【摘 要】
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教学评价是教育科学研究的一个重要领域。近年来,随着我国教育事业的发展,教育思想、教学内容、教学方法、教学管理等方面改革的深化,教学评价问题越来越引起我国教育部门领
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教学评价是教育科学研究的一个重要领域。近年来,随着我国教育事业的发展,教育思想、教学内容、教学方法、教学管理等方面改革的深化,教学评价问题越来越引起我国教育部门领导及教育界人士的广泛重视。人才培养是高校的根本任务,人才培养的质量是高校的生命线。高校人才培养包括两个部分:一是通过理论教学,使学生构建合理的专业知识结构;二是通过实验教学,使学生将理论知识转化为工作所需的各种能力,因此如何科学合理的对实验教学做出评价就显得尤为重要。本文通过对实验信息中心教学情况分析,构建了教学质量评价模型,通过层次分析法对权重做以分析和确立。在介绍几类教学质量评价方法、数据挖掘、粗糙集理论和关联规则挖掘算法基础上,阐述了基于粗糙集理论的关联规则的基本原理和步骤,详细说明了利用粗糙集差别矩阵对数据进行属性约简,关联规则改进算法进行挖掘的过程,从而应用于实验教学质量评价中,分析评价数据,以做到对现有的教学质量评价模型进行调整,并且发现教学评价指标和学生实验成绩的潜在关系。本文尝试将粗糙集改进关联规则挖掘应用到实验教学评价中,对实验信息中心以往3年实验数据进行了分析。针对算法执行效率低,规则冗余度较大,用户只对一部分规则数据感兴趣的问题,采用将粗糙集理论与关联规则挖掘结合起来进行数据挖掘的方法,从海量的数据中快速挖掘出用户感兴趣的的数据,实验结果达到预期设想,对实验教学有一定的指导意义。
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