高校教学质量评估系统的算法分析

王永堃

（沈阳理工大学信息科学与工程学院，沈阳 110159）

0 引言

当前，高等教育越来越趋向于大众化教育是我国存在的一种普遍现象，然而各个高校的教学质量整体普遍下滑，如何保障高校教学品质这一议题已经引起了政府部门和社会各阶层的广泛关注。我国高校教育体系的结构层次呈现出多样化与复杂化的特点，教育系统由各个环节层层递进，影响因素众多，因此导向系统的优劣对高校教育体制来说是十分重要的。一个好的导向系统需要有关的教育部门和各所高校采取行之有效的措施来共同把控，实时监控教育发展现状，并加以准确的组织、安排和调控，使我国的高校管理体系逐步向科学化体系迈进。

1 教学质量评价体系中的不确定性

当我们针对某些事物做出评价的时候，所使用的自然语言中的部分内容是无法进行准确量化的，例如：“大概”、“挺好”、“少”等。当应用计算机对这些数据进行读取时，假如不将这些起到阐明事物情况的量词量化的话，计算机就无法“领会”这些信息。类似的，在教学质量测评体系同样会有相像的情况，所以，一定要将此类的问题遵循一定的原理更改为计算机可以读懂的文字，才可以借助计算机完成教学质量评价。

这种因量化不精确导致的不确定性在教学质量评价中应用的知识库技术和标准模糊划分中也存在，而且，有些情况下这种定性的问题也需要采用定性与定量结合的方法来处理。因此，将教师的模糊测评文字标准化能更好的对教师教学质量给出确切的评定。

2 模糊评价描述

从中可以看出，良好的线性模糊规则模型以及非线性规则模型仅仅是变量的值在特定集合里获得，所获得的U是极值点。但是这里所提及到论域X、Y、Z的x、y、z为模糊集合，最终获得结果是基于论域标准模糊划分的一个极值区间。

3 Rete模式匹配算法及模糊评价算法

Rete算法属于前向规则快速匹配算法，其规则数目与匹配速度无关。Rete算法是通过形成一个Rete网络进行模式匹配，利用基于规则系统的两个特征，即结构相似性（structural similarity）和时间冗余性（Temporal redundancy），提高系统模式匹配效率。

Rete算法原理基于海量模式和对象集合进行比较，进一步筛选模式规则以及相似性的高效匹配算法。不仅避免了冗余复杂的计算，同时很大程度上加速了匹配效率。

基于上述理解，对Rete算法执行步骤总结如下：

第一步：选取和系统有所联系的因素以及相应的数据，然后定义出基于所选因数及数据的论域X、Y、Z。

第二步：模糊划分上一步涉及的论域X、Y、Z，进一步计算上述论域包含的模糊集合xi，yj，zk，其中通常情况下i=j=k。

第三步：将上一步中得到的模糊划分集合xi，yj，zk用代替。

第四步：对评价者的意见进行整理，获得经验，进一步通过分析总结模糊产生式规则。

第五步：在上述步骤中获得的模糊产生式规则的基础上推理，计算得到的近似模糊集合up和uq。

第六步：通过up和uq求取

第七步：通过一种非模糊化方法计算出非模糊数值终值。

4 结束语

随着社会的发展，社会对高校师生的质量的要求不断提高，高校教学的深度改革迫在眉睫，教育管理由传统模式不断向信息化模式转变，专家系统在教学组织方面的地位举重若轻，未来以信息技术为基础的教学测评体系尤为重要。故不断的补充和改善教学评价系统是非常重要的任务，需要投入大量的金钱和精力来实现。