王君

摘 要采用信息化技術(shù)實(shí)現(xiàn)高校教學(xué)質(zhì)量考評(píng)是提高工作效率、促進(jìn)教學(xué)改革的重要手段和發(fā)展趨勢。本文主要是提出一種基于聚類算法的教學(xué)質(zhì)量考評(píng)方法，提高教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性，為教學(xué)改革提供更好的數(shù)據(jù)參考。

【關(guān)鍵詞】聚類算法 教師考評(píng) 計(jì)算機(jī)技術(shù)

1 傳統(tǒng)考評(píng)的不足與改進(jìn)

傳統(tǒng)的考評(píng)方式在考評(píng)的時(shí)效性、數(shù)據(jù)處理的直觀和準(zhǔn)確性、可操作性等方面已不能很好地滿足現(xiàn)代學(xué)校的要求。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，計(jì)算機(jī)在學(xué)校管理中應(yīng)用的普及，利用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)教師教學(xué)質(zhì)量測評(píng)勢在必行。

可通過層次分析法（Analytic Hierarchy Process，簡稱AHP）設(shè)計(jì)不同的指標(biāo)，賦予不同的權(quán)重，從各個(gè)不同的維度對(duì)考評(píng)的結(jié)果進(jìn)行分析，提供較為科學(xué)與準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，大大增強(qiáng)教學(xué)考評(píng)的力度；同時(shí)采用數(shù)據(jù)挖掘聚類算法對(duì)教師的教學(xué)態(tài)度、教學(xué)成果等因素進(jìn)行挖掘分類，能為每個(gè)教師提供對(duì)應(yīng)的教學(xué)意見和教學(xué)幫助。

2 K-means算法

K-Means算法是一種基于劃分方法的經(jīng)典聚類算法，。該算法始于一個(gè)簇的中心集合，該集合是隨機(jī)選擇的或者根據(jù)一些啟發(fā)式方法選擇。在每次的迭代過程中，每個(gè)樣本點(diǎn)根據(jù)計(jì)算相似度被分配到最近的簇中，然后重新計(jì)算簇的中心，也就是每個(gè)簇中所有數(shù)據(jù)的平均值。

每個(gè)簇的中心就是所有這個(gè)簇的所有樣本點(diǎn)的中心：

，其中Nk是屬于簇k的樣本數(shù)目，μk是指簇k的中心。

K-Means算法有許多可能的收斂條件。例如，搜索可能終止于劃分誤差在重新分配時(shí)不再變化時(shí)，這表明這個(gè)劃分可能是局部最優(yōu)的。另一個(gè)終止條件可以是預(yù)先定義好的迭代次數(shù)。K-Means算法有限收斂的嚴(yán)格證明見參考文獻(xiàn)。K-Means算法在樣本點(diǎn)為N，每個(gè)樣本點(diǎn)的屬性為m維，聚類的類別數(shù)為K，進(jìn)行T次迭代的時(shí)間復(fù)雜性為O（T*K*N*M）。K-Means聚類算法的步驟的描述如下：

輸入：DS：包含N個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象的數(shù)據(jù)集合，K：聚類簇的個(gè)數(shù)。

輸出：K個(gè)聚類簇的集合。

算法：

（1）從DS中任意選擇K個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象作為初始聚類中心；

（2）repeat

（3）根據(jù)數(shù)據(jù)對(duì)象與K個(gè)簇的相似度，將每個(gè)對(duì)象（再）分派到最相似的簇中；

（4）計(jì)算每個(gè)簇中所有對(duì)象的均值形成新的簇中心；

（5）until滿足預(yù)先設(shè)定的終止條件

上述描述中步驟（5）返回步驟（3）循環(huán)執(zhí)行，當(dāng)滿足預(yù)先設(shè)定的終止條件時(shí)算法才結(jié)束。

由此可見，K-means算法是一種較好的解決聚類問題的方法，已經(jīng)很成功的運(yùn)用在高校信息管理等領(lǐng)域，也取得了很好的效果。本文聚類技術(shù)在高校教學(xué)質(zhì)量考評(píng)中的應(yīng)用，就是針對(duì)聚類技術(shù)當(dāng)中K-means算法的高性能、高準(zhǔn)確性、操作簡單等特性來完成對(duì)教學(xué)質(zhì)量成績考評(píng)的分析處理。

3 考評(píng)指標(biāo)分類

層次分析法（AHP）是指將一個(gè)復(fù)雜的多目標(biāo)決策問題作為一個(gè)系統(tǒng)，將目標(biāo)分解為多個(gè)目標(biāo)或準(zhǔn)則，進(jìn)而分解為多指標(biāo)（或準(zhǔn)則、約束）的若干層次，通過定性指標(biāo)模糊量化方法算出層次單排序（權(quán)數(shù)）和總排序，以作為目標(biāo)（多指標(biāo)）、多方案優(yōu)化決策的系統(tǒng)方法。

通過調(diào)研和教學(xué)專家評(píng)議，依據(jù)層次分析（AHP）考評(píng)方法設(shè)計(jì)不同的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)造判斷矩陣，由判斷矩陣計(jì)算得到各指標(biāo)的權(quán)值，并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，計(jì)算各層元素對(duì)各系統(tǒng)目標(biāo)的合成權(quán)重并進(jìn)行排序，可以構(gòu)建較為科學(xué)合理的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

4 K-means算法在考評(píng)系統(tǒng)中應(yīng)用

根據(jù)教學(xué)質(zhì)量考評(píng)的需求和K-means算法特點(diǎn)，對(duì)教學(xué)考評(píng)指標(biāo)進(jìn)行聚類分析，根據(jù)系統(tǒng)打分結(jié)果，將聚類劃分成成績差，成績及格，成績中，成績良，成績優(yōu)秀五個(gè)類，設(shè)置K=5，預(yù)計(jì)迭代次數(shù)=500，成績打分采用百分制。進(jìn)行綜合考察分析對(duì)各個(gè)教師進(jìn)行教學(xué)質(zhì)量考評(píng)，根據(jù)挖掘分析結(jié)果對(duì)教師教學(xué)薄弱環(huán)節(jié)進(jìn)行個(gè)性化教學(xué)推薦。

如圖1所示，利用歐氏距離公式計(jì)算等級(jí)“差”“及格”“中”“良”“優(yōu)秀”的聚類中心在“教學(xué)內(nèi)容”“教學(xué)方法”“教學(xué)態(tài)度”3個(gè)維度上的距離，可以分析各類之間的差異。與簡單的求和取平均值產(chǎn)生的測評(píng)結(jié)果相比，教學(xué)管理者可對(duì)各類之間的差異性進(jìn)行比較，更加準(zhǔn)確地掌握不同層次教師的特點(diǎn)，制定更為有效的培養(yǎng)策略，全面提高教師綜合素質(zhì)提供大力的幫助。

5 結(jié)語

本文的提供的考評(píng)思路突破了原有考評(píng)方式的問卷設(shè)計(jì)局限性，通過層次分析法從各個(gè)不同的維度相對(duì)科學(xué)、準(zhǔn)確地對(duì)教師教學(xué)工作進(jìn)行評(píng)估，將考評(píng)打分的主觀性、隨意性降低。采用數(shù)據(jù)挖掘聚類算法K-means對(duì)學(xué)院教師的教學(xué)態(tài)度，教學(xué)成果等因素進(jìn)行挖掘分類，避免大量重復(fù)整理和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工作，提高考評(píng)效率，能為每個(gè)教師及時(shí)提供對(duì)應(yīng)的教學(xué)意見和教學(xué)幫助。

參考文獻(xiàn)

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作者單位

福州大學(xué)物理與信息工程學(xué)院閩南理工學(xué)院 福建省泉州市 362700endprint