趙宏巖 崔成 吳隆鑫

摘要：作為高校人才培養(yǎng)質(zhì)量與培養(yǎng)過程的重要補(bǔ)充手段之一，高校開設(shè)了計算機(jī)類選修課程。但是在培養(yǎng)的全過程中存在著種種不確定因素，制約了人才培養(yǎng)的質(zhì)量進(jìn)而導(dǎo)致評價出現(xiàn)偏差。以選課及考核環(huán)節(jié)，綜合考慮培養(yǎng)目標(biāo)和培養(yǎng)成本，制定了選課建議分類評價指標(biāo)?；谌Q策粗糙集理論，對計算機(jī)類選修課程的選課建議分類模型以及課程考核三支思想進(jìn)行闡述，實現(xiàn)了三支決策理論的拓展應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：人才培養(yǎng);考核;三支決策粗糙集理論;評價

中圖分類號：TP311? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）03-0173-02

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

1 引言

隨著高校教學(xué)改革的不斷深入，因材施教教學(xué)理念的不斷深化，作為衡量高校辦學(xué)效益評估指標(biāo)的人才培養(yǎng)質(zhì)量的評價尺度顯得尤為重要。在整個高校的人才培養(yǎng)過程中，很多場景都要考慮到評價問題，理想狀態(tài)就是找到最優(yōu)對象。在計算機(jī)類選修課教學(xué)培養(yǎng)過程中，有效地分析和處理相關(guān)信息，對每一個培養(yǎng)環(huán)節(jié)都十分重要。例如說學(xué)生與課程，學(xué)生與班級，班級和系等。學(xué)生、課程、班級、系都屬于需要評價的對象。

本文基于三支決策[1-4]理論，闡述了計算機(jī)類選修課選課建議評價指標(biāo)及分類模型，給出了應(yīng)用策略。

2 應(yīng)用理論

粗糙集 [5]，描述如下：

設(shè)[apr=U，R]為近似空間，[X?U]，可得

[aprX=∪{Y∈U/R│Y∩X≠φ}]

但是經(jīng)典粗糙集理論沒有使得決策更寬容，導(dǎo)致了一定的評價損失。

三支決策的主要思想是“三分而治”。如：學(xué)生分類：優(yōu)秀/很差/中不溜;考試閱卷：及格/不及格/臨近及格;團(tuán)隊建設(shè)：老/中/青;規(guī)劃;三步走（短、中長期目標(biāo)）;待人：熱情似火/冷若冰霜/溫和有禮;相親：一見鐘情/永不再見/先處再說等。

上下近似集將論域分為3個部分：

X的正域：

<E：＼2021知網(wǎng)文件＼1-3＼2＼8xs202103＼Image＼1.JPG>

X的負(fù)域：NEG（X）=U-[apr]（X）;

X的邊界域：BND（X）=[apr]（X）-[apr]（X）;

可得三支決策的基本思想，關(guān)鍵是閾值的設(shè)置，來劃分3個區(qū)域。

設(shè)三元組決策表<E：＼2021知網(wǎng)文件＼1-3＼2＼8xs202103＼Image＼2.JPG>

在S中，[X∈U]，[α]和[β]為閾值，[PX|XB]為條件概率，則對于[?x∈U]，規(guī)則為：

<E：＼2021知網(wǎng)文件＼1-3＼2＼8xs202103＼Image＼3.JPG>

其中：[α=λPN-λBNλPN-λBN+λBP-λPP]

[β=λBN-λNNλBN-λNN+λNP-λBP]

3 問題背景

作為大學(xué)階段的計算機(jī)教育也存在著從精英化到普及化的規(guī)律。隨著科技水平的日新月異，對于計算機(jī)的知識汲取只靠必修課程來解決是不現(xiàn)實的。加之MIS、OA、Internet、BigData、AI、Cloud-Computing等相關(guān)技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展以及使用的深度和廣度已經(jīng)有了很大的變化，高校陸續(xù)通過開設(shè)計算機(jī)類選修課來彌補(bǔ)學(xué)生獲取知識的途徑。但同時存在不可忽視的問題，那就是選修這些課程的知識和能力基礎(chǔ)，由于大學(xué)的生源選拔原因，高中階段的信息技術(shù)知識儲備是存在巨大差異的。這也間接地影響了開設(shè)計算機(jī)類選修課程的難度和人才培養(yǎng)的質(zhì)量。開設(shè)計算機(jī)類選修課時不能隨意化，選課對象的篩選也是人才培養(yǎng)評價的重要環(huán)節(jié)。

3.1 計算機(jī)類選修課程選課評價相關(guān)指標(biāo)

指標(biāo)1：選修課程的成績要求

計算機(jī)選修課的開設(shè)不但要考慮開設(shè)課程的相關(guān)資源投入，而且要充分認(rèn)識到課程接受對象的能力素質(zhì)要求。選修課程是建立在一定計算機(jī)應(yīng)用水平基礎(chǔ)上的，為了避免盲目選課造成的接受知識困難，甚至最終無法獲取學(xué)分的情況。要在選課之前進(jìn)行相關(guān)課程的測試或者要求先導(dǎo)課程的成績閾值。如：選修MIS課程的學(xué)生要求具備程序設(shè)計、數(shù)據(jù)庫等相關(guān)課程基礎(chǔ)或者測試成績達(dá)到相關(guān)MIS課程的最低要求。選修AI課程的學(xué)生要求具備良好的數(shù)學(xué)、英語、算法基礎(chǔ)。通過實際教學(xué)過程反饋，說明選課前測試環(huán)節(jié)對于計算機(jī)選修課的人才培養(yǎng)評價質(zhì)量是很重要的，也是衡量評價可信度的一個重要指標(biāo)。

指標(biāo)2：課程的相關(guān)學(xué)習(xí)經(jīng)歷，獲獎情況

對于有相關(guān)課程學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和經(jīng)驗以及課程內(nèi)容參賽獲獎經(jīng)歷的學(xué)生，可以更好地選擇相關(guān)的選修課課程，結(jié)合學(xué)生的參賽情況也是開設(shè)選修課程的重要參考標(biāo)準(zhǔn)。

指標(biāo)3：團(tuán)隊協(xié)作能力

一般情況下計算機(jī)：選修課課程的教學(xué)以講授和實驗1：1的方式進(jìn)行。無論是課程講授或者實驗教學(xué)，現(xiàn)階段大多數(shù)高校都在使用分組，分層教學(xué)模式。課程設(shè)計了以培養(yǎng)小組成員協(xié)作為目的的綜合實驗項目。團(tuán)隊協(xié)作能力能夠反映出整個團(tuán)隊的學(xué)習(xí)效率和協(xié)作解決問題的水平，也是人才培養(yǎng)評價的重要觀測點(diǎn)。

指標(biāo)4：考勤情況

能夠體現(xiàn)良好的學(xué)習(xí)主動性和學(xué)習(xí)意愿。

指標(biāo)5：自學(xué)能力

自學(xué)能力突出的學(xué)生能夠體現(xiàn)更高的培養(yǎng)價值以及課程開設(shè)的價值。

4 選課建議分類及決策模型

表1學(xué)生選課前建議分類決策表（以MIS選修課為例）

其中v1程序設(shè)計成績條件屬性，v2為數(shù)據(jù)庫成績條件屬性，v3為學(xué)習(xí)經(jīng)歷條件屬性，v4為團(tuán)隊協(xié)作能力條件屬性，v5為出勤情況屬性，v6為自學(xué)能力條件屬性，D1為決策屬性，分為不適合，適合。

確定各個決策風(fēng)險值并計算[α]，[β。]根據(jù)計算[PX|XB]的值，得

評價三支決策模型：

P規(guī)則：如果[PX|XB≥α]，則[X∈POSBX]，即決策類的概率大于等于[α]，即對學(xué)生對象做出建議選修決策。

N規(guī)則：如果[PX|XB≤β]，則[X∈NEGBX]，即決策類的概率小于等于[β]，即對學(xué)生對象做出不建議選修決策。

B規(guī)則：如果[β<PX|XB<α]，則[X∈BNDBX]，即決策概率大于[β]并且小于[α]，不能給出是否建議選修決策。

對于劃分到正域，負(fù)域中學(xué)生對象，決策已經(jīng)明確也就是傳統(tǒng)的二支決策的思想。但是三支決策的最大價值就是出現(xiàn)了模糊決策的區(qū)域即邊界區(qū)域。在邊界區(qū)域中進(jìn)一步挖掘信息可以讓在邊界域中的一部分對象進(jìn)一步分流到正域或者負(fù)域當(dāng)中。例如，可以根據(jù)選修課程的能力基礎(chǔ)要求給出除決策以外的建議，提高某些課程的成績或者相關(guān)能力。對于有進(jìn)一步選修相關(guān)課程意愿的學(xué)生，提高了學(xué)習(xí)獲取課程知識的幾率。對于選課目的不清晰的學(xué)生也減少了盲目選課帶來的各方面的投入損失。

5 選修課程考核評價的三支思想

評價人才培養(yǎng)質(zhì)量的重要手段之一就是課程的考核。傳統(tǒng)的選修課課程的考核方式為考查，實行二分類模式評價“合格”和“不合格”。在這種評價模式下容易出現(xiàn)由于信息不充分導(dǎo)致的評價損失，對于反饋真實的選修課程的人才培養(yǎng)效果是不利的，致使評價的可信度降低。如：課程評價過程中存在干擾信息，在二分類模式下很容易出現(xiàn)評價結(jié)果低于學(xué)生真實能力獲取情況。所以在選修課程考核評價過程中引入三支評價思想：即根據(jù)學(xué)生的現(xiàn)有知識水平和理解能力，充分考慮學(xué)習(xí)能力的差異以后，設(shè)計2個方向的考核內(nèi)容——基礎(chǔ)必做方向和提高選做方向。根據(jù)得到的基礎(chǔ)必做方向的評價數(shù)據(jù)后，疊加提高選做方向的數(shù)據(jù)。把提高選做方向的數(shù)據(jù)進(jìn)行三分，合格數(shù)據(jù)、不合格數(shù)據(jù)、有潛力合格數(shù)據(jù)。這里有潛力合格數(shù)據(jù)是根據(jù)課程考核標(biāo)準(zhǔn)判定有達(dá)到合格潛力的數(shù)據(jù)。這樣的評價思想也增加了學(xué)生學(xué)習(xí)選修課程的積極性，也達(dá)到了選修課程的人才培養(yǎng)目的。

6 結(jié)語

本文結(jié)合了粗糙集和三支決策理論，給出了計算機(jī)選修課程的選課建議指標(biāo)，根據(jù)選課決策規(guī)則建立了三支分類模型，闡述了考核評價的三支思想。通過對三支決策理論的引入提?高了計算機(jī)類選修課程的選課質(zhì)量和人才培養(yǎng)評價的客觀性，降低了決策的損失。

參考文獻(xiàn)：

[1] Yao Y Y.Three-way decisions with probabilistic rough sets[J].Information Sciences，2010，180（3）：341-353.

[2] Yao Y Y.The superiority of three-way decisions in probabilistic rough set models[J].Information Sciences，2011，181（6）：1080-1096.

[3] 于洪，王國胤，姚一豫.決策粗糙集理論研究現(xiàn)狀與展望[J].計算機(jī)學(xué)報，2015，38（8）：1628-1639.

[4] 劉盾，李天瑞，李華雄.粗糙集理論：基于三支決策視角[J].南京大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2013，49（5）：574-581.

[5] 張小紅，裴道武，代建華.模糊數(shù)學(xué)與Rough集理論[M].北京：清華大學(xué)出版社，2013.

【通聯(lián)編輯：梁書】