任麗娜

(貴州輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息工程系，貴陽 550001)

目前，高職教育存在幾點(diǎn)不足：產(chǎn)學(xué)研用融合程度有待進(jìn)一步提高，學(xué)校與社會(huì)、企業(yè)的合作有待進(jìn)一步加強(qiáng)，課程體系和高職教材建設(shè)體系不夠完善，有些專業(yè)的設(shè)置缺乏針對(duì)性，與市場(chǎng)需求相脫節(jié)現(xiàn)象。本研究根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)樣本設(shè)計(jì)出了基于SAWFCM算法的高職院校教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)算法，用以改進(jìn)聚類效果[1]，以期對(duì)高職院校教學(xué)質(zhì)量作出準(zhǔn)確評(píng)價(jià)。

1 基于大數(shù)據(jù)的高職院校教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系

為了對(duì)傳統(tǒng)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系進(jìn)行積極改進(jìn)、構(gòu)建、完善、考量，本研究構(gòu)建了由信息收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果公示、申訴機(jī)制這幾部分組成的大數(shù)據(jù)背景下高職院校教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系[2]。

2 基于SAWFCM的高職院校教學(xué)質(zhì)量評(píng)估模型

數(shù)據(jù)挖掘階段是整個(gè)基于大數(shù)據(jù)的高職院校教學(xué)質(zhì)量評(píng)估體系的核心部分，可通過給定的聚類算法對(duì)該階段從數(shù)據(jù)處理階段得到的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，進(jìn)而得到高職院校教師的教學(xué)質(zhì)量分類。

將SAWFCM算法應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘階段，將教學(xué)質(zhì)量相關(guān)影響因素作為特征空間中的樣本于迭代中，對(duì)所獲取的當(dāng)下最新數(shù)據(jù)予以重新的狀態(tài)劃分，重新計(jì)算并更新各樣本的權(quán)重，不過高依賴隨機(jī)選取的初始聚類中心和隨機(jī)生成的初始隸屬矩陣，進(jìn)而提高高職院校教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確率。

對(duì)于給定教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)集X={xi,i=1,…,n}，uik為樣本xi對(duì)于第k個(gè)類的隸屬度，其取值范圍為[0，1]；ck為第k個(gè)類Ck的聚類中心；dik=‖xi-ck‖為ck與xi兩者的歐式距離；m為模糊因子，其數(shù)據(jù)的設(shè)置可對(duì)樣本的模糊度產(chǎn)生正向相關(guān)性，無特殊要求前提下m值取2?？捎蒘AWFCM的自適應(yīng)權(quán)重及距離的計(jì)算方法給出高職院校教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型的具體步驟。

輸入：數(shù)據(jù)集X，聚類數(shù)量c。

輸出：c個(gè)聚類。

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析

3.1 院校情況及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

為驗(yàn)證基于SAWFCM算法的高職院校教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型的準(zhǔn)確性及有效性，以貴州輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院為例進(jìn)行分析，評(píng)估人員由被評(píng)教師任教班級(jí)的全體學(xué)生、同行教師、院(系) 領(lǐng)導(dǎo)及教學(xué)督導(dǎo)員組成，該評(píng)價(jià)體系主要以學(xué)生評(píng)價(jià)為主，再綜合其他評(píng)估員的測(cè)評(píng)確定考核結(jié)論。學(xué)生評(píng)價(jià)指標(biāo)分為教學(xué)態(tài)度、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法及教學(xué)效果4個(gè)一級(jí)指標(biāo)和10個(gè)二級(jí)指標(biāo)，具體評(píng)價(jià)內(nèi)容如圖1所示，以信息工程系一個(gè)專業(yè)90名學(xué)生對(duì)其專業(yè)2018—2019學(xué)年授課的10名教師評(píng)分作為樣本數(shù)據(jù)。

圖1 學(xué)生評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Fig.1 Student assessment indicator system

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

應(yīng)用基于SAWFCM算法的高職院校教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，通過模型計(jì)算最終得到表1中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，教學(xué)質(zhì)量分為A、B、C類，其中A類為優(yōu)秀，B類為良好，C類為合格。

表1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab.1 Experimental results

從表1可知，職稱高且具有豐富教學(xué)經(jīng)驗(yàn)、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的雙師型教師更能獲得學(xué)生的好評(píng)。一些青年教師教學(xué)經(jīng)驗(yàn)相對(duì)缺乏，不熟悉相關(guān)授課內(nèi)容，造成了教學(xué)評(píng)價(jià)不太理想。高職院校應(yīng)積極組織可促進(jìn)同行教師間的經(jīng)驗(yàn)交流等活動(dòng)，如說課、微課競(jìng)賽、教案分享等，以達(dá)到相互借鑒與提高的良好效果，提升全校教學(xué)質(zhì)量。高職教師可根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果及時(shí)認(rèn)識(shí)到自身的不足，以便有目的性、針對(duì)性的提高自身教學(xué)水平。

4 結(jié)語

本研究提出了一種基于SAWFCM算法的高職院校教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，并以貴州輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院為例進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，論證了評(píng)價(jià)模型的可行性。但評(píng)價(jià)體系不全面，算法準(zhǔn)確度有待提高，算法不能自動(dòng)獲取聚類數(shù)量，下一步需完善基于大數(shù)據(jù)的教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，改進(jìn)該模糊聚類算法，以便對(duì)高職院校教學(xué)質(zhì)量作出更加準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)。