聚类算法在教师考评中的应用

王君

摘 要采用信息化技术实现高校教学质量考评是提高工作效率、促进教学改革的重要手段和发展趋势。本文主要是提出一种基于聚类算法的教学质量考评方法，提高教学质量评价结果的准确性，为教学改革提供更好的数据参考。

【关键词】聚类算法 教师考评 计算机技术

1 传统考评的不足与改进

传统的考评方式在考评的时效性、数据处理的直观和准确性、可操作性等方面已不能很好地满足现代学校的要求。随着计算机技术的飞速发展，计算机在学校管理中应用的普及，利用计算机实现教师教学质量测评势在必行。

可通过层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）设计不同的指标，赋予不同的权重，从各个不同的维度对考评的结果进行分析，提供较为科学与准确的数据，大大增强教学考评的力度；同时采用数据挖掘聚类算法对教师的教学态度、教学成果等因素进行挖掘分类，能为每个教师提供对应的教学意见和教学帮助。

2 K-means算法

K-Means算法是一种基于划分方法的经典聚类算法，。该算法始于一个簇的中心集合，该集合是随机选择的或者根据一些启发式方法选择。在每次的迭代过程中，每个样本点根据计算相似度被分配到最近的簇中，然后重新计算簇的中心，也就是每个簇中所有数据的平均值。

每个簇的中心就是所有这个簇的所有样本点的中心：

，其中Nk是属于簇k的样本数目，μk是指簇k的中心。

K-Means算法有许多可能的收敛条件。例如，搜索可能终止于划分误差在重新分配时不再变化时，这表明这个划分可能是局部最优的。另一个终止条件可以是预先定义好的迭代次数。K-Means算法有限收敛的严格证明见参考文献。K-Means算法在样本点为N，每个样本点的属性为m维，聚类的类别数为K，进行T次迭代的时间复杂性为O（T*K*N*M）。K-Means聚类算法的步骤的描述如下：

输入：DS：包含N个数据对象的数据集合，K：聚类簇的个数。

输出：K个聚类簇的集合。

算法：

（1）从DS中任意选择K个数据对象作为初始聚类中心；

（2）repeat

（3）根据数据对象与K个簇的相似度，将每个对象（再）分派到最相似的簇中；

（4）计算每个簇中所有对象的均值形成新的簇中心；

（5）until满足预先设定的终止条件

上述描述中步骤（5）返回步骤（3）循环执行，当满足预先设定的终止条件时算法才结束。

由此可见，K-means算法是一种较好的解决聚类问题的方法，已经很成功的运用在高校信息管理等领域，也取得了很好的效果。本文聚类技术在高校教学质量考评中的应用，就是针对聚类技术当中K-means算法的高性能、高准确性、操作简单等特性来完成对教学质量成绩考评的分析处理。

3 考评指标分类

层次分析法（AHP）是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统，将目标分解为多个目标或准则，进而分解为多指标（或准则、约束）的若干层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序（权数）和总排序，以作为目标（多指标）、多方案优化决策的系统方法。

通过调研和教学专家评议，依据层次分析（AHP）考评方法设计不同的教学质量评价指标，构造判断矩阵，由判断矩阵计算得到各指标的权值，并进行一致性检验，计算各层元素对各系统目标的合成权重并进行排序，可以构建较为科学合理的教学质量评价指标体系。

4 K-means算法在考评系统中应用

根据教学质量考评的需求和K-means算法特点，对教学考评指标进行聚类分析，根据系统打分结果，将聚类划分成成绩差，成绩及格，成绩中，成绩良，成绩优秀五个类，设置K=5，预计迭代次数=500，成绩打分采用百分制。进行综合考察分析对各个教师进行教学质量考评，根据挖掘分析结果对教师教学薄弱环节进行个性化教学推荐。

如图1所示，利用欧氏距离公式计算等级“差”“及格”“中”“良”“优秀”的聚类中心在“教学内容”“教学方法”“教学态度”3个维度上的距离，可以分析各类之间的差异。与简单的求和取平均值产生的测评结果相比，教学管理者可对各类之间的差异性进行比较，更加准确地掌握不同层次教师的特点，制定更为有效的培养策略，全面提高教师综合素质提供大力的幫助。

5 结语

本文的提供的考评思路突破了原有考评方式的问卷设计局限性，通过层次分析法从各个不同的维度相对科学、准确地对教师教学工作进行评估，将考评打分的主观性、随意性降低。采用数据挖掘聚类算法K-means对学院教师的教学态度，教学成果等因素进行挖掘分类，避免大量重复整理和数据统计工作，提高考评效率，能为每个教师及时提供对应的教学意见和教学帮助。

参考文献

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作者单位

福州大学物理与信息工程学院闽南理工学院 福建省泉州市 362700endprint