摘 要：粗糙集理論是一種分析處理理論，利用粗糙集理論對(duì)高校教師教育技術(shù)培訓(xùn)系統(tǒng)中用戶行為信息進(jìn)行量化分析，發(fā)現(xiàn)影響高校教師教育技術(shù)能力的因素并對(duì)其分析。意在通過對(duì)高校教師教育技術(shù)能力的診斷提高適應(yīng)特定用戶的培訓(xùn)服務(wù)質(zhì)量，從而滿足不同層次用戶的需求，實(shí)現(xiàn)適應(yīng)性、個(gè)性化培訓(xùn)。

關(guān)鍵詞：粗糙集理論；高校教師；教育技術(shù)能力

中圖分類號(hào)：G645.1

1 背景和相關(guān)工作

近年來(lái)，隨著高校教育信息化的飛速發(fā)展，購(gòu)買或開發(fā)滿足高校教師教育技術(shù)培訓(xùn)在線課程、網(wǎng)站或系統(tǒng)，成為提升高校教師教育技術(shù)能力的方法之一。面對(duì)高校教師教育技術(shù)培訓(xùn)系統(tǒng)日益增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)及高密度、多維度變量，如何從這些浩瀚的大數(shù)據(jù)中找出有用的知識(shí)成為目前教育數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重點(diǎn)。約翰·布蘭斯福特[1]等人認(rèn)為技術(shù)在創(chuàng)建有效學(xué)習(xí)環(huán)境方面一種迎接挑戰(zhàn)的途徑：學(xué)習(xí)者有更多的機(jī)會(huì)獲得來(lái)自軟件導(dǎo)師的反饋，反思他們自己的學(xué)習(xí)過程，接受循序漸進(jìn)的指導(dǎo)，提高學(xué)習(xí)及推理水平。本文希望通過粗糙集理論在決策支持系統(tǒng)等領(lǐng)域的成功應(yīng)用，對(duì)提升在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)滿意度、網(wǎng)站資源的利用和建設(shè)提出更高的要求。

2 粗糙集概述

粗糙集理論（Rough Sets Theory）是1982年波蘭科學(xué)家Z.Pawlak提出的一種用于處理含糊性和不確定性的數(shù)據(jù)分析處理理論。該理論主要用于從不完整的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)模式和規(guī)律，是機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)獲取、進(jìn)行不確定信息形式推理的基礎(chǔ)。目前已用于醫(yī)療診斷、過程控制、信息恢復(fù)、工業(yè)制造、衛(wèi)星信號(hào)分類分析、商業(yè)經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域。從數(shù)學(xué)角度看，粗糙集是研究集合；從編程角度看，粗糙集是研究矩陣；從人工智能角度來(lái)看，粗糙集是研究決策表。

2.1 粗糙集基本定義

2.1.1 信息系統(tǒng)[2]

信息系統(tǒng)是粗糙集的研究對(duì)象。形式上，四元組S=（U，A，V，F(xiàn)）是一個(gè)信息系統(tǒng)。其中U：為論域，即對(duì)象的非空有限集合，A：屬性的非空有限集合，V：屬性A的值域，F(xiàn)：是一個(gè)信息函數(shù)。

2.1.2 知識(shí)約簡(jiǎn)[2]

定義1信息系統(tǒng)S=（U，A，V，F(xiàn)）中，令a∈A，若ind（A-{a}）=ind（A），則稱屬性a在A中是不必要的，將其刪除，不會(huì)改變信息系統(tǒng)的分類能力。否則，稱a為必要的。

定義2信息系統(tǒng)S=（U，A，V，F(xiàn)）中，如果每個(gè)屬性a∈A都是必要的，則稱屬性集A是獨(dú)立的。否則A是相依的。相依的屬性集中有的屬性是多余的，可以對(duì)其進(jìn)行約簡(jiǎn)。

定義3信息系統(tǒng)S=（U，A，V，F(xiàn)）中，A中所有必要屬性組成的集合稱為屬性集A的核，記作Core（A）。

2.2 粗糙集特征

粗糙集理論假定知識(shí)是一種對(duì)對(duì)象進(jìn)行分類的能力，它不需要任何預(yù)備的或額外的有關(guān)數(shù)據(jù)信息，應(yīng)用于數(shù)據(jù)約簡(jiǎn)，特征提取，特征抽取，決策規(guī)則，模式識(shí)別等。粗糙集相對(duì)于模糊集，有確定的數(shù)學(xué)公式描述，完全由數(shù)據(jù)決定。故本文采用粗糙集理論。

3 粗糙集理論在高校教師教育技術(shù)培訓(xùn)系統(tǒng)中的應(yīng)用

從系統(tǒng)中抽取跟用戶相關(guān)的若干表，進(jìn)行關(guān)系運(yùn)算后生成一張表。采用粗糙集理論中的知識(shí)約簡(jiǎn)對(duì)教育技術(shù)培訓(xùn)課程中581名教師信息進(jìn)行分析論證。本文截取部分參數(shù)進(jìn)行實(shí)例說(shuō)明。

3.1 部分參數(shù)說(shuō)明

對(duì)數(shù)據(jù)集實(shí)際結(jié)果進(jìn)行離散化處理后得出如下結(jié)果。分別用Media_Type、Age、Education、Department、Course代表媒體喜好、年齡、學(xué)歷、學(xué)院、培訓(xùn)課程。具體參數(shù)如下。

Media_Type：用戶信息中表現(xiàn)為對(duì)每一媒體表現(xiàn)形式的偏好，作為影響教師教育技術(shù)能力的個(gè)性特征參數(shù)。分4檔，取值為1報(bào)紙刊物，2廣播，3電視，4新媒體（互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)）。

Education：分3檔。取值為l研究生，2博士及以上，3本科及以下。

Course：分3檔，1代表初級(jí)培訓(xùn)、2中級(jí)培訓(xùn)、3高級(jí)培訓(xùn)。

Department：根據(jù)本校教育技術(shù)培訓(xùn)系統(tǒng)中的教師所在學(xué)院實(shí)際分布情況，分20檔。1文學(xué)院，2理學(xué)院，3管理學(xué)院，4商學(xué)院，5教育科學(xué)學(xué)院，6外國(guó)語(yǔ)學(xué)院，7化學(xué)化工學(xué)院，8生命科學(xué)學(xué)院，9機(jī)械工程學(xué)院，10電子信息學(xué)院，11電氣工程學(xué)院，12計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院，13建筑工程學(xué)院，14紡織服裝學(xué)院，15公共衛(wèi)生學(xué)院，16護(hù)理學(xué)院，17體育科學(xué)學(xué)院，18地理科學(xué)學(xué)院，19醫(yī)學(xué)院，20杏林學(xué)院。

Age：分3檔。取值為l青年（30歲及以下），2中年（30歲至50歲），3老年（50歲及以上）。

3.2 實(shí)例說(shuō)明

設(shè)信息系統(tǒng)為S=（U，R），以某一學(xué)院為例。其中U={1，2，3，4，5，6}，R={R1，R2，R3，R4，R5}，R1={媒體喜好}，R2={學(xué)歷}，R3={培訓(xùn)課程}，R4={學(xué)院}，R5={年齡}。

通過等價(jià)關(guān)系，R是相依的，約簡(jiǎn)得到屬性集{R1、R2、R3}，核core（R）={R1、R2、R3}。運(yùn)用同樣方法進(jìn)行其它變量的相關(guān)分析。高校教師通過教育技術(shù)培訓(xùn)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)，得到影響本校高校教師教育技術(shù)能力必要因素：教師的媒體喜好、學(xué)歷、培訓(xùn)課程。

3.3 因素分析

3.3.1 媒體喜好

通過調(diào)查顯示，7%教師媒體喜好表現(xiàn)為廣播，14%教師媒體喜好表現(xiàn)為報(bào)紙，27%教師媒體喜好表現(xiàn)為電視，52%教師媒體喜好表現(xiàn)為新媒體，其中媒體喜好為新媒體的教師中85%選擇中級(jí)培訓(xùn)課程或高級(jí)課程。數(shù)據(jù)表明媒體喜好與培訓(xùn)課程緊密聯(lián)系，相互影響。選擇新媒體的教師對(duì)教育技術(shù)培訓(xùn)課程的要求往往偏高于其它媒體喜好表現(xiàn)形式的群體，一方面說(shuō)明這些教師本身具有一定的教育技術(shù)能力，另一方面也說(shuō)明這些教師對(duì)教育技術(shù)能力的要求普遍較高。

3.3.2 學(xué)歷及培訓(xùn)課程

通過調(diào)查顯示，高校教師以研究生學(xué)歷為主；大部分選擇中高級(jí)培訓(xùn)課程。數(shù)據(jù)表明高校教師具備一定的教育技術(shù)能力，希望通過培訓(xùn)課程提高教育技術(shù)能力的期望值較高；教師的學(xué)歷不同直接影響最終培訓(xùn)課程的選擇。一方面說(shuō)明教師根據(jù)自身?xiàng)l件選擇適合的培訓(xùn)課程，另一方面說(shuō)明教師目前只滿足于現(xiàn)有狀態(tài)，未選擇有利于提高的更高級(jí)別培訓(xùn)課程。

4 結(jié)束語(yǔ)

屬性約簡(jiǎn)是粗糙集的核心問題，本文結(jié)合粗糙集理論對(duì)高校教師教育技術(shù)培訓(xùn)系統(tǒng)中的部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)，得到影響高校教師教育技術(shù)能力的部分必要因素。由于數(shù)據(jù)樣本的局限性及參數(shù)選擇的主觀性，結(jié)果不一定全面及精確，卻反應(yīng)出本校教師教育技術(shù)培訓(xùn)中的某些問題，經(jīng)過理論分析和實(shí)驗(yàn)證明，確實(shí)有效。傳統(tǒng)的培訓(xùn)資源已經(jīng)無(wú)法滿足現(xiàn)有需求，需建立以新媒體為導(dǎo)向的學(xué)習(xí)資源；針對(duì)不同專業(yè)的教師人群進(jìn)行分階段、分模塊培訓(xùn)；建立不同等級(jí)、不同形式的培訓(xùn)課程；不同級(jí)別的培訓(xùn)課程需要提供更高級(jí)別的培訓(xùn)內(nèi)容引導(dǎo)及推送，從而滿足不同媒體喜好，不同學(xué)歷層的需求，為高校教育技術(shù)推廣工作提供保障，為高校教師教育技術(shù)能力提高提供支持，為高校教育信息化保駕護(hù)航。

參考文獻(xiàn)：

[1]約翰·布蘭斯福特.人是如何學(xué)習(xí)的[M].上海：華東師范大學(xué)，2002.

[2]曾黃麟.粗集理論及其應(yīng)用[M].重慶：重慶大學(xué)出版社，1998.

作者簡(jiǎn)介：盛麗華（1982.10-），女，江蘇南通人，碩士，實(shí)驗(yàn)師，研究方向：教育技術(shù)。

作者單位：南通大學(xué)現(xiàn)代教育技術(shù)中心，江蘇南通 226019