計算機課材教學評價的影響范文
本站小編為你精心準備了計算機課材教學評價的影響參考范文，愿這些范文能點燃您思維的火花，激發您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。
數據挖掘的方法
數據挖掘的方法很多種：有組織適應性強高度容錯的神經網絡方法；有具有隱含并行性的遺傳算法；有常用于預測模型的決策樹方法；有研究不確定不精確知識的粗集方法；有覆蓋正例排斥反例方法；有統計分析方法和模糊集方法。
數據挖掘的流程
1、問題的定義。在進行數據挖掘之前，要清晰地定義業務問題，確定挖掘的目標并制定合適的數據挖掘計劃。
2、數據準備。數據準備是數據挖掘中的基礎，和數據挖掘的準確性和有效性密切相關。包括選取數據、數據預處理和數據再加工三部分。數據選取就是從大量的數據中選取適合挖掘的數據，精化數據，提高挖掘效率。數據預處理就是對數據進行清理、集成、變換、歸約和離散化。數據再加工就是根據挖掘目的，找出真正有用的特征，并建立相關模型，減少之后的工作量。
3、數據挖掘。數據挖掘就是根據數據的特征和數據挖掘的目的，選擇合適的挖掘算法，進行相關的挖掘操作，得出挖掘結果。
4、結果的分析。對挖掘的結果進行解釋和評價，轉換成最終被擁護理解的知識。
5、結果的應用。將分析所得的知識應用到組織機構中去。在整個數據挖掘過程中，以上流程在挖掘過程中進行不斷反復，當數據準備不理想或者選擇的數據挖掘方法和技術不合適時，都需要重復一些步驟。
數據挖掘的功能
1、關聯分析。關聯規則挖掘由rakeshapwal等人首先提出。若兩個或多個數據的取值之間存在某種規律性，就稱為關聯，當關聯的規則過多時就需要進行篩選，一般使用“可信度”和“支持度”來選擇對用戶有用的規則，使挖掘更符合需求。
2、分類。分類就是找出代表整體信息的概念描述，并用這種描述來建構模型，一般用規則或決策樹模式表示。
3、預測。預測就是找出歷史數據之間的變化規律，建立相應的模型，并由此來對以后數據的種類和特征進行預測。回歸分析法是預測常用的方法。
4、聚類分析。聚類是將數據按照數據的相似性將數據劃分為若干組別的過程，并使得同類數據相似，不同數據相異。
5、偏差檢測。偏差檢測主要目的是發現數據庫中存在的異常情況，找出觀測結果與預測之間的差別。
6、時序模式分析。在時序模式中，需要找出在某個最小時間內出現比率一直高于某一最小百分比的規則，這些規則再根據形式的變化做出適當的調整。
（一）數據的準備
筆者所在學校每學期結束都會對每位任課教師進行評價，本文選擇了一個學期其中一門計算機課程的評價數據作為挖掘對象。提取各項評價數據，匯總如下表1表1評價分類信息表（任課教師教學情況評測表樣本見附件一）針對以上任課教師，其人事信息匯總如下表2表2教師人事信息匯總表在搜集以上信息的時候，需要對數據進行預處理，刪除一些不完整項或者是異常項。另外一些摻雜主觀意識的分數項也要刪除，譬如對某教師課堂教學效果滿分或者零分，這都不和實際情況，需要進行預處理。另外要將上述老師個人教學評價值進行平均化，保證最后教師評價記錄是一條，符合數據庫的特征。綜合以上兩張表格處理如下表3表3處理后的數據備注：優>=分值*90%良>=分值*80%中>=分值*70%及>=分值*70%
（二）歸納總結
從表3得出的結果進行總結歸納，提取一些規則如下：
1、評價結果=“優”的教師具備以下特征規則：規則一：教師學歷=“研究生”，教師職稱=“副教授”，師德風范=“優”，教書育人=“優”，課堂教學=“優”，教學效果=“優”；
2、評價結果=“良”的教師具備以下特征規則：規則二：教師學歷=“研究生”，教師職稱=“講師”，師德風范=“優”，教書育人=“優”，課堂教學=“良”，教學效果=“優”；規則三：教師學歷=“研究生”，教師職稱=“助講”，師德風范=“優”，教書育人=“優”，課堂教學=“良”，教學效果=“良”；
2、評價結果=“中”的教師具備以下特征規則：規則四：教師學歷=“本科”，教師職稱=“助講”，師德風范=“優”，教書育人=“良”，課堂教學=“中”，教學效果=“良”；規則五：教師學歷=“本科”，教師職稱=“助講”，師德風范=“優”，教書育人=“優”，課堂教學=“中”，教學效果=“中”；
（三）結論分析
1、教師首先要提高自身的學歷水平。在上述規則中，學歷水平是研究生的教師都具有良好以上評價結果，而本科學歷的評價結果卻為中，因此鼓勵年輕教師積極提升自身的學歷水平。
2、教師要提升自己的職稱。在上述規則中，職稱為助講的教師教學評價結果都不甚理想，而職稱為副教授的gqy老師教學評價結果為優，且相應得分也較高。
3、課堂教學在教學評價中占有舉足輕重的作用，如果在整個教學中沒有新穎的教學方法，重難點不突出，層次不分明，課堂氣氛不活躍，那么最后的教學評價也不會理想。
4、年輕教師因為執教時間有限，教學經驗相對要少，沒有老教師經驗豐富，因此教學評價的結果也受影響。從以上結論中，可以發現評價結果為優的教師具備的一些特征。教師想要提高自身的教學水平首先要提高自己的學歷和職稱級別，積極向老教師討教經驗，在自己的教學中嚴于律己，全面關心學生的成長，采取好的課堂教學方法，從而達到較好的教學效果，提升整體的教學質量。
結論
借助于數據挖掘技術，在計算機課程教學評價中，發現了隱藏的規律和模式，得出了有價值的結論，從而發現哪些因素對教師的教學水平有影響，幫助教師及時改進方法，提高教學質量，同時也為計算機課程的教學決策提供了科學的依據和有效的支持。技術日趨成熟的數據挖掘技術將在計算機課程教學評價中起到舉足輕重的作用。
作者：王琪單位：揚州高等職業技術學校