阮慎

（柳州師范高等專科學(xué)校數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)系，柳州 545004）

基于粗糙集的《C#程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言》課程成績(jī)分析

阮慎

（柳州師范高等?？茖W(xué)校數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)系，柳州 545004）

通過使用粗糙集理論對(duì)《C#程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言》課程的成績(jī)進(jìn)行分析，揭示其中重要度信息，從而總結(jié)出一些有益于《C#程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言》課程教學(xué)的結(jié)論，以便該門課程的教學(xué)得到進(jìn)一步改進(jìn)。

粗糙集；C#程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言；試卷分析

0 引言

在當(dāng)代的應(yīng)試教育中，成績(jī)好壞仍然是衡量學(xué)生是否掌握所學(xué)知識(shí)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。傳統(tǒng)的試卷分析通常采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)法，只是簡(jiǎn)單進(jìn)行平均分、難度、覆蓋度等方面的分析，只是分析出分?jǐn)?shù)的集中趨勢(shì)，不利于該門課程教學(xué)進(jìn)行有效改進(jìn)。通過使用粗糙集對(duì)試卷進(jìn)行分析，找出試卷是否精煉、是否存在冗余題目等，能夠充分衡量試卷的重要程度，為該門課程的教學(xué)改進(jìn)提供有效策略。

1 基本知識(shí)

粗糙集（Rough Set，RS）理論[1]是由波蘭學(xué)者Paw1ak教授提出的一種處理不精確和不確定信息的數(shù)學(xué)工具。下面給出文中涉及到的一些基本概念，其余的請(qǐng)參考文獻(xiàn)[2]。

定義1四元組S=（U，A=C∪D，V，f）為信息系統(tǒng)。其中∪表示對(duì)象的非空有限集合，稱其為論域；A=C∪D表示屬性的非空有限集合，C是條件屬性集合，D是決策屬性集合，一般D=as0y0k0，且C∩D≠?；V=∪Va，Va表示屬性a∈A的值域；f表示U×A→V的一個(gè)信息函數(shù)，它為每個(gè)對(duì)象在每個(gè)屬性上賦予一個(gè)信息值，即?a∈A，x∈U，f（x，a）∈Va。若條件屬性取值有遺漏或缺失，記遺漏屬性值為*，稱信息系統(tǒng)為不完備信息系統(tǒng)，否則稱為完備信息系統(tǒng)。

定義2設(shè)S=（U，A=C∪D，V，f）為一個(gè)信息表，B?A，定義B在U上的不可分辨關(guān)系IB為：IB={（x，y）∈U×U，f（x，a）=f（y，a），?a∈B}

定義3設(shè)S=（U，A=C∪D，V，f）為一個(gè)信息表，X為U的非空子集，B?A且B≠?，集合X的B下近似定義如下：B_X={x∈U，IB（X）?X}

定義4在決策表中，D的C正域被記為POS（C，D）=∪{C_（X），X∈U/D}。

定義5在決策表中，C相對(duì)于D的屬性依賴度定義為γ（C，D）=|POS（C，D）|/|U|，依賴度越大，則該屬性對(duì)D影響越大。

2 《C#程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言》試卷的成績(jī)分析

這是從某班級(jí)學(xué)生進(jìn)行的期考考試中獲取到的數(shù)據(jù)表，從中隨機(jī)抽取9位學(xué)生的成績(jī)，對(duì)其整理可得表1。其中，ID為每條成績(jī)記錄，其他為對(duì)應(yīng)的題型與試卷總分。在該試卷中，單項(xiàng)選擇題總分20分，程序完善題總分15分，讀程序?qū)懡Y(jié)果題總分25分，簡(jiǎn)答題20分，編程題20分。

表1 原始成績(jī)表

3 基于粗糙集的試卷分析

首先對(duì)表1中的原始數(shù)據(jù)（成績(jī)分?jǐn)?shù)）進(jìn)行離散化處理。根據(jù)試卷特點(diǎn)，按一般的等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行，依次用1、2和3表示不及格（＜60）、及格（60～79）和優(yōu)秀（80～100）。如題目1滿分是20分，1號(hào)學(xué)生獲得的實(shí)際分值是18分，18÷20×100=90，對(duì)應(yīng)屬性值為3，其余類似計(jì)算，從而得到新的決策表。為了描述方便，我們使用F1～F5代表各題型，使用Z代表總分，離散化后的結(jié)果如表2所示。

表2 離散化后的決策表

4 分析計(jì)算

根據(jù)前面的定義1可得出：

根據(jù)前面的定義2，可知：

根據(jù)前面的定義3，D關(guān)于每個(gè)屬性的依賴度如下：

通過對(duì)上述隨機(jī)抽取的9位學(xué)生成績(jī)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，表明讀程序?qū)懡Y(jié)果與編程題對(duì)學(xué)生的成績(jī)影響較大，單項(xiàng)選擇題、程序完善題和簡(jiǎn)答題影響一般。和平常學(xué)生的學(xué)習(xí)情況對(duì)比發(fā)現(xiàn)，對(duì)于涉及編程類的語(yǔ)言，學(xué)生邏輯編程能力較弱，語(yǔ)句分析能力不強(qiáng)，從而容易造成丟分情況，影響了學(xué)生的考試成績(jī)。單項(xiàng)選擇題和簡(jiǎn)答題主要是一些基本概念的考核，學(xué)生較容易識(shí)記；程序完善題主要是考核一些語(yǔ)法格式的熟記，因此這幾類題目，學(xué)生只要強(qiáng)記，基本都能拿到高分，對(duì)成績(jī)影響不大。這也正是說明了，學(xué)生的動(dòng)手實(shí)踐能力不強(qiáng)，邏輯思路不清晰，編程混亂。因此，對(duì)于《C#程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言》的開設(shè)，在掌握基本理論知識(shí)的基礎(chǔ)上，合理安排學(xué)生的實(shí)踐實(shí)訓(xùn)實(shí)踐，加強(qiáng)學(xué)生的實(shí)踐動(dòng)手能力。

5 結(jié)語(yǔ)

本文通過一個(gè)簡(jiǎn)單的實(shí)例說明了怎樣用粗糙集理論分析試卷中某試題類型對(duì)成績(jī)的重要度，由于本文所獲取的原始數(shù)據(jù)量為隨機(jī)選取、選擇的實(shí)例條數(shù)較少且數(shù)據(jù)信息完整，因此沒有體現(xiàn)出大數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)集不完備情況下使用粗糙集進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的優(yōu)點(diǎn)。見微知著，該方法可以適用于任何科目的成績(jī)分析，挖掘出試卷中潛在的、有用的信息，為教師改進(jìn)教學(xué)效果提供了很好的途徑。

[1] Paw1ak Z.Rough Set[J].Internationa1 Journa1 of Computer and Information Sciences，1982，11:341～356

[2] 苗奪謙，李道國(guó).粗糙集理論、算法與應(yīng)用[M].北京：清華大學(xué)出版社，2008

作者簡(jiǎn)介：阮慎（1978-），男，廣西賓陽(yáng)人，碩士，講師，研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘、教育教學(xué)

Mark Analysis of C#Programming Language Course Based on Rough Set

RUAN Shen
（Department of Mathematics and Computer Science，Liuzhou Teachers Co11ege，Liuzhou 545004）

Uses rough set theory to ana1yze the mark of C#Programming Language course and the importance of information,which sums up to benefit the C#Programming Language teaching conc1usion and makes it to be further improved.

Rough Set;C#Programming Language;Text Ana1ysis

1007-1423（2015）05-0048-03

10.3969/j.issn.1007-1423.2015.05.010

2014-12-30

2015-01-20

2013年度廣西高等教育教學(xué)改革工程項(xiàng)目（No.2013JGB301）