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基于Rough集的多媒体课堂教学质量评价研究

2012-04-29刘桂美宋腊香

电脑知识与技术 2012年1期
关键词:多媒体系统教学质量

刘桂美 宋腊香

摘要:为提高课堂教学质量和多媒体设备的利用率,在研究粗集理论优点的基础上,本文提出多媒体课题教学质量评价方法。在研究多媒体课堂教学评价指标体系的基础上,该方法将粗集中的数据约简算法应用于多媒体课堂教学质量的评估,得出一组评价规则,最后以实例来说明该评价方法的应用情况。

关键词:粗集;多媒体系统;教学质量

中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1009-3044(2012)01-0154-03

Quality Evaluation of Teaching and Learning by Multimedia Based on Rough Set

LIU Gui-mei1, SONG La-xiang2

(1.Educational Techonology Center, Huanggang Normal University,Huanggang 438000, China;2.EZhou Senior High School, EZhou 436000, China)

Abstract:To improve the quality of classroom teaching and multimedia system utilization factor, a quality evaluation method of multi-me? dia teaching and learning is proposed based on rough set theory. The method is applied to the quality assessment of teaching and learning with multimedia by the data reduction algorithm in rough set, and a set of evaluation rules are gained, the example is illustrated in the meth? od at last.

Key words: Rough Set; Multimedia System; Quality Evaluation of Teaching and Learning

教育部教高[2005]1号文件规定:“加大教学信息化建设力度,推进优质教学资源共享。国家重点建设的高等学校所开设的必修课程,使用多媒体授课的课时比例应达到30%以上,其它高等学校应达到15%以上”。在此要求下全国高校均加大了多媒体建设的投入,大力开展多媒体课堂教学形式。利用多媒体系统进行课堂教学,具有直观性、图文并茂、交互性、动态性、可重复性和针对性等诸多优点,对提高教学效率和教学质量发挥了很大的作用。但是,许多学者也认为多媒体系统用于课堂教学没有传统的教学方式好,存在许多的不足:缺乏师生互动交流、过于强调教学形式、授课的速度不好掌控等等[1]。所以对多媒体课堂教学质量进行评价有研究的必要。

粗集理论是一种能够定量分析和处理不精确、不一致、不完整信息与知识的数学工具[2,3],其基本思想是通过关系数据库分类归纳形成概念和规则,通过等价关系的分类以及分类对于目标的近似实现知识发现。由于粗集理论思想新颖、方法独特,该理论已成为一种重要的智能信息处理技术,在机器学习与知识发现、数据挖掘、决策支持与分析等方面得到广泛应用。基于粗集理论的应用研究集中在属性约简、规则获取、计算智能算法等方面,其应用也工业、交通运输、农业科学、航空、航天和军事等不同领域广泛铺开。鉴于粗集理论在数据挖掘方面的优势,本文提出一种基于粗集的多媒体课堂教学评价方法,并将其用于实际评价。

美国教育家泰勒(R.W.Tyler)和布鲁姆(B.S. Bloom)认为教学评价指标应以教学总目标为准绳,逐渐分解细化至具体可测的子目标群,从而获得详细的评价指标。各类教学单位应为教学目标的不同教学评价指标也不尽相同。

为研究多媒体课堂教学评价指标,在参考有关在家研究成果的基础上[4],作者特进行一次问卷调查,在调查中,在一些专家和教学经验丰富的教师指导下,设计了教育性、科学性等八个一级指标和三十六个二级指标,发放问卷500份,回收480份。此次调查对象中学生占420份(实际回收400份),教师80份。通过对问卷的归纳和分析,确定了一级评价指标为教育性、科学性、技术性、艺术性和操作性共五个方面,采用百分制,其中权值分别为30%,20%,20%,15%,15%。一级和二级指标见表1。

表1文中多媒体课堂教学质量评价体系一览表

针对本次样本数据,可以得到如下规则:a3(1)∧aD(1)→1, a4(1)∧a7(1)→0,a3(1)∧a4(1)∧a7(1)∧a9(1)→1等规则。其中a3(1)∧aD(1)→1表明:满足a3指标(有利于发挥学生的主体作用并激发学生的学习热情)和aD指标(易学易用,界面友好,操作人性化,容错能力强)的课件更易于被学生接受。

在评判多媒体课堂教学质量的问题中,因素众多而权值的分配又难以统一,导致评价的结果多种多样。本文提出的一种基于粗集的多媒体课堂教学质量评价方法为解决这个问题提供了一种新思路。

参考文献:

[1]蔡宏标.高等院校课堂多媒体教学的思考[J].科技教育,2008(9):153-155.

[2] Z. Pawlak. Rough Sets: Theoretical Aspects of Reasoning about Data [M].Kluwer Academic, 1991.

[3] T. Y. Lin, & N. Cercone, Eds. Rough Sets and Data Mining[M].Kluwer Academic. 1997.

[4]陈军.多媒体教学质量评判体系的构建[J].教育理论与实践,2008,28(7):22-24

[5]刘清. Rough集及Rough推理[M].北京:科学出版社, 2003.

[6]王国胤,姚一豫,于洪.粗糙集理论与应用研究综述[J].计算机学报.2009(7):1229-1246

[7]王国胤. Rough集理论与知识获取[M].西安:西安交通大学出版社, 2001.

[8]于海涛.Rough集理论在数据约简中的应用[J].安徽教育学院学报,2004(3):21-23.

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