黃曉輝+鐘茂生+熊李艷+李廣麗

摘 要：當(dāng)前，大部分教學(xué)評估方法只依靠學(xué)生對當(dāng)前教學(xué)進(jìn)行打分，然后通過統(tǒng)計分析的方法計算出教學(xué)評價得分。這種方法依據(jù)的信息來源單一、對原始數(shù)據(jù)的可靠性要求高。然而，現(xiàn)實的打分?jǐn)?shù)據(jù)往往噪音多、數(shù)據(jù)不規(guī)范、學(xué)生評分受各種因素的影響。針對該問題，提出了一種大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于多維信息融合的高校教學(xué)評價方法。該方法可以集成多種因素，如學(xué)生打分、考試成績、學(xué)生歷史表現(xiàn)等，進(jìn)行綜合的評價當(dāng)前教學(xué)，給出更客觀公正的教學(xué)評價。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；信息融合；矩陣分解；教學(xué)評估

一、引言

根據(jù)《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010-2020年）》[1]精神和《教育部關(guān)于普通高等學(xué)校本科教學(xué)評估工作的意見》[2]，提高本科教育教學(xué)質(zhì)量，突出內(nèi)涵建設(shè)、強(qiáng)化教學(xué)質(zhì)量保障，是不斷提高人才培養(yǎng)質(zhì)量的一個重要方面。因此，課堂教學(xué)作為教育教學(xué)的最重要方式之一，是高等教育評估的一項重要內(nèi)容。

隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展和高校對信息化投入的不斷加大，大數(shù)據(jù)已經(jīng)走進(jìn)了各大高校校園，如何真正有效的利用學(xué)校教學(xué)和管理中產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)已成為建設(shè)好智慧校園的一個重要挑戰(zhàn)。其中，由教學(xué)過程產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)，可以有效用于解決教學(xué)評價中的問題。在傳統(tǒng)的教學(xué)評價中，通常只依靠學(xué)生對課程的打分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行教學(xué)評價，這類方法依靠的數(shù)據(jù)來源單一，不能夠全面、客觀、公正的評價教學(xué)效果。本文針對該問題，提出了一種大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于多維信息融合的高校教學(xué)評價方法。

二、相關(guān)工作及分析

高校教學(xué)評價是推動高校教育發(fā)展的一項重要舉措[3]。當(dāng)前，有許多研究人員針對高校教學(xué)評價提出了很多可行的方法。在文獻(xiàn)[4]中，作者提出中國高校教學(xué)要走向規(guī)范化，以專業(yè)教學(xué)評估與教師教學(xué)評估為主導(dǎo)，教學(xué)督導(dǎo)與教學(xué)評估相結(jié)合，教學(xué)評估要重視基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的利用。

大數(shù)據(jù)分析是當(dāng)前信息與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的熱點(diǎn)研究課題。在文獻(xiàn)[5]中，作者提出利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)鍵規(guī)則挖掘方法來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間有意義的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并給出了教學(xué)評估數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的框架。

在文獻(xiàn)[6]中，作者認(rèn)為第二輪教學(xué)本科教學(xué)評估是以“教學(xué)基本狀態(tài)數(shù)據(jù)”為主要依據(jù)，因此，大數(shù)據(jù)分析方法在本輪教學(xué)評估中將能發(fā)揮重要的作用。在文獻(xiàn)[7]中，作者從高校教育大數(shù)據(jù)的匯聚融合角度，分析了教育大數(shù)據(jù)如何推動大學(xué)管理和人才培養(yǎng)的創(chuàng)新與改革。

三、基于多維信息融合的高校教學(xué)評價方法

2013年中國教育部啟動的第二輪本科教學(xué)評估與首輪評估不同點(diǎn)在于，本次評估以“教學(xué)基本狀態(tài)數(shù)據(jù)”為基礎(chǔ)，對“人才培養(yǎng)目標(biāo)與培養(yǎng)效果的實現(xiàn)狀況”進(jìn)行自查、專家審核與指導(dǎo)。以此為契機(jī)，可以得到大量教學(xué)過程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。因此，可綜合利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行教學(xué)評價。

在學(xué)校的管理和教學(xué)過程中，將產(chǎn)生不同類型的數(shù)據(jù)，如學(xué)生的考勤數(shù)據(jù)、平時作業(yè)成績、期末考試成績、學(xué)生給教師的評價分?jǐn)?shù)等。這些數(shù)據(jù)都在一定程度上反映了教師的教學(xué)態(tài)度和教學(xué)水平，都將影響到教學(xué)評價。與傳統(tǒng)的單一利用學(xué)生對教師的打分進(jìn)行教學(xué)評價不同，這些不同種類的數(shù)據(jù)具有不同的量綱，也就是說數(shù)據(jù)之間存在語義鴻溝。在教學(xué)評價中，不能簡單的把不同部分的數(shù)據(jù)直接相加進(jìn)行教學(xué)評價，也就是說，需要設(shè)計一種新的能夠融合多維信息的方法來綜合評價教學(xué)效果。

在本文中，提出利用基于多矩陣非負(fù)分解的方法來融合學(xué)生考勤數(shù)據(jù)、平時作業(yè)成績、期末考試成績、學(xué)生給教師的評價分?jǐn)?shù)等信息，進(jìn)行綜合打分并給出最后的教學(xué)評價結(jié)果。

給定教學(xué)評價數(shù)據(jù)集，其中代表學(xué)生考勤數(shù)據(jù)、平時作業(yè)成績、期末考試成績、學(xué)生給教師的評價分?jǐn)?shù)等數(shù)據(jù)視圖中的一個視圖，如圖1所示。為了融合這些數(shù)據(jù)視圖，本文提出一種基于cosine約束的多矩陣非負(fù)分解進(jìn)行特征融合方法，其形式化定義為

其中，為平衡約束與代價函數(shù)之間的參數(shù)，和為多矩陣中第j種特征的分解后的模矩陣，為數(shù)據(jù)對象分配模矩陣，為特征模矩陣，為數(shù)據(jù)對象通過異構(gòu)融合后的分配模矩陣。表示融合后的模矩陣需要盡可能得使不同特征的分配模矩陣保持一致。在算法迭代過程中，使得不同的特征模矩陣收斂到融合后的模矩陣。為了保證分解的唯一性，在矩陣非負(fù)分解過程中需按列歸一化為1。

通過求解以上目標(biāo)函數(shù)，多維信息數(shù)據(jù)到中，然后利用進(jìn)行教學(xué)評價，這樣就可以綜合利用到所有的學(xué)生考勤數(shù)據(jù)、平時作業(yè)成績、期末考試成績、學(xué)生給教師的評價分?jǐn)?shù)等信息。針對該目標(biāo)函數(shù)，選擇歐式距離或者KL散度距離來作為度量與的距離。然后，通過梯度下降方法求解W，U，W*來融合異構(gòu)高校教學(xué)評價數(shù)據(jù)中的異構(gòu)特征，求解公式為：

這樣，即可通過迭代的求解U，W，W*來融合多維信息數(shù)據(jù)，最終的融合結(jié)果保存在融合矩陣W*中。

四、結(jié)束語

本文通過分析現(xiàn)有的高校教學(xué)評價方法的不足：只依靠單一的學(xué)生對教師的教學(xué)評分來評價教學(xué)效果，該方法不能夠有效地利用在管理和教學(xué)過程中產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)。因此，本文提出了一種在大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于多矩陣非負(fù)分解的多維信息融合方法，并設(shè)計了一個融合多維信息的目標(biāo)函數(shù)，然后，通過梯度下降法求解目標(biāo)函數(shù)，從而得到多維信息融合方法。通過此方法，可進(jìn)一步提高教學(xué)評價的客觀性和公正性，從促進(jìn)教師教學(xué)積極性，提高教學(xué)效果。

參考文獻(xiàn)：

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[7]鄭慶華.高校教育大數(shù)據(jù)的分析挖掘與利用[J].中國教育信息化，2016（13）.

（作者單位：華東交通大學(xué)信息工程學(xué)院）