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本科生教育水平是国家科学文化发展水平的根本标志之一,因此研究本科生综合教育评价指标体系具有极其重要的意义。将数据挖掘中的模糊聚类分析方法应用到教育水平评定中,通过梳理文献、实地调查、发放问卷等形式收集整理了影响本科生教育水平评定的原始数据;用模糊聚类分析方法对数据进行处理,筛选出影响本科生教育水平评定的9项指标,这些指标基本涵盖了本科生教育水平所包含的有效信息,为下一步的研究提供了实证依据。
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收稿日期
基金项目 挝全国教育科学十一五规划 年度教育部重点课题 DIA
作者简介 烫郭 梅 女 山东龙口人 东北大学博士研究生 青岛大学副教授 赵希男 男 上海人 东北大学教授
博士生导师
第卷第期
年 月
东 北 大 学 学 报 自 然 科 学 版
Journal of Northeastern University Natural Science
Vol No
Mar
模 糊 聚 类 在 筛 选 本 科 生
教 育 评 定 指 标 中 的 应 用
郭 梅 赵希男 陈洋洋 王洪江
东北大学 工商管理学院 辽宁 沈阳
摘 要 本科生教育水平是国家科学文化发展水平的根本标志之一 因此研究本科生综合教育评价指标
体系具有极其重要的意义
将数据挖掘中的模糊聚类分析方法应用到教育水平评定中 通过梳理文献 实地调
查 发放问卷等形式收集整理了影响本科生教育水平评定的原始数据 用模糊聚类分析方法对数据进行处理
筛选出影响本科生教育水平评定的 项指标 这些指标基本涵盖了本科生教育水平所包含的有效信息 为下
一步的研究提供了实证依据
关 键 词 模糊聚类 本科生教育 水平评定 指标筛选
中图分类号 N 文献标志码 A 文章编号
Application of Fuzzy Clusters to Screen Undergraduate
Education Assessment Targets
G UO Mei ZHA O X i
nan CHEN Y ang
y
ang W A NG Hong
j
iang
School of Business Administration Northeastern University Shenyang China Corresponding author
GUO Mei Email
q
dguomei com
Abstract The level of undergraduate education is one of the fundamental indicators of a
countrys scientific development Consequently research on education level assessment systems
carries great significance This article applies fuzzy clustering data analysis in evaluating education
level
p
roviding the primary data affecting level evaluation of undergraduate student education
Data were collected by onsite investigation
q
uestionnaire reorganization and other means and
were processed with fuzzy clustering analysis to screen targets affecting the level evaluation of
undergraduate education These targets basically cover the effective information contained in the
level of undergraduate education and provide a diagnostical basis for further research
Key words fuzzy cluster undergraduate education level evaluation screened targets
本科生教育是高层次的高等教育 其质量和
数量是衡量一个国家高等教育的发达程度和文化
科学发展水平及其潜力与前景的一个基本标
志
而本科生教育水平与其培养模式密切相
关 因此如何解决单一化的培养目标与多样化的
社会需求之间的矛盾 提高本科生培养环节的制
度设定的针对性和操作实践的有效性是迫切需要
解决的问题
近年来模糊聚类被广泛用于经济分析 数据
挖掘等领域
李云飞等
将该方法应用于股票
投资价值评价指标的选择 为人工智能方法在股
票价值投资方面的应用提供了实证依据 关云啸
等
将该方法应用于企业核心竞争力评价指标
体系的构建 取得了很好的效果 严明良等
将
其用于江苏暴雨指标法预报中 以此减少暴雨空
报率
科学评价本科生教育水平的前提在于建立一
套科学的评价指标体系 国内外学者对科学评价
本科生教育水平做了大量的研究工作
但对
于如何科学构建评价指标体系的研究工作还较
少 本文将模糊聚类引入本科生教育水平评定中
从而科学地获得本科生的培养目标 在本科生培
养过程中进行实时控制 变目标管理为过程管理
以便制定更加合理有效的教学和管理决策 进一
步提高本科生的综合素质
原理及方法
聚类分析是将物理或抽象对象的集合分组为
由类似的对象组成的多个类的分析过程
它是一
种重要的人类行为 它将数据分类到不同的类或
者簇这样的一个过程 所以同一个簇中的对象有
很大的相似性 而不同簇间的对象有很大的相异
性
聚类分析是应用数理统计中多元分析的工具
对事物进行科学分类
模糊聚类是通过对象之间
相似性 将数据对象分为多个类簇 同一类簇
中的对象之间具有较高相似性 不同类中的对象
差别较大
其基本思想是 首先计算各指标之间的
相关系数 相关系数可以视为指标的相似程度 用
指标间的相关系数构造评价指标的模糊相似矩
阵 然后通过平方法求传递闭包 得到模糊等价矩
阵 以此为依据进行聚类
模糊聚类分析的基本过程
计算样本或变量间的相似系数 建立模糊
相似矩阵
利用模糊运算对相似矩阵进行一系列的
合成改造 生成模糊等价矩阵
最后根据不同的截取水平
对模糊等价
矩阵进行截取分类
1 1 数据处理
假设有 n 项属性作为分类指标 指标集为 X
X
X
X
n
可用 m 维向量描述样本 即
X
i
X
i
X
i
X
mi
i
n
由于本科生教育水平的评价指标中存在大量
定性分析指标 本文采用五级李克特量表对各个
指标进行评价 从非常重要到无所谓 以期更有效
地测度各评价指标
隶属函数的定义
参照文献 设 t 为
某类属性的分类数 C
p
为第
p
个类 x 为 C
p
的
一个属性值 则 u x
NC
p
m
p
t
N C
p
为类 C
p
包含的属性值的个数
经上述处理得到初始化数据矩阵 若用
y
i
j
表
示第 i 行第
j
列的属性值 则有
y
i
j
且
y
i
j
的大小反映了该属性值对于属性的依赖程度
模糊相似矩阵的建立
对论域 U
y
y
y
n
而言
y
i
y
j
的关系可用 R
y
i
y
j
来描
述
建立模糊相似矩阵的方法有很多 如距离法
相关系数法 主观打分法等
因为本文聚类分析的
对象是影响本科生教育水平的指标 故采用最大
最小法建立模糊相似矩阵 由如下公式计算
R
y
i
y
j
i
j
m
k
min
y
ik
y
j
k
m
k
max
y
ik
y
j
k
i
j
其中
y
ik
是第 i 行第 k 列的属性值
y
j
k
是第
j
行第
k 列的属性值
由此建立模糊相似矩阵 R
R
R
y
y
R
y
y
R
y
y
n
R
y
y
R
y
y
R
y
y
n
R
y
n
y
R
y
n
y
R
y
n
y
n
由上式 可 知 R
y
i
y
i
R
y
i
y
j
R
y
j
y
i
故该矩阵满足自反性与传递性
模糊等价矩阵的建立
本文采用平方法求
传递闭包得到模糊等价矩阵 从模糊相似矩阵 R
出发 依次求平方 即
R
R
R
R
k
当出现 R
k
R
k
R
k
R
k
就是传递闭包 也
就是模糊等价矩阵
方阵的自乘运算是用模糊集
合运算中的交和并取代通常矩阵乘法中的乘积与
求和操作
A
R
R A
i
j
m
k
R
ik
R
j
k
等价矩阵建立之后 具体的聚类过程就是从
大到小依次赋给
不同的值 通过计算
截矩阵
的方法获得不同的分类
在具体的分类选择中 通
常根据实际需要选择
值 换言之就是根据
值
选择分类
1 2 指标筛选
对已经做好的分类 可从每一类中选出一个
有代表性 的 指标作为 典 型指标
具 体 的 方 法
是
首先计算各分类指标间的相关系数 再计
算每个指标与其他指标相关系数平方的均值 从
中选出相关指数最大者为典型指标
如果分类中
只有一项指标 直接将其纳入指标集 如果分类中
有两项指标 可任选其一
实证研究
要搞好本科生教育水平的评估工作 必须有
一个科学的评估方案和切实可行的评估方法
本文通过梳理文献 选择对本科生教育水平起主
导作用的因子作为聚类指标 通过实地调查和对
第 期 郭 梅等 模糊聚类在筛选本科生教育评定指标中的应用
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