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摘 要：粗糙集理论是一种分析处理理论,利用粗糙集理论对高校教师教育技术培训系统中用户行为信息进行量化分析,发现影响高校教师教育技术能力的因素并对其分析.意在通过对高校教师教育技术能力的诊断提高适应特定用户的培训服务质量,从而满足不同层次用户的需求,实现适应性、个性化培训.
关 键 词：粗糙集理论；高校教师；教育技术能力
中图分类号：G645.1
1背景和相关工作
近年来,随着高校教育信息化的飞速发展,购买或开发满足高校教师教育技术培训在线课程、网站或系统,成为提升高校教师教育技术能力的方法之一.面对高校教师教育技术培训系统日益增长的数据及高密度、多维度变量,如何从这些浩瀚的大数据中找出有用的知识成为目前教育数据挖掘的一个重点.约翰布兰斯福特[1]等人认为技术在创建有效学习环境方面一种迎接挑战的途径：学习者有更多的机会获得来自软件导师的反馈,反思他们自己的学习过程,接受循序渐进的指导,提高学习及推理水平.本文希望通过粗糙集理论在决策支持系统等领域的成功应用,对提升在线学习系统满意度、网站资源的利用和建设提出更高的要求.
2粗糙集概述
粗糙集理论（RoughSetsTheory）是1982年波兰科学家Z.Pawlak提出的一种用于处理含糊性和不确定性的数据分析处理理论.该理论主要用于从不完整的数据集中发现模式和规律,是机器学习、知识获取、进行不确定信息形式推理的基础.目前已用于医疗诊断、过程控制、信息恢复、工业制造、卫星信号分类分析、商业经济等领域.从数学角度看,粗糙集是研究集合；从编程角度看,粗糙集是研究矩阵；从人工智能角度来看,粗糙集是研究决策表.
2.1粗糙集基本定义
2.1.1信息系统[2]
信息系统是粗糙集的研究对象.形式上,四元组S等于（U,A,V,F）是一个信息系统.其中U：为论域,即对象的非空有限集合,A：属性的非空有限集合,V：属性A的值域,F：是一个信息函数.
2.1.2知识约简[2]
定义1信息系统S等于（U,A,V,F）中,令a∈A,若ind（A-{a}）等于ind（A）,则称属性a在A中是不必要的,将其删除,不会改变信息系统的分类能力.否则,称a为必要的.
定义2信息系统S等于（U,A,V,F）中,如果每个属性a∈A都是必要的,则称属性集A是独立的.否则A是相依的.相依的属性集中有的属性是多余的,可以对其进行约简.
定义3信息系统S等于（U,A,V,F）中,A中所有必要属性组成的集合称为属性集A的核,记作Core（A）.
2.2粗糙集特征
粗糙集理论假定知识是一种对对象进行分类的能力,它不需要任何预备的或额外的有关数据信息,应用于数据约简,特征提取,特征抽取,决策规则,模式识别等.粗糙集相对于模糊集,有确定的数学公式描述,完全由数据决定.故本文采用粗糙集理论.
3粗糙集理论在高校教师教育技术培训系统中的应用
从系统中抽取跟用户相关的若干表,进行关系运算后生成一张表.采用粗糙集理论中的知识约简对教育技术培训课程中581名教师信息进行分析论证.本文截取部分参数进行实例说明.
3.1部分参数说明
对数据集实际结果进行离散化处理后得出如下结果.分别用Media_Type、Age、Education、Department、Course代表媒体喜好、年龄、学历、学院、培训课程.具体参数如下.
Media_Type：用户信息中表现为对每一媒体表现形式的偏好,作为影响教师教育技术能力的个性特征参数.分4档,取值为1报纸刊物,2广播,3电视,4新媒体（互联网和移动网络）.
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Education：分3档.取值为l研究生,2博士及以上,3本科及以下.
Course：分3档,1代表初级培训、2中级培训、3高级培训.
Department：根据本校教育技术培训系统中的教师所在学院实际分布情况,分20档.1文学院,2理学院,3管理学院,4商学院,5教育科学学院,6外国语学院,7化学化工学院,8生命科学学院,9机械工程学院,10电子信息学院,11电气工程学院,12计算机科学学院,13建筑工程学院,14纺织服装学院,15公共卫生学院,16护理学院,17体育科学学院,18地理科学学院,19医学院,20杏林学院.
Age：分3档.取值为l青年（30岁及以下）,2中年（30岁至50岁）,3老年（50岁及以上）.
3.2实例说明
设信息系统为S等于（U,R）,以某一学院为例.其中U等于{1,2,3,4,5,6},R等于{R1,R2,R3,R4,R5},R1等于{媒体喜好},R2等于{学历},R3等于{培训课程},R4等于{学院},R5等于{年龄}.
通过等价关系,R是相依的,约简得到属性集{R1、R2、R3},核core（R）等于{R1、R2、R3}.运用同样方法进行其它变量的相关分析.高校教师通过教育技术培训系统的学习,得到影响本校高校教师教育技术能力必要因素：教师的媒体喜好、学历、培训课程.
3.3因素分析
3.3.1媒体喜好
通过调查显示,7%教师媒体喜好表现为广播,14%教师媒体喜好表现为报纸,27%教师媒体喜好表现为电视,52%教师媒体喜好表现为新媒体,其中媒体喜好为新媒体的教师中85%选择中级培训课程或高级课程.数据表明媒体喜好与培训课程紧密联系,相互影响.选择新媒体的教师对教育技术培训课程的要求往往偏高于其它媒体喜好表现形式的群体,一方面说明这些教师本身具有一定的教育技术能力,另一方面也说明这些教师对教育技术能力的要求普遍较高.
3.3.2学历及培训课程
通过调查显示,高校教师以研究生学历为主；大部分选择中高级培训课程.数据表明高校教师具备一定的教育技术能力,希望通过培训课程提高教育技术能力的期望值较高；教师的学历不同直接影响最终培训课程的选择.一方面说明教师根据自身条件选择适合的培训课程,另一方面说明教师目前只满足于现有状态,未选择有利于提高的更高级别培训课程.
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4结束语
属性约简是粗糙集的核心问题,本文结合粗糙集理论对高校教师教育技术培训系统中的部分数据进行属性约简,得到影响高校教师教育技术能力的部分必要因素.由于数据样本的局限性及参数选择的主观性,结果不一定全面及精确,却反应出本校教师教育技术培训中的某些问题,经过理论分析和实验证明,确实有效.传统的培训资源已经无法满足现有需求,需建立以新媒体为导向
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参考文献：
[1]约翰布兰斯福特.人是如何学习的[M].上海：华东师范大学,2002.
[2]曾黄麟.粗集理论及其应用[M].重庆：重庆大学出版社,1998.
作者简介：盛丽华（1982.10-）,女,江苏南通人,硕士,实验师,研究方向：教育技术.
作者单位：南通大学现代教育技术中心,江苏南通226019
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