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        基于模糊聚類的寧波大紅鷹學(xué)院教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)研究

        2016-03-04 12:39:55寇小鴻
        電腦知識(shí)與技術(shù) 2015年36期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘教學(xué)質(zhì)量

        寇小鴻

        摘要:結(jié)合實(shí)際工作將模糊聚類的理論應(yīng)用于教師評(píng)價(jià)中,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理,將清洗后的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)多次迭加,得到科學(xué)的分類。聚類結(jié)果為三類,其中第三類的教師教學(xué)水平最高,對(duì)課程投入較好;第二類的教師的教學(xué)水平較好,教師的教學(xué)風(fēng)格比較受學(xué)生們喜愛(ài);第一類教師的水平一般,課程難度卻相對(duì)簡(jiǎn)單。運(yùn)用逐步聚類方法分析教師教學(xué)質(zhì)量,從而為具有不同教學(xué)特征的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)提供一定的參考。

        關(guān)鍵詞:模糊聚類;教學(xué)質(zhì)量;數(shù)據(jù)挖掘

        中圖分類號(hào):TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-3044(2015)36-0092-03

        高校是教學(xué)科研和培養(yǎng)人才的重要場(chǎng)所,教師資源作為高校中最重要的資源,對(duì)高校的生存和發(fā)展具有決定性影響。近年來(lái),社會(huì)對(duì)教師的工作質(zhì)量和效率提出了更高要求。學(xué)生對(duì)教師的評(píng)價(jià)在從中扮演著一個(gè)極為重要的角色,它把學(xué)生對(duì)教師在教學(xué)過(guò)程中遇到的問(wèn)題反饋給教師,教師對(duì)一些在教學(xué)過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題進(jìn)行調(diào)整,從而達(dá)到最理想的教學(xué)模式。高校教師評(píng)價(jià)研究是高校師資隊(duì)伍建設(shè)的重要環(huán)節(jié),也是高等教育改革與發(fā)展的最為重要的基石。教師評(píng)價(jià)不僅僅是一種客觀性評(píng)價(jià),而且是用于診斷教學(xué)中存在的問(wèn)題,以利于進(jìn)一步改進(jìn)教師的工作,為他們提供培訓(xùn)和自我發(fā)展的機(jī)會(huì)[1]。

        本文以寧波大紅鷹學(xué)院機(jī)電學(xué)院師生評(píng)教作為研究對(duì)象,運(yùn)用數(shù)據(jù)挖局中模糊聚類的方法處理這些數(shù)據(jù)。從這些數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息,進(jìn)行不斷的歸納總結(jié),分析出教師在教學(xué)任務(wù)中存在利與弊。從而達(dá)到更深層次的教學(xué)質(zhì)量,全面提高教師的教學(xué)素質(zhì)。

        1 研究方法

        Zadeh提出的模糊集理論為軟劃分提供了充分有力的分析工具, 人們開(kāi)始用模糊的方法來(lái)處理一些聚類問(wèn)題,并稱之為模糊聚類分析,由于模糊聚類得到的樣本類別程度的不確定,體現(xiàn)了樣本類屬的中介性,即建立起了樣本對(duì)于類別的不確定性的描述,又能客觀地反映現(xiàn)實(shí),從而成為現(xiàn)代聚類分析研究的主流。模糊聚類能夠有效對(duì)類與類之間有聯(lián)系的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類,能夠提高算法的尋優(yōu)的概率[2]。

        1.1 研究的數(shù)據(jù)

        本課題的原始數(shù)據(jù)資料來(lái)源于寧波大紅鷹學(xué)院某學(xué)院的數(shù)據(jù),收集了2014—2015學(xué)年第二學(xué)期教師評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)6000個(gè)。通過(guò)計(jì)算機(jī)將服務(wù)器ACCESS數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù),提取到EXCEL文件中,錄入到EXCEL中,如表1。

        1.2 數(shù)據(jù)的清洗和簡(jiǎn)化

        數(shù)據(jù)清洗的目的不只是要消除錯(cuò)誤、冗余和數(shù)據(jù)噪聲,還要將按不同的、不兼容的規(guī)則所得的各種數(shù)據(jù)集一致起來(lái)[3]。

        數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化是在對(duì)發(fā)現(xiàn)任務(wù)和數(shù)據(jù)本身內(nèi)容理解的基礎(chǔ)上,尋找依賴于發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的表達(dá)數(shù)據(jù)的有用特征,以縮減數(shù)據(jù)模型,從而在盡可能保持?jǐn)?shù)據(jù)原貌的前提下最大限度的精簡(jiǎn)數(shù)據(jù)量。由于教師和學(xué)生數(shù)量過(guò)多,本文隨即抽取了100個(gè)教師和教師所對(duì)應(yīng)的100個(gè)學(xué)生。并且以9個(gè)指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)老師X1,X2…,X9。每個(gè)指標(biāo)分為四個(gè)等級(jí),A B C D,其中A最高4分,B其次3分,C為2分,D為1分。

        1.3數(shù)據(jù)的變換

        數(shù)據(jù)變換是找到數(shù)據(jù)的特征表示,用維變換或轉(zhuǎn)換來(lái)減少有效變量的數(shù)目或找到數(shù)據(jù)的不變式,包括規(guī)格化、歸約、切換和投影等操作。

        根據(jù)簡(jiǎn)化后的數(shù)據(jù),計(jì)算每一個(gè)老師的每一個(gè)指標(biāo)的平均數(shù),表2為最終整理得到的最終數(shù)據(jù)。

        (X1表示為該任課老師對(duì)教學(xué)非常投入;X2表示為該老師的教學(xué)能力和水平很高;X3表示為任課老師的總體滿意程度高;X4表示為該課程較難掌握;X5表示非常投入的學(xué)習(xí)該門(mén)課程;X6表示為通過(guò)課程學(xué)習(xí),我收獲很大;X7表示為學(xué)習(xí)完該門(mén)課程后,我的收獲很大;X8表示為該課程的設(shè)置價(jià)值較高;X9表示為對(duì)課程的總體滿意程度高。)

        1.4根據(jù)所選的凝聚點(diǎn),每個(gè)樣品按最近凝聚點(diǎn)分成幾類

        若與該數(shù)接近的整數(shù)為[k],則將樣本[xi]歸入[k]類([1≤k≤K])。其中由表2中可得,

        [MI=min1≤i≤nSUMi]=1.11319,[MA=max1≤i≤nSUMi]= 6.0087,[.]表示取整運(yùn)算。對(duì)于[k]值的選取,根據(jù)醫(yī)學(xué)知識(shí)的經(jīng)驗(yàn)以及反復(fù)上機(jī)調(diào)試實(shí)驗(yàn),將100個(gè)樣本初始分為3類較為合適,根據(jù)公式(1)、(2),在DPS軟件系統(tǒng)中進(jìn)行初始分類。

        1.5根據(jù)分類結(jié)果,再找出新的凝聚點(diǎn)

        計(jì)算與上一組的凝聚點(diǎn)差異,若差異小于摸個(gè)設(shè)定值,則認(rèn)為分類合理,過(guò)程結(jié)束。若差異大于設(shè)定值則分類不合理,繼續(xù)按照前面方法進(jìn)行分類。

        因?yàn)檫x取的樣品數(shù)量比較多,所以本文采用的是重心法[5],初始凝聚點(diǎn)采用該樣品的均值,計(jì)算公式為:

        其中[gj]([j=1,2,...m])為第k類([1≤k≤K])類的重心坐標(biāo),[nk]為第k類的樣本數(shù)。那么,根據(jù)(3)式計(jì)算初始分類的重心,得到凝聚點(diǎn),由重心計(jì)算公式得到初始分類重心坐標(biāo)如表3。

        1.6 將所有的樣本按最近凝聚點(diǎn)歸類

        這里,[ni]為第[i]個(gè)樣本組的樣本數(shù),[xi]為其均值,[x]為N個(gè)樣本的總均值,m為N個(gè)樣本所分類的組數(shù),[N=i=1mni],S為樣本[xi]與類凝聚點(diǎn)的距離。

        從計(jì)算公式上可以看出,當(dāng)[ni=1]時(shí),[S]為[N]個(gè)樣本分[N]組的總離差平方和;當(dāng)[ni≥2]時(shí),此時(shí)[S]則為[N]個(gè)樣本被分為[m]組的組間平方和。根據(jù)方差分析的思想。如果分類正確,那么同類樣品的離差平方和應(yīng)當(dāng)較小,即組內(nèi)的同質(zhì)性就越大,異質(zhì)性就越小,類間離差平方和應(yīng)當(dāng)較大,即組內(nèi)的同質(zhì)性就越小,異質(zhì)性就越大。計(jì)算所有樣本到每一個(gè)類凝聚點(diǎn)的距離,并將樣本歸入到最近凝聚點(diǎn)所在的類[6]。

        1.7修改分類,使分類趨于合理

        本文將采用成批修改法,其步驟如下:在樣品初始分類后,計(jì)算每一類的重心,并將重心作為新的凝聚點(diǎn),重新將樣品按最近的新凝聚點(diǎn)聚類。如果新的分類結(jié)果和原始分類有差異,再計(jì)算新的凝聚點(diǎn),并重新進(jìn)行分類,如無(wú)差異則分類終止。這樣一直重新分類直到所有樣品不再變動(dòng)類別為止[7]。經(jīng)過(guò)七次迭代得到的結(jié)果,如表4。

        2 逐步聚類結(jié)果及結(jié)果分析

        在DPS軟件中完成上述逐步聚類算法的整個(gè)過(guò)程,包括初始分類、每次迭代后各個(gè)樣本的類別,與距凝聚點(diǎn)的距離、最終分類結(jié)果見(jiàn)表5。聚類結(jié)果是,其中第一類樣本12個(gè),第二類樣本66個(gè),第三類樣本22個(gè)。

        (X1表示為該任課老師對(duì)教學(xué)非常投入;X2表示為該老師的教學(xué)能力和水平很高;X3表示為對(duì)任課老師的總體滿意程度高;X4表示為該課程較難掌握;X5表示非常投入的學(xué)習(xí)該門(mén)課程;X6表示為通過(guò)課程學(xué)習(xí),我收獲很大;X7表示為學(xué)習(xí)完該門(mén)課程后,我的收獲很大;X8表示為該課程的設(shè)置價(jià)值較高;X9表示為對(duì)課程的總體滿意程度高。)

        由表5可以得出:

        1、第三類的教師水平最好,尤其是對(duì)教學(xué)非常投入,教學(xué)水平和能力很高,很受學(xué)生歡迎,但所教課程也有一定的難度,教師的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)豐富,由于課程難度較大導(dǎo)致學(xué)生對(duì)于知識(shí)的理解和吸收相對(duì)較低,所以本文覺(jué)得這類課程通常為專業(yè)必修課,課程時(shí)間安排比較緊湊,同學(xué)消化課程內(nèi)容又相對(duì)較慢,另外由于學(xué)生的一些個(gè)人因素,使得同學(xué)對(duì)這類課程失去學(xué)習(xí)的興趣,老師在上課的時(shí)候雖然把各類知識(shí)重點(diǎn)都講到了,但是巨大的內(nèi)容還是讓學(xué)生感覺(jué)到學(xué)習(xí)壓力。所以這類教師應(yīng)該更加注重創(chuàng)新化教育,從學(xué)校培養(yǎng)人才計(jì)劃的方向,從學(xué)生的角度出發(fā),根據(jù)學(xué)生的自身能力安排課程。否則再好的師資力量,再好的課本,也無(wú)法教出優(yōu)質(zhì)的學(xué)生。

        2、第二類教師的水平較高。課程難度卻相對(duì)簡(jiǎn)單,學(xué)生相對(duì)來(lái)說(shuō)也比較容易接受這類課程,并且收獲也不小。教師的教學(xué)風(fēng)格比較受學(xué)生們喜愛(ài),學(xué)生接受知識(shí)的速度也較快,使得教師和同學(xué)之間的關(guān)系比較融洽,這類教師可能是一些年輕教師。學(xué)生和教師之間的溝通很重要,而這類教師又善于改變課堂教學(xué)模式,從學(xué)生角度出發(fā),使得枯燥的課堂環(huán)境變成一個(gè)理想的吸收知識(shí)的海洋。

        3、第一類的教師水平一般,并且而師資力量相對(duì)來(lái)說(shuō)比較薄弱,學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情更不夠高,無(wú)法激起對(duì)這門(mén)課程的興趣。本文認(rèn)為這類課程通常為選修課,由于這類課程性質(zhì)的特殊性,使得很多學(xué)生覺(jué)得這類課程可學(xué)可不學(xué),通常是為修滿學(xué)分而學(xué),因此這類教師應(yīng)該忽略課程特殊性問(wèn)題,所開(kāi)課程應(yīng)該轉(zhuǎn)移課堂外為主,而不是傳統(tǒng)的課堂PPT模式,多增加學(xué)生團(tuán)隊(duì)合作,動(dòng)手能力,使乏味的課堂增加一些年輕人的活力。比如電影賞析這類課程,不是一味地在課堂上放電影,然后寫(xiě)觀后感,在欣賞完好看的 電影后,而是讓學(xué)生自己拿起工具去拍一部微電影,哪怕是一段小視頻,同時(shí)在某一節(jié)課堂上與同學(xué)們分享他們的勞動(dòng)成果。

        3逐步聚類方法的討論

        本文采用的模糊聚類中逐步聚類法優(yōu)缺點(diǎn)。

        逐步聚類法是在一個(gè)平面層次上對(duì)所有的樣本先做出某一種較為粗略的分類,然后按照最小距離值進(jìn)行修正,通過(guò)算法的迭代執(zhí)行,得到一個(gè)較為合理的聚類分類。其運(yùn)算量小,能用于處理龐大的樣本數(shù)據(jù),也為實(shí)時(shí)處理提供了一定可能性。

        缺點(diǎn)是它傾向于識(shí)別密度相近的,距離和大小相近的聚類,不能識(shí)別分布形狀比較錯(cuò)綜復(fù)雜的聚類,它要求類別數(shù)目K可以合理地估計(jì),且初始聚類中心的選擇和噪聲會(huì)對(duì)聚類結(jié)果產(chǎn)生很大影響,一旦初始值選擇的不好,可能無(wú)法得到有效的聚類結(jié)果。還需要用戶預(yù)先指定聚類個(gè)數(shù)。

        由于實(shí)際問(wèn)題的復(fù)雜性和數(shù)據(jù)的多樣性,使得無(wú)論采用哪一種算法都只能解決某一方面的問(wèn)題。因此,我們應(yīng)該根據(jù)具體問(wèn)題具體分析的原則,選擇適合自己的聚類算法。

        參考文獻(xiàn):

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        [2] 張維朋.基于模糊聚類的數(shù)據(jù)挖掘在臨床檢驗(yàn)信息系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J]. 電腦知識(shí)與技術(shù),2009,5(23).

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