K-Means聚类分层法在高职教学实践中的应用分析

朱娅婷 陈丹彤 赵星星

江苏省联合职业技术学院苏州旅游与财经分院，江苏 苏州 215000

一、K-Means聚类分层法的应用背景

自贯彻《国务院关于加快发展现代职业教育的决定》（国发〔2014〕19号）以来，高职教学研究就在不断进行中。据研究发现，分层次教学是教育教学中最具针对性的方法［1］，而基于K-Means聚类的分层教学则不仅能量化分层指标具有较强的科学性及操作性［2］，而且能根据指标数据的动态变化检测教学实践的成效［3］，故K-Means聚类分层法是教学实践中的重要手段。

二、K-Means聚类分层法的原理

K-Means聚类分层法即基于K-Means聚类的学生分层法。聚类分析是研究对样品（或指标）分类的一种多元统计方法，K-Means聚类即K均值聚类算法是一种非系统的快速聚类法，是在给定训练数据集和聚类数目后通过不停地迭代，聚类域中的全部样本到聚类中心距离的平方和误差最小［3］。基于K-Means聚类的学生分层即通过学生的日常课程评价成绩数据集，运用K-Means聚类，划分为若干层次，指导教学实践的一种探索分层的方法。

三、K-Means聚类分层法在教学实践中的应用

本文所探讨的聚类分层是基于高职某门课程的教学实践而进行的动态研究。共计三个步骤：（一）构建该课程日常评价体系；（二）根据学生学情给予评价，收集数据；（三）对学生进行K-Means聚类分层，阶段性动态调整学生层次。

（一）构建该课程日常评价体系

据美国著名心理学者B·S·布鲁姆的《教育目标分类学》［4］，我们将课程日常评价体系构建如下：

维度一：认知过程维度。将知识区分为事实性知识、概念性知识、程序性知识、元认知知识四个层次，每个层次的知识又按照学生的接受水平由浅入深设为记忆（1分）、理解（2分）、应用（3分）、分析（4分）、评价（5分）、创造（6分）六个级别，按学生学情分别计分。四层六级得分总和为该维度得分，得分区间为（0，24）。

维度二：情感领域维度。将学生情感按照内化程度由浅入深分为：接受或注意（1分）、反应（2分）、评价或价值化（3分）、组织（4分）、价值与价值体系的性格化（5分）五个层次，按学生学情选择计分，得分区间为（0，5）。

维度三：动作技能领域。将学生动作能力由简单到复杂分为：知觉能力（1分）、生理能力（2分）、技能动作（3分）、有意活动（4分）等多个层次，按学生学情选择计分，得分区间为（0，4）。

（二）根据学生学情给予评价收集数据

将每节课的学习内容按照认知过程、情感领域、动作领域的纬度进行分解，同时依据学生的学情给予量化积累，以备后续分析处理。

（三）对学生进行K-Means聚类分层

通过对学生早期的日常学习数据聚类，我们得到如下表1分层数据：

在此基础上，我们在课堂随机分组的基础上进行了组员调整，力求组内成员层次全包括，组间成员相对均匀。同时调整课堂教学设计，以小组作为教学活动的基本单元，以任务驱动、项目引领、情境导入等方式组织课程，辅之各色的实训场地、各式的信息化手段，让学生通过角色扮演、情景模拟、组内自学互助组间比帮赶超的方式内化理论、情感，拓展技能。同时关注不同层次学生的学习状态，在教学中发挥好优等生的榜样带头作用，做好中等生的提优及稳定工作，做好待优生的鼓励及激发工作，分层制定学习目标、布置作业，实现因材施教。

通过调整分层教学，我们对学生后期的日常学习数据再一次聚类，我们得到如下表2信息：

通过对比发现：优等生比例增加，中等生比例减少，待优生比例不变；后期聚类结果中类中心点的坐标普遍上移；三大类认知过程得分下限普遍提升。表明通过分层教学实施后，效果较优，全班学生都有不同程度的受益：全体知识学习的效果明显提升；虽三大类学生在情感领域、动作领域区间变化不大，但类中心坐标的上移表明，在这两方面的整体水平都有一定程度的提高；有个别学生受益较大，进入了更优类。

四、反思与改进

通过实践发现，K-Means聚类分层在高职教学实践中，可以较随机分组更科学地辅助教师对学生进行动态分层，探索其层内特质层间差异，从而采用恰当的教法、学法甚至创新更适用的方式组织课堂。但也有改进空间，例如聚类指标要依据每次的教学内容进行细化，工程量较大，后期可探索标准化与个性化结合的指标体系；同时聚类数据可引进同学、企业等多对象评价，以实现对学生更立体地认识，指导教学落实。

表1 初期聚类分析

表2 后期聚类分析