數據挖掘在高校課堂教學質量評價體系中的應用*

李超鋒

（湖北省武漢市中南民族大學管理學院 湖北武漢 430074）

數據挖掘在高校課堂教學質量評價體系中的應用*

李超鋒

（湖北省武漢市中南民族大學管理學院 湖北武漢 430074）

課堂教學質量是高校辦學實力與教學水平的一個體現，高校要想實現穩定發展和擴大，需要不斷優化課堂教學質量，這就要注重課堂教學質量評價工作。通過對課堂教學質量的客觀、全面評價及結果利用，實現高校的自我監督與自我調節，促進課堂教學質量的提高。鑒于課堂教學質量評價工作的重要性，本文對數據挖掘在高校課堂教學質量評價中的應用進行了思考分析，并具體論述了評價體系建立的相關問題。

高校課堂 數據挖掘 教學質量評價體系 應用分析 關聯規則

對于高校而言，課堂教學質量評價是其在自我監督、自我調節的一種有效機制，是教學管理的一個重要方面。隨著新一輪高校教學改革工作的逐步展開與深入，人們對課堂教學更加關注，如何建立一個多元的課堂教學質量評價體系成為教學改革工作中的重中之重。在這樣的大背景下，提出把數據挖掘技術中的關聯規則引用到高校課堂教學質量評價體系建立工作中去。實踐證明，這一想法是可行的、可操作的，且有效的。所以，下面具體論述了基于數據挖掘技術的高校課堂教學評價體系的建立。

一、數據挖掘在高校課堂教學質量評價中的應用思考

數據挖掘，是近幾年快速發展起來并廣泛應用的數據處理技術，其能夠在海量的數據中挖掘出滿足用戶需求的數據類型。這一技術在高校課堂教學質量評價體系中的應用，主要體現在關聯規則上，因為關聯規則是從數據背后發現事物之間可能存在的關聯或聯系的關鍵。如果沒有從數據中挖掘出關聯，就無法發現事物間的隱藏聯系，所以高校課堂教學質量評價體系對數據挖掘的應用，主要是利用關聯規則。

數據挖掘在高校課堂教學體系中的應用，應按照以下步驟進行：

第一步：對數據進行預處理。在這一環節中，先對教師的基本信息（學歷、職稱等）、教師授課程，以及學生信息、課表等信息進行初始數據記錄。然后，需要建立一個挖掘數據庫，把初始數據記錄輸入到數據庫中聚焦起來，系統將匯集與教學質量評價相關的數據，并把這些數據插入到初始關系表中，得到關于教師基本信息、教師授課程、學生信息等信息的關系表。之后，根據對課堂教學質量評價的條件和需求確定評價項目、評價內容、評價等級，設置各評價內容對應的分值，確定課堂教學質量評價表。在實際的評價活動中，要根據各分項分值計算得出總分，作為評價課堂教學質量的一個考量。學生完成對教師教學質量評價表填寫后，對數據進行規格化轉換，把連續值屬性離散化處理，方法可以采用直方圖。以上這些工作都屬于數據預處理的重要工作，認真、細致的做好這一環節的準備工作，便于節省挖掘模型建立精力，提高數據挖掘結果的準確性。

第二步，進行關聯規則挖掘。先從數據庫中提取與評價相關的數據，如學歷、職稱等，然后再提取相關屬性，與學生對教師教學質量評價結果合成一張關系表，作為數據挖掘的對象。進行數據挖掘前，需要確定算法，建立相應的數據挖掘模型，處理后得到相應的關系規則庫。對關系規則庫進行分析討論后，得到教學的基本信息、教師授課程、學生信息等與課堂教學質量之間的關聯，為課堂教學質量的完善與優化提供可靠的數據支持。

二、基于數據挖掘建立高校課堂教學質量評價體系

數據預處理和關聯規則挖掘是數據挖掘在高校課堂教學質量評價體系中應用的兩個關鍵環節，而且，課堂教學質量評價表的確定是數據預處理中的關鍵，應當確保評價表全面、有針對性。基于這樣的考量，建立了高校課堂教學質量評價體系。

1.確定評價指標，建立評價表

根據當前各大高校課堂教學評價表建立情況，以及對教師教學評價的實際需求，確定了評價指標，建立了評價表的基本框架，如表1所示。從表1可以看出，評價項目包括教學態度、教學內容、教學方法、教學效果四個方面，評價指標包括14項。其中，教學內容與教學質量的關聯性是顯而易見的，這一評價項目的重要性更高一些，進行評價指標權重確定時要充分考慮到這一點。

表1　高校課堂教學質量評價表

2.確定權值

在評價指標權值確定上，可以采用問卷調查法和優序比較法。目前，比較常用的方法是后一種。利用優序比較法，14個評價指標進行兩兩比較，評價中要充分考慮指標之間的關聯性，根據比較結果確定各評價指標的權重。在比較評價過程中，先建立1.2.3.4.5等級判斷尺度，然后建立兩兩指標比較的優序矩陣，如公式1所示。這一公式表示，第i項指標與第j項指標的權重比較結果，計算的結果越大，說明第i項指標的越重要。根據重要性結果，建立優序矩陣。

建立優序矩陣后，利用公式2計算權值。然后，根據計算得到的權值確定每一評價指標的分值。

3.教學質量評價

依據每一評價指標的權值，確定評價表中每一評價內容的標準分。為客觀評價教師課堂教學質量，向每位學生發放評價表，進行不記名投票。以學生填寫的評價表為基礎，計算得出每份評價表的總分，然后除以相應的評價表數據，得出分均分，作為教學質量評價的最基本的依據。

4.數據挖掘

在高校課堂教學質量評價體系中，對教師課堂教學質量的評價只是其中的一部分，利用關聯規則從眾多的評價數據中挖掘出各項評價指標與課堂教學質量之間的隱藏關聯才是更為重要的。因為這一關聯關系的發現，能較為真實的反映出教師課堂教學中哪一方面存在不足，有助于教學內容的豐富與調整、教學方法的改革與創新、教學效果的完善與優化。

在關聯規則挖掘中，立足于學生對教師質量的評價結果，從海量數據中提取中與這14項評價指標相關的有用數據的初始記錄，然后進行關聯性分析，確定每個評價指標對評價結果的影響。根據影響的重要程度，確定每個評價指標與評價結果之間存在的某種關聯性。同時，可以利用這種關聯性驗證評價指標確定和權值分配的科學性、合理性。

三、結語

綜上所述，數據挖掘在高校課堂教學質量評價體系中的應用是比較普遍的，其可以很好的發現各項評價指標與課堂教學質量之間的隱藏關聯，為教學內容、教學方法、教學效果的優化與完善提供有力的依據。考慮到數據挖掘在高校教學質量評價體系建立及教學質量提高中所起到的作用，在今后的教學工作中應加強對關聯規則的研究，使之更好的運用于教學質量評價工作中來，充分發揮數據挖掘技術的作用和價值。

［1］閆魁穎.數據挖掘在高校課堂教學評價中的應用與研究［D］.中山大學，2014.

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［4］姜文秀.數據挖掘技術在高校教學質量監控與評估系統中的應用研究［D］.南京理工大學，2012.

2014年湖北省高等學校省級教學研究項目（項目編號：2014191）