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    基于粗糙集與信息熵的課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系研究

    2018-12-07 07:20:26付沙周航軍陳智俐肖葉枝
    中國(guó)管理信息化 2018年19期
    關(guān)鍵詞:粗糙集信息熵評(píng)價(jià)體系

    付沙 周航軍 陳智俐 肖葉枝

    [摘 要] 針對(duì)決策與評(píng)價(jià)中信息不完全以及概念不明確等特性,引入粗糙集理論和信息熵,構(gòu)建基于粗糙集的綜合評(píng)價(jià)模型,最大程度呈現(xiàn)專家的經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)對(duì)指標(biāo)重要性的影響。針對(duì)評(píng)價(jià)體系中指標(biāo)權(quán)重獲取的問(wèn)題,結(jié)合實(shí)際評(píng)價(jià)分析中小樣本數(shù)據(jù)的特點(diǎn),運(yùn)用模糊層次分析法確定各指標(biāo)的主觀權(quán)重,以粗糙集方法確定客觀權(quán)重,將主觀和客觀權(quán)重進(jìn)行有機(jī)結(jié)合計(jì)算出綜合權(quán)重,最終獲得課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果及排序。通過(guò)實(shí)例分析,驗(yàn)證課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系和評(píng)價(jià)模型的可行性與有效性。

    [關(guān)鍵詞] 高等教育;粗糙集;信息熵;課堂教學(xué);評(píng)價(jià)體系;指標(biāo)權(quán)重

    doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2018. 19. 090

    [中圖分類號(hào)] G420;G934 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1673 - 0194(2018)19- 0207- 05

    1 引 言

    教學(xué)質(zhì)量作為高校賴以生存和發(fā)展的生命線,對(duì)其給予保障和提高一直都是高校建設(shè)與發(fā)展的永恒主題。當(dāng)前環(huán)境下開(kāi)展課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)是教學(xué)質(zhì)量監(jiān)控機(jī)制尤為重要的組成部分,建立科學(xué)、合理的評(píng)價(jià)體系,運(yùn)用合適的評(píng)價(jià)方法,是客觀公正地做好教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)工作的前提條件。以學(xué)生為主體的課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)尊重教育規(guī)律與學(xué)生的主體地位,將教育教學(xué)工作引導(dǎo)到致力于以學(xué)生的發(fā)展為出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)上,在全面提升教學(xué)質(zhì)量的同時(shí)對(duì)教學(xué)管理予以完善。課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)收集并反映了學(xué)生對(duì)課堂教學(xué)的意見(jiàn)和建議,可以反饋教學(xué)過(guò)程中存在的問(wèn)題,進(jìn)一步推動(dòng)教學(xué)改革、加強(qiáng)教風(fēng)和學(xué)風(fēng)建設(shè),為教學(xué)管理提供有價(jià)值的信息,更為重要的是能促進(jìn)教師充分發(fā)揮主觀能動(dòng)性,激發(fā)工作熱情,探索和總結(jié)教學(xué)經(jīng)驗(yàn),不斷提高教學(xué)水平和教學(xué)質(zhì)量[1]。

    在傳統(tǒng)教學(xué)模式仍未被打破的今天,隨著社會(huì)對(duì)教育事業(yè)重視程度的加深,課堂教學(xué)質(zhì)量日益成為社會(huì)普遍關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題,其好壞直接影響學(xué)校的辦學(xué)水平與人才培養(yǎng)質(zhì)量,因而,提高課堂教學(xué)質(zhì)量成為提升高校教育教學(xué)質(zhì)量的關(guān)鍵所在。現(xiàn)行評(píng)價(jià)體系主要以教師為中心而制定,從評(píng)價(jià)理念與標(biāo)準(zhǔn)來(lái)看都顯得不合時(shí)宜,此外,還存在著評(píng)價(jià)項(xiàng)目設(shè)計(jì)不盡合理,評(píng)價(jià)過(guò)程或操作不科學(xué)等問(wèn)題[2]。因此,大力倡導(dǎo)以學(xué)生為主體的課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),注重以學(xué)論教、以學(xué)論學(xué),全面促進(jìn)學(xué)生的發(fā)展在此類評(píng)價(jià)工作中顯得尤為重要。探討教育教學(xué)質(zhì)量的提升,高素質(zhì)人才的培養(yǎng)教育,合理及公平公正課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系的建設(shè),能及時(shí)、有效客觀地發(fā)現(xiàn)、分析并解決問(wèn)題,對(duì)促進(jìn)教育教學(xué)的發(fā)展意義重大。目前,將粗糙集理論和信息熵應(yīng)用于課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的研究仍處在初期階段,期望通過(guò)本文建設(shè)更為科學(xué)、合理的評(píng)價(jià)模型,并與其他研究者共同分析此類問(wèn)題。

    2 預(yù)備知識(shí)

    3 基于粗糙集的綜合智能評(píng)價(jià)模型

    3.1 問(wèn)題描述

    論文在課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)工作中引入粗糙集理論與信息熵,構(gòu)建基于粗糙集的綜合智能評(píng)價(jià)模型,結(jié)合粗糙集理論中知識(shí)與信息熵的關(guān)系,運(yùn)用信息表示法來(lái)表述粗糙集理論的主要概念與運(yùn)算。

    3.1.1 連續(xù)型數(shù)據(jù)離散化

    由于粗糙集只能處理離散化數(shù)據(jù),本文擬采納等距離法[7]對(duì)連續(xù)型數(shù)據(jù)予以離散化處理。

    3.1.2 構(gòu)建決策表

    將數(shù)據(jù)離散化的結(jié)果轉(zhuǎn)化為決策表S=(U,A,V,f),U={u1,u2,…,un}表示各評(píng)價(jià)對(duì)象的集合,條件屬性集C={C1,C2,…,Cz},決策屬性集D={d1,d2,…,dk}。

    3.1.3 確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的客觀權(quán)重

    將基于信息熵觀點(diǎn)下的粗糙集計(jì)算方法引入綜合智能評(píng)價(jià)分析中,獲得評(píng)價(jià)指標(biāo)的客觀權(quán)重。

    3.2 等級(jí)量化精確模型

    論文采用等級(jí)量化精確模型[8]來(lái)劃分評(píng)判集等級(jí),利用公式(5)計(jì)算出評(píng)判等級(jí)的精確分值。

    V(x)=A·ln(m-x)/ln(m-A)(5)

    式中,x=1,2,…,j,x為評(píng)判等級(jí),j為評(píng)判集中等級(jí)數(shù),m=j+2,V(x)為與x對(duì)應(yīng)的函數(shù)量,A∈(0,1),由于將評(píng)判最高等級(jí)的分值設(shè)置為100是值得商榷的,因而當(dāng)A=0.95時(shí),可得到5級(jí)評(píng)判的等級(jí)量化精確值如表1所示。

    此外,可以通過(guò)調(diào)整A的值來(lái)調(diào)整評(píng)判各等級(jí)的分值,與最大隸屬度原則方法相比,本文所采用的等級(jí)量化精確模型使得評(píng)判結(jié)果更為科學(xué)、準(zhǔn)確。

    3.3 算法步驟

    論文所探討的基于粗糙集的智能評(píng)價(jià)模型,依據(jù)決策表S=(U,A,V,f)等進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入,計(jì)算得到指標(biāo)權(quán)重值w以及待評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合評(píng)價(jià)值Ei[9]。具體步驟如下。

    步驟1:得到全體對(duì)象集U的劃分結(jié)果U/IND(C),以及在決策屬性D上的劃分結(jié)果U/IND(D)和每次剔除條件屬性Cx后的劃分結(jié)果U/IND(C-{Cx})。

    步驟2:計(jì)算條件屬性集C上的相對(duì)決策屬性D上劃分的信息熵I(D|C);在依次剔除C下的各條件屬性Cx后,計(jì)算C-{Cx}上的相對(duì)D上劃分的信息熵I(D|C-{Cx})。

    步驟3:對(duì)每個(gè)條件屬性Cx,計(jì)算粗糙集意義下的重要度。

    4 實(shí)例分析

    根據(jù)教育部對(duì)本科高等教育評(píng)估的指標(biāo)要求,經(jīng)過(guò)梳理獲得以學(xué)校各級(jí)督導(dǎo)、學(xué)生為評(píng)價(jià)主體的課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系,指標(biāo)體系由各級(jí)指標(biāo)、權(quán)重、量化等級(jí)共同構(gòu)成。以中部地區(qū)某財(cái)經(jīng)院校的課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)為研究對(duì)象,從學(xué)生和專家(含管理者)兩個(gè)層面出發(fā),聘請(qǐng)多名專家、教授組成專家組,對(duì)若干名教師的課堂教學(xué)質(zhì)量開(kāi)展評(píng)價(jià),整理后的數(shù)據(jù)納入測(cè)試數(shù)據(jù)集,根據(jù)實(shí)際樣本對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行實(shí)證研究。

    根據(jù)教育部以及《中華人民共和國(guó)教育法》對(duì)課堂教學(xué)質(zhì)量的要求與相關(guān)規(guī)定,運(yùn)用目標(biāo)分解法將課堂教學(xué)質(zhì)量劃分為5個(gè)維度(一級(jí)指標(biāo)):教學(xué)內(nèi)容(C1)、教學(xué)態(tài)度(C2)、教學(xué)效果(C3)、教學(xué)方法與手段(C4)和教學(xué)組織(C5)[11],包含31個(gè)二級(jí)指標(biāo)。采用模糊層次分析法確定指標(biāo)主觀權(quán)重,已知其主觀權(quán)重向量為=[0.25,0.16,0.27,0.18,0.14]。由專家組依據(jù)指標(biāo)對(duì)12位教師ui課堂教學(xué)質(zhì)量實(shí)行全面評(píng)價(jià),決策屬性D為專家滿意度,評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)整理后如表2所示。

    由公式(7),通過(guò)信息熵觀點(diǎn)下的粗糙集方法求得指標(biāo)客觀權(quán)重向量。

    =[0.256 2,0.186 0,0.186 0,0.186 0,0.186 0]T

    由公式(8),計(jì)算得到指標(biāo)綜合權(quán)重向量w為:

    w=[0.315,0.146,0.247,0.164,0.128]T

    根據(jù)相關(guān)研究,評(píng)價(jià)等級(jí)可分為優(yōu)秀、良好、中等、及格、差5個(gè)等級(jí),評(píng)價(jià)總分為100分,量化等級(jí)及對(duì)應(yīng)分值如表4所示。

    依據(jù)公式(9),獲得該高校12位教師的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果,詳細(xì)情況如表5所示。

    由評(píng)價(jià)結(jié)果可看出,課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的最佳教師為u10,u3次之,該結(jié)果與學(xué)校本年度教學(xué)評(píng)比實(shí)際狀況相符。實(shí)例驗(yàn)證了本文所構(gòu)建模型能較好地解決課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)中定性指標(biāo)定量評(píng)估的難點(diǎn),并克服主觀判斷帶來(lái)的不確定性與模糊性,為決策的科學(xué)性提供有效措施。與參考文獻(xiàn)中所采用的評(píng)價(jià)方法相比,本文所提方法能更好地滿足實(shí)際應(yīng)用需求,且具備更好的可操作性。

    5 結(jié) 語(yǔ)

    本研究遵循教育評(píng)價(jià)的整體規(guī)律,結(jié)合中部地區(qū)某所財(cái)經(jīng)院校的實(shí)際課堂教學(xué)情況,以影響課堂教學(xué)質(zhì)量的師生兩方面因素為主線,從學(xué)生評(píng)價(jià)與專家評(píng)價(jià)兩個(gè)層面入手,通過(guò)文獻(xiàn)查閱、問(wèn)卷調(diào)研及專家咨詢等方法構(gòu)建課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系。以該評(píng)價(jià)體系為依據(jù)展開(kāi)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià),可對(duì)教師的教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)態(tài)度、教學(xué)效果、教學(xué)方法等因素給予更為客觀準(zhǔn)確的評(píng)定,能夠更為真實(shí)地反映課堂教學(xué)情況,為教師實(shí)現(xiàn)自身發(fā)展提供持續(xù)動(dòng)力,還可為教學(xué)管理帶來(lái)有價(jià)值的信息。為獲得更為客觀的評(píng)價(jià)決策結(jié)論,將粗糙集理論與信息熵引入課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)與分析,構(gòu)建基于粗糙集的綜合智能評(píng)價(jià)模型。針對(duì)當(dāng)前權(quán)重確定方法過(guò)于單一的問(wèn)題,在權(quán)重確定的諸多方法中,充分結(jié)合主觀模糊層次分析法和客觀粗糙集方法,通過(guò)建立綜合權(quán)重模型以獲得綜合權(quán)重。該方法在兼顧客觀準(zhǔn)確性的同時(shí),又不失專家的主觀判斷,實(shí)現(xiàn)了主觀與客觀的統(tǒng)一,促使評(píng)價(jià)結(jié)果更符合實(shí)際。通過(guò)實(shí)例分析表明,論文所建立的課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系及其相應(yīng)的粗糙集智能評(píng)價(jià)模型是切實(shí)可行且有效的,此類方法在實(shí)踐操作過(guò)程中具備良好的應(yīng)用推廣價(jià)值,同時(shí),該研究也為課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)提供了新的思路和途徑。

    主要參考文獻(xiàn)

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