術(shù)的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展為教學(xué)和管理工作積累了大量數(shù)據(jù)，為高校教學(xué)質(zhì)量評(píng)估體系構(gòu)建創(chuàng)造了先決條件，但目前對(duì)這些數(shù)據(jù)的處理還停留在初級(jí)的數(shù)據(jù)備份、查詢及簡單統(tǒng)計(jì)階段，大量評(píng)估數(shù)據(jù)的挖掘和分析仍然停留在人工處理階段，致使這些數(shù)據(jù)不能充分發(fā)揮其應(yīng)有的價(jià)值。如今“以質(zhì)量求生存”成為每個(gè)高校的必然選擇，高校教學(xué)質(zhì)量能否得到保障，教師的授課質(zhì)量、教學(xué)水平起決定性作用。所以為提高學(xué)校的辦學(xué)水平，必須有一個(gè)科學(xué)的測(cè)評(píng)體系對(duì)教師的教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)控。本文就如何更科學(xué)、合理、有效地利用大量數(shù)據(jù)理性分析并指導(dǎo)教師教學(xué)進(jìn)行深入研究。

一、數(shù)據(jù)挖掘的基本技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘旨在從海量數(shù)據(jù)中提取隱藏的預(yù)測(cè)性信息，挖掘數(shù)據(jù)間潛在的模式，找出數(shù)據(jù)分析人員可能忽視的信息，以易于理解的形式反映給用戶，并為使用者提供前瞻的、基于知識(shí)的決策參考意見。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘工具的理論基礎(chǔ)，而數(shù)據(jù)挖掘工具是對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行實(shí)際驗(yàn)證的最好平臺(tái)，本質(zhì)是對(duì)數(shù)量有限的基本數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)現(xiàn)和拓展。所以有必要對(duì)隱藏在高效的數(shù)據(jù)挖掘工具背后的基本技術(shù)和算法進(jìn)行充分了解，從而對(duì)所采用的算法加以利用和改造，構(gòu)建科學(xué)有效的教學(xué)質(zhì)量評(píng)估模型。

對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以分別從挖掘任務(wù)、挖掘?qū)ο蠛屯诰蚍椒ㄈ齻€(gè)角度加以分類。按挖掘任務(wù)分類，包括分類或預(yù)測(cè)知識(shí)模型發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結(jié)、數(shù)據(jù)聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、時(shí)序模式發(fā)現(xiàn)、依賴關(guān)系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)等。按挖掘?qū)ο蠓诸?，包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫、時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫、文本數(shù)據(jù)庫、多媒體數(shù)據(jù)庫、異構(gòu)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、演繹數(shù)據(jù)庫和Web數(shù)據(jù)庫等。按挖掘方法角度看，數(shù)據(jù)挖掘基本技術(shù)和算法主要方法包括數(shù)據(jù)可視化、決策樹、支持向量機(jī)、粗糙集、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析理論、聯(lián)機(jī)分析處理、相關(guān)規(guī)則和K近鄰規(guī)則等。

二、教學(xué)質(zhì)量評(píng)估體系的數(shù)據(jù)挖掘模型構(gòu)建

1.數(shù)據(jù)挖掘模型的整體處理流程

教學(xué)質(zhì)量的定量評(píng)價(jià)是實(shí)施有效的教學(xué)質(zhì)量評(píng)估數(shù)據(jù)挖掘的必要前提。由于教學(xué)質(zhì)量評(píng)估中所涉及的內(nèi)容定性的成分多，定量的成分少，總體上只能給出定性的標(biāo)準(zhǔn)，而且標(biāo)準(zhǔn)彈性較大，加上評(píng)價(jià)者因?qū)?biāo)準(zhǔn)把握上存在偏差及主觀認(rèn)識(shí)上的偏見，這都給教學(xué)質(zhì)量評(píng)估的定量分析增加了難度。層次分析法的主要特點(diǎn)是定性與定量分析相結(jié)合，將人的主觀判斷用數(shù)量形式表達(dá)出來并進(jìn)行科學(xué)處理，較好地契合教學(xué)質(zhì)量評(píng)估問題的特點(diǎn)，較準(zhǔn)確地反映其面臨的主要問題。所以首先運(yùn)用層次分析法建立了教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，提出了多層次的評(píng)價(jià)模型，利用層次分析法計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重使評(píng)價(jià)結(jié)果更科學(xué)有效。

針對(duì)基于層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)方法的教學(xué)質(zhì)量量化評(píng)價(jià)指標(biāo)，分別采用改進(jìn)的決策樹算法及Apriori算法，對(duì)包含教學(xué)質(zhì)量評(píng)估數(shù)據(jù)和上述層次分析法得出的量化評(píng)價(jià)指標(biāo)在內(nèi)的教學(xué)質(zhì)量評(píng)估數(shù)據(jù)集進(jìn)行深度挖掘。具體來講，首先將量化指標(biāo)體系離散化為四個(gè)區(qū)間，分別對(duì)應(yīng)教學(xué)質(zhì)量的“不合格”、“一般”、“良好”、“優(yōu)秀”四個(gè)主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)。采用決策樹技術(shù)的主要目標(biāo)是通過對(duì)樣本數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)，得出有效的決策樹。通過決策樹的判別，將輸入教學(xué)質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)的教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)估數(shù)據(jù)歸入四個(gè)主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)類別之一，從而完成對(duì)教學(xué)質(zhì)量的有效評(píng)估。采用Apriori算法的目標(biāo)是從包括教學(xué)質(zhì)量評(píng)估數(shù)據(jù)和離散化的量化指標(biāo)在內(nèi)的教學(xué)質(zhì)量評(píng)估數(shù)據(jù)集中挖掘出有代表性的關(guān)聯(lián)規(guī)則，這些關(guān)聯(lián)規(guī)則代表數(shù)據(jù)集中兩種類型的隱含信息。第一種是教學(xué)質(zhì)量評(píng)估數(shù)據(jù)之間的隱含關(guān)系，第二種是眾多教學(xué)質(zhì)量評(píng)估數(shù)據(jù)與離散化的量化指標(biāo)之間的隱含關(guān)系。不論哪一種隱含信息，都可以作為對(duì)教學(xué)質(zhì)量評(píng)估數(shù)據(jù)的挖掘結(jié)果，對(duì)相關(guān)部門的教學(xué)質(zhì)量改善決策起到輔助作用。

2.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，就沒有高質(zhì)量的挖掘。對(duì)原始教學(xué)評(píng)估數(shù)據(jù)的預(yù)處理效果在很大程度上直接決定數(shù)據(jù)挖掘的最終性能。數(shù)據(jù)采集的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)大規(guī)模評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的完整、準(zhǔn)確采集。教學(xué)質(zhì)量分析評(píng)價(jià)系統(tǒng)采用計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能直接打開信息源數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的內(nèi)容包括教學(xué)質(zhì)量信息數(shù)據(jù)和教師檔案數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目標(biāo)是消除噪聲或不一致的數(shù)據(jù)，避免眾多的數(shù)據(jù)源導(dǎo)致的同一數(shù)據(jù)的不同名或同名的不同數(shù)據(jù)，這將使得用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)更整齊和清晰，避免由于數(shù)據(jù)源的問題造成的數(shù)據(jù)挖掘偏差甚至錯(cuò)誤。

3.基于層次分析法的教學(xué)質(zhì)量量化評(píng)價(jià)指標(biāo)建立

采用層次化的分析方法有助于更有效地利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行教學(xué)質(zhì)量數(shù)據(jù)樣本的信息挖掘。對(duì)于高校而言，建立科學(xué)的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，是進(jìn)行高校管理的一項(xiàng)有效機(jī)制，同時(shí)是進(jìn)行教學(xué)信息采集、處理和分析的主要平臺(tái)。科學(xué)的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系中反映的問題有助于引導(dǎo)高校深化高等教育綜合改革，如師資調(diào)整、教學(xué)改革等事宜。評(píng)價(jià)體系一般是分層的、多目標(biāo)的復(fù)雜系統(tǒng)，建立這種評(píng)價(jià)體系常用的方法是層次分析法。本文以層次分析法的基本思想為基礎(chǔ)，進(jìn)行評(píng)價(jià)體系的建立，并保證評(píng)價(jià)體系的完備性。

首先要對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行分層次分解，自上而下確定總目標(biāo)與各準(zhǔn)則、各指標(biāo)的隸屬關(guān)系，建立多級(jí)指標(biāo)，并隨著教學(xué)的發(fā)展不斷完善評(píng)價(jià)體系。一般而言，層次分析法的基本步驟如下：

第一步，建立層次結(jié)構(gòu)模型。將有關(guān)因素按照屬性自上而下地分解成若干層次，同一層各因素從屬于上一層因素，或?qū)ι蠈右蛩赜杏绊?，同時(shí)又支配下一層的因素或受到下層因素的影響。

第二步，構(gòu)造成對(duì)比較矩陣。以層次結(jié)構(gòu)模型的第二層開始，用成對(duì)比較法和成對(duì)比較標(biāo)度構(gòu)造成對(duì)比較矩陣，直到最下層。

第三步，計(jì)算每個(gè)成對(duì)比較矩陣的權(quán)向量。

第四步，一致性檢驗(yàn)。就是測(cè)量成對(duì)比較矩陣的一致性。

將利用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)分析技術(shù)對(duì)層次分析法進(jìn)行擴(kuò)展研究，基于數(shù)據(jù)挖掘的層次分析擴(kuò)展模型，以層次分析法的基本思想為基礎(chǔ)，引入數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)，把提高評(píng)價(jià)指標(biāo)的正確性與科學(xué)性作為目的，動(dòng)態(tài)地解決具有多層次、多目標(biāo)的相同結(jié)構(gòu)的評(píng)價(jià)體系構(gòu)建問題。要建立科學(xué)合理的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，必須遵循有效性、科學(xué)性、指導(dǎo)性和可測(cè)性的原則，課堂教學(xué)質(zhì)量的評(píng)價(jià)內(nèi)容是整個(gè)教學(xué)工作的質(zhì)量監(jiān)控點(diǎn)，實(shí)質(zhì)上是對(duì)整個(gè)教學(xué)過程內(nèi)容的提煉。

三、啟示

本文結(jié)合四川外國語大學(xué)重慶南方翻譯學(xué)院教學(xué)質(zhì)量評(píng)估的實(shí)際情況，在深入研究數(shù)據(jù)挖掘理論和教學(xué)評(píng)估系統(tǒng)體系構(gòu)建的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)教學(xué)質(zhì)量評(píng)估數(shù)據(jù)分析、挖掘算法模型的框架，針對(duì)近年來積累的大量評(píng)教數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。一方面通過分析挖掘結(jié)果發(fā)現(xiàn)影響教師教學(xué)的因素，為教師提高教學(xué)水平和教學(xué)質(zhì)量提供決策依據(jù)，另一方面對(duì)教學(xué)評(píng)價(jià)表中的各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘，為學(xué)校教學(xué)管理提出趨勢(shì)性的、可操作性的、有益的建議和措施，推動(dòng)我國高等教育的內(nèi)涵式發(fā)展。

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基金項(xiàng)目：四川外國語大學(xué)重慶南方翻譯學(xué)院2014年科研項(xiàng)目（項(xiàng)目名稱：高校教育質(zhì)量評(píng)估中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用研究，項(xiàng)目編號(hào)：KY2014005）。