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美章網(wǎng) 資料文庫(kù) 計(jì)算機(jī)粗糙集教育評(píng)估探究范文

計(jì)算機(jī)粗糙集教育評(píng)估探究范文

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計(jì)算機(jī)粗糙集教育評(píng)估探究

作者:李穎單位:廣東科學(xué)技術(shù)職業(yè)學(xué)院

高職計(jì)算機(jī)項(xiàng)目教學(xué)模式具有如下教學(xué)特征:在教學(xué)內(nèi)容上,多為結(jié)構(gòu)較復(fù)雜的綜合性問題,與職業(yè)實(shí)踐或企業(yè)日常事務(wù)有關(guān),可以促進(jìn)跨學(xué)科的學(xué)習(xí)與綜合。在組織形式上,學(xué)生自主組織學(xué)習(xí)過程,學(xué)習(xí)多以小組進(jìn)行,留給學(xué)生充足的嘗試新的行為方式的實(shí)踐空間。在教學(xué)方式上,一般是使用教學(xué)做一體化教學(xué),充分考慮學(xué)生的興趣和經(jīng)驗(yàn),強(qiáng)調(diào)合作與交流。

基于粗糙集的教學(xué)評(píng)價(jià)研究

粗糙集能有效地處理下列問題:不確定或不精確知識(shí)的表達(dá);經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)并從經(jīng)驗(yàn)中獲取知識(shí);不一致信息的分析;根據(jù)不確定,不完整的知識(shí)進(jìn)行推理;在保留信息的前提下進(jìn)行數(shù)據(jù)化簡(jiǎn)。

本文采用粗糙集進(jìn)行知識(shí)約簡(jiǎn),最終獲得課程整體評(píng)價(jià)的主要規(guī)則。一般的,建立一個(gè)基于粗糙集的知識(shí)發(fā)現(xiàn)模型需要經(jīng)過以下步驟:1)明確系統(tǒng)目標(biāo),建立相關(guān)數(shù)據(jù)集(決策表);2)數(shù)據(jù)預(yù)處理:包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、離散化、數(shù)據(jù)約簡(jiǎn)等;3)產(chǎn)生分類規(guī)則,進(jìn)行規(guī)則的選擇和過濾;4)模型評(píng)價(jià)。本文通過以下步驟進(jìn)行數(shù)據(jù)分析:

1構(gòu)建決策表

教學(xué)過程的基本因素是教師、教學(xué)對(duì)象、教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法手段,教學(xué)評(píng)價(jià)也必須以這四個(gè)基本要素為評(píng)價(jià),因?yàn)榇植诩荒芴幚黼x散化的數(shù)據(jù),根據(jù)這個(gè)要求,本文設(shè)計(jì)以下調(diào)查問卷(表1)來獲取樣本數(shù)據(jù),其中所有屬性的取值均為為“優(yōu)”,“合格”,“差”三種。對(duì)計(jì)算機(jī)大二必修專業(yè)課程進(jìn)行問卷調(diào)查,一共得到50份樣本數(shù)據(jù)。由樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建的決策表中,條件屬性定義為屬性(1-9),決策屬性定義為屬性(10),部分?jǐn)?shù)據(jù)如下表所示:

2約簡(jiǎn)

決策表的約簡(jiǎn)包括屬性約簡(jiǎn)與值約簡(jiǎn),通過屬性約簡(jiǎn)來刪除對(duì)決策結(jié)果不產(chǎn)生影響的條件屬性,以此來達(dá)到約簡(jiǎn)的目的。約簡(jiǎn)后的決策表具有較少的條件屬性但保留約簡(jiǎn)前的功能。挪威科技大學(xué)開發(fā)的粗糙集軟件Rosetta(圖1)是基于粗糙集理論框架的表格邏輯數(shù)據(jù)工具。它提供了多種數(shù)據(jù)預(yù)處理功能,如決策表補(bǔ)齊、決策表離散化等及其算法,同時(shí)提供了粗糙集中常見的約簡(jiǎn)和規(guī)則的獲取算法,支持從數(shù)據(jù)預(yù)處理到預(yù)測(cè)和分析規(guī)則的全過程。本文利用Rosetta對(duì)決策表屬性進(jìn)行約簡(jiǎn),以提取對(duì)課程整體評(píng)價(jià)有重要貢獻(xiàn)的屬性。計(jì)算得到所有的屬性約簡(jiǎn)為:{2,5,7},{2,5,9},{4,5,6,7},{2,3,5,6},{2,5,8},{1,2,3,5},{2,5,10}...。由于約簡(jiǎn)的數(shù)量過大,進(jìn)一步分析比較困難。因此,需要選擇屬性的一個(gè)子集進(jìn)行分析,本文利用所有約簡(jiǎn)后屬性出現(xiàn)的頻數(shù)來選擇最具代表性的屬性。屬性2,5,7在約簡(jiǎn)數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻數(shù)最高。最終,下面的一組屬性被選定:屬性2-老師對(duì)課程內(nèi)容精心準(zhǔn)備并解釋詳盡;屬性5-課程項(xiàng)目主題明確,有助于學(xué)生理解、掌握和喜愛這門課;屬性7-教學(xué)做一體化教學(xué),講授和操作交互進(jìn)行,時(shí)間搭配合理。

規(guī)則提取

利用約簡(jiǎn)后的決策表(只選擇三個(gè)屬性:屬性2,屬性5,屬性7),使用Rosetta規(guī)則獲取算法得到規(guī)則集,表3列出了所有可信度不小于0.5的規(guī)則:

結(jié)論

通過以上分析,對(duì)一門計(jì)算機(jī)課程的整體評(píng)價(jià),最主要的影響因素為:1,老師對(duì)課程內(nèi)容精心準(zhǔn)備并解釋詳盡;2,課程項(xiàng)目主題明確,有助于學(xué)生理解、掌握和喜愛這門課;3,課程采用教學(xué)做一體化教學(xué),講授和操作交互進(jìn)行,時(shí)間搭配合理。

從粗糙集約簡(jiǎn)中得到核為:“課程項(xiàng)目主題明確,有助于學(xué)生理解、掌握和喜愛這門課”。它是所有屬性約簡(jiǎn)的交集。從表3中也可以看到當(dāng)課程項(xiàng)目主題不明確,不能讓學(xué)生喜愛這門課時(shí),學(xué)生肯定對(duì)課程評(píng)價(jià)不高。因此,必須加倍重視課程項(xiàng)目選取,同時(shí)精心準(zhǔn)備每一堂課,保護(hù)學(xué)生的興趣,從而提高教學(xué)質(zhì)量。

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