基于Apriori算法的高職院校課程與畢業(yè)能力關(guān)聯(lián)性分析

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[摘? ? ? ? ? ?要]? 利用OBE（成果導(dǎo)向教育）對專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)和畢業(yè)能力進(jìn)行設(shè)計并反向設(shè)置課程，是當(dāng)前高職院校構(gòu)建課程體系的新方法。但此方法在課程設(shè)置的有效性、課程和畢業(yè)能力之間關(guān)聯(lián)程度的論證上還缺乏相應(yīng)的分析檢驗方法和研究。通過建立“課程—能力”矩陣，采用Apriori算法對高職課程與畢業(yè)能力的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行分析計算，從而為高職院校課程設(shè)置的有效性和合理性提供檢驗和改進(jìn)的依據(jù)。

[關(guān)? ? 鍵? ?詞]? Apriori算法;OBE;課程;畢業(yè)能力;關(guān)聯(lián)性

[中圖分類號]? G712? ? ? ? ? ? ? ? ? ?[文獻(xiàn)標(biāo)志碼]? A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [文章編號]? 2096-0603（2020）26-0028-04

一、導(dǎo)言

2020年以來，我國職業(yè)教育進(jìn)入了高速發(fā)展時期，經(jīng)過“國家級示范院校（2005）”“骨干高職院校（2010）”“職業(yè)院校教學(xué)工作診斷與改進(jìn)（2015）”“優(yōu)質(zhì)高等職業(yè)院校（2015）”等建設(shè)項目后，2019年起由教育部主導(dǎo)開始實施“雙高計劃”。雖然在各個時期的建設(shè)項目側(cè)重點不同，但其核心內(nèi)涵和主要工作均是加強專業(yè)內(nèi)涵建設(shè)，提高人才培養(yǎng)質(zhì)量，提升高職院校辦學(xué)水平。

經(jīng)過國內(nèi)各職業(yè)院校和諸多學(xué)者多年的探索，以常州工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院為代表的部分院校于2015年起在“職業(yè)院校教學(xué)工作診斷與改進(jìn)”工作中開始借鑒《悉尼協(xié)議》和其應(yīng)用的三個核心概念：“以學(xué)生為中心、成果導(dǎo)向、專業(yè)持續(xù)改進(jìn)”開展專業(yè)內(nèi)涵建設(shè)的研究和實踐。其中，采用OBE（成果導(dǎo)向教育）對專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)和畢業(yè)能力進(jìn)行預(yù)設(shè)，再通過反向設(shè)計對專業(yè)開設(shè)的課程進(jìn)行設(shè)置，成為高職院校新的構(gòu)建課程體系的主要設(shè)計方法。

從研究和實踐成果上看，黑龍江職業(yè)學(xué)院、臺州職業(yè)技術(shù)學(xué)院等代表性院校在《悉尼協(xié)議》本土化研究和實踐中，均采用了OBE（成果導(dǎo)向教育）的反向設(shè)計方法，按“目標(biāo)體系構(gòu)建—課程體系重構(gòu)”的方式構(gòu)建課程體系、設(shè)置專業(yè)課程，其課程設(shè)置路徑為：

在這一課程設(shè)置路徑下，“能力指標(biāo)”與“課程設(shè)置（調(diào)整）”被關(guān)聯(lián)起來，設(shè)計者期望“每一門課程的設(shè)置都對核心能力有所支撐，……說明課程開設(shè)的必要性，……使課程目標(biāo)與所屬專業(yè)能力指標(biāo)相呼應(yīng)”（陳麗婷，2018），課程也能更契合培養(yǎng)（學(xué)習(xí)）目標(biāo)預(yù)期。為使“能力指標(biāo)”與“課程”的實施和成果可被衡量和評價，兩個代表性院校均使用權(quán)重賦予的方法開展量化評量。

雖然兩個代表性院校均采用權(quán)重設(shè)置來進(jìn)行核心能力（畢業(yè)能力）占比和課程占比的量化計算，期望能夠以此說明課程對核心能力（畢業(yè)能力）的支撐度，但是，筆者認(rèn)為在沒有對課程設(shè)置進(jìn)行有效性論證的前提下設(shè)置課程權(quán)重的量化評量方式，存在主觀化、經(jīng)驗主義的缺陷。從學(xué)校層面設(shè)置權(quán)重標(biāo)準(zhǔn)是否符合該校每一個專業(yè)的特性？專業(yè)的權(quán)重比例分配是否科學(xué)有效？筆者認(rèn)為，該量化評量方式?jīng)]有有效解答這兩個疑問，也沒有回答并論證畢業(yè)生能力目標(biāo)和課程設(shè)置的兩個最基本的問題。

（1）課程的設(shè)置是否有效？學(xué)習(xí)目標(biāo)、培養(yǎng)目標(biāo)和畢業(yè)能力的達(dá)成主要是由課程來實現(xiàn)，課程設(shè)置的有效性是上述目標(biāo)達(dá)成的前提。只有先證明課程的有效性，才能證明課程的設(shè)計和教學(xué)是有效的。

（2）課程和畢業(yè)能力之間的關(guān)聯(lián)程度如何？一門課程不可能涵蓋所有的畢業(yè)能力，每一門課程在人才培養(yǎng)過程中所起到的作用更不可能是等效的，那么如何計算并科學(xué)表達(dá)課程和畢業(yè)能力之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系？

為此，本文通過建立“課程—能力”矩陣，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘Apriori算法對高職課程與畢業(yè)能力的關(guān)聯(lián)性分析建立模型，期望能為高職院校提供一個有效的課程設(shè)置計量分析方法和課程設(shè)置改進(jìn)依據(jù)，分析模型為：

二、關(guān)聯(lián)性分析模型構(gòu)建

（一）構(gòu)建“課程—能力”矩陣

根據(jù)專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)對畢業(yè)能力要求、畢業(yè)能力要求指標(biāo)點進(jìn)行設(shè)計，并進(jìn)行編碼轉(zhuǎn)換。

在編碼表中，畢業(yè)能力要求編碼為Bi（i=1，2，…N），表示專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)所設(shè)置的所有畢業(yè)要求。畢業(yè)要求所設(shè)置的具體指標(biāo)點，編碼為Bij（i=1，2，…N;j=1，2，…N）。

再對依據(jù)畢業(yè)能力指標(biāo)所設(shè)置的課程進(jìn)行編碼，編碼規(guī)則為（i=1，2，…N）。

（二）初始化“課程—能力”矩陣

建立初始化的“課程—能力”矩陣。

三、算法及算例分析

（一）矩陣的布爾運算

建立初始化的“課程—能力”矩陣后，需要在矩陣中進(jìn)行賦值評價。不同于其他的評價賦值，本研究認(rèn)為畢業(yè)能力指標(biāo)大部分是描述性的結(jié)論、非量化的彈性指標(biāo)，使用李克特等測量量表賦值說明“畢業(yè)能力指標(biāo)B”由“課程A”實現(xiàn)的度量很難精確，因此本研究在賦值上采用布爾代數(shù)，即，只考慮相關(guān)（True=1）或不相關(guān)（False=0）。

1.布爾運算賦值條件設(shè)定

對畢業(yè)能力指標(biāo)B與課程A完全不相關(guān)、相關(guān)或完全相關(guān)成立的條件進(jìn)行設(shè)定：

條件1：課程Ai的課程目標(biāo)和主要授課內(nèi)容能直接培養(yǎng)該畢業(yè)能力Bi;例如，溝通技巧課程直接培養(yǎng)畢業(yè)能力B11“能準(zhǔn)確、簡練地使用普通話或使用書面語言進(jìn)行有效溝通的表達(dá)”（以下以B11代替該畢業(yè)能力的內(nèi)容）。

條件2：課程Ai的課程目標(biāo)和主要授課內(nèi)容不能直接培養(yǎng)畢業(yè)能力Bi，但滿足：（1）在課程Ai中畢業(yè)能力Bi是成績評價的重要組成部分;（2）通過課程Ai的教學(xué)環(huán)節(jié)能有效提高畢業(yè)能力Bi;（3）成績評價和能力提高是可被記錄和衡量的。例如，思想道德修養(yǎng)課程（以下簡稱“思修”）不直接培養(yǎng)畢業(yè)能力B11，畢業(yè)能力B11也不是思修課程成績評價的重要組成部分且不需要衡量，則視為不滿足條件2。課程“酒店前廳”不直接培養(yǎng)畢業(yè)能力B11，但在課程主要教學(xué)和實訓(xùn)環(huán)節(jié)中需要學(xué)生進(jìn)行有效溝通，且溝通是否得當(dāng)是課程“酒店前廳”成績評價的重要組成部分，則視為滿足條件2。

布爾運算的條件假設(shè)需要使專業(yè)所設(shè)置的課程能與畢業(yè)能力最大程度的關(guān)聯(lián)，筆者認(rèn)為只有這樣才能打破課程與課程間的壁壘，使課程相互關(guān)聯(lián)、相互支持。

2.布爾運算賦值

True：畢業(yè)能力指標(biāo)B與課程A可以相關(guān)或完全相關(guān)，滿足條件1，或不滿足條件1但滿足條件2，賦值為1。

False：畢業(yè)能力指標(biāo)B與課程A完全不相關(guān)，不滿足條件1或2，賦值為0。

3.布爾運算

根據(jù)布爾運算的賦值假設(shè)條件，可組織企業(yè)、專業(yè)人士對“課程—能力”矩陣進(jìn)行賦值評價。表5為企業(yè)對“畢業(yè)能力指標(biāo)點Bij”是否與“課程Ai”的賦值表示例，1表示相關(guān)，空格（0）代表不相關(guān)。

（二）Apriori算法下的高職“課程—能力”關(guān)聯(lián)度

1.Apriori算法分析

Apriori算法是挖掘布爾運算關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項集的算法，包含支持度計算和置信度計算，本算法采用的公式為：

設(shè)課程合集A，畢業(yè)能力指標(biāo)合集B為關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)，對應(yīng)的支持度為：

設(shè)課程合集A對畢業(yè)能力指標(biāo)合集B的置信度為：

利用公式（1）、（2）對布爾運算賦值后的“課程—能力”矩陣進(jìn)行計算。為了提高運算效率，減少候選集多、運算時間長等問題，常規(guī)或改進(jìn)的Apriori算法會將頻繁性小的數(shù)據(jù)刪除，但對于課程和畢業(yè)能力關(guān)聯(lián)性挖掘而言，只要兩者之間有關(guān)聯(lián)性就需要最大限度地探討課程支持畢業(yè)能力達(dá)成的可能性。為此，筆者在實際計算過程中未去除頻繁性小的數(shù)據(jù)，而是得到所有關(guān)聯(lián)結(jié)果后再進(jìn)行調(diào)整。

在筆者構(gòu)建的酒店管理專業(yè)“課程—能力”矩陣實際算例中，課程合集為Ai（包含通識課程），畢業(yè)能力合集為Bi，Bi={B1=（B11，B12，B13，B1j），…Bi=（Bi1，Bi2，Bi3，Bij）}，i=1，2，…N;j=1，2，…N。計算時，只計算畢業(yè)能力指標(biāo)合集Bi的值。最終分析結(jié)果為：

Apriori算法分析結(jié)果1：為使所有課程都能與畢業(yè)能力相關(guān)聯(lián)，即，所有課程與畢業(yè)能力至少相關(guān)1次，設(shè)最小置信度閾值=0，共有關(guān)聯(lián)結(jié)果198個。

Apriori算法分析結(jié)果2：為使所有畢業(yè)能力都能與課程相關(guān)聯(lián)，即，所有畢業(yè)能力與課程至少相關(guān)1次，設(shè)最小置信度閾值=0.007，共有關(guān)聯(lián)結(jié)果56個。

在表6的算例分析示例中，rules為關(guān)聯(lián)規(guī)則，support為支持度，confidence為置信度，lift為關(guān)聯(lián)次數(shù)。關(guān)聯(lián)度計算結(jié)果反映的是畢業(yè)能力要求究竟與哪些課程相關(guān)且關(guān)聯(lián)程度如何，如，rules143代表畢業(yè)能力要求B2與課程A19相關(guān)聯(lián)，但弱于rules195畢業(yè)能力要求B8與課程A14的關(guān)聯(lián)度。

2.關(guān)聯(lián)性區(qū)間的劃分

為更好地利用Apriori算法結(jié)果進(jìn)行分析，可以對畢業(yè)能力要求與課程之間關(guān)聯(lián)性強弱劃分區(qū)間。“Apriori算法分析結(jié)果2”雖然保證了每一個畢業(yè)能力指標(biāo)都與課程相關(guān)，但從算例結(jié)果來看有12門課程不在關(guān)聯(lián)結(jié)果中，其中10門為通識課程，2門為專業(yè)課程。為更全面地對課程和畢業(yè)能力關(guān)聯(lián)性強弱進(jìn)行分析，筆者在關(guān)聯(lián)性強弱區(qū)間劃分上采用的是“Apriori算法分析結(jié)果1”的數(shù)據(jù)。

（1）關(guān)聯(lián)性強弱區(qū)間設(shè)定

強區(qū)間Ⅰ：Support=0.01308900523560210，rules=198-195;

強區(qū)間Ⅱ：Support=0.01047120418848170，rules=194-170;

強區(qū)間Ⅲ：Support=0.00785340314136126，rules=169-143;

弱區(qū)間Ⅰ：Support=0.00523560209424084，rules=142-107;

弱區(qū)間Ⅱ：Support=0.00261780104712042，rules=106-1。

（2）“課程—能力”關(guān)聯(lián)性強弱區(qū)間表（見附表）

按“Apriori算法分析結(jié)果1”對課程進(jìn)行匯總。

（三）畢業(yè)能力與課程關(guān)聯(lián)性分析結(jié)果

根據(jù)表7算例結(jié)果，處于畢業(yè)能力關(guān)聯(lián)性強區(qū)間中的課程，應(yīng)分別向相應(yīng)的畢業(yè)能力傾斜，使課程目標(biāo)的側(cè)重點更為明晰。如，有9門課程處于畢業(yè)能力“B1：具有能夠運用母語和一門基礎(chǔ)外語進(jìn)行有效溝通和交流的能力”的強區(qū)間Ⅱ中，且均為專業(yè)課程，表明上述課程在課程設(shè)計和教學(xué)中應(yīng)重視溝通能力的培養(yǎng)。對于畢業(yè)能力“B8：能夠進(jìn)行市場營銷、酒店產(chǎn)品鑒賞及設(shè)計、督導(dǎo)等工作”，頂崗實習(xí)、畢業(yè)論文（設(shè)計）2門課程處于強區(qū)間Ⅰ中，這為專業(yè)實踐教學(xué)改革提供了新的思路，有助于專業(yè)厘清學(xué)生培養(yǎng)方向和培養(yǎng)特色。

處于畢業(yè)能力關(guān)聯(lián)性弱區(qū)間中的課程，一方面對是否應(yīng)該開設(shè)該課程再加以分析和甄別，另一方面則需要從課程改革著手，增強課程在教學(xué)育人中的作用。受篇幅影響，本文不展開論述。

四、結(jié)論

利用Apriori算法對高職課程與畢業(yè)能力的關(guān)聯(lián)性分析，其實質(zhì)是計算某專業(yè)設(shè)置的課程對畢業(yè)能力達(dá)成的支持度。相對于直接賦予課程權(quán)重來支持畢業(yè)能力達(dá)成等其他方法，本方法一方面可以預(yù)先檢驗課程設(shè)置是否有效地支撐了預(yù)設(shè)的畢業(yè)能力目標(biāo)，另一方面又能量化課程對畢業(yè)能力支持的程度。

但在Apriori算法分析結(jié)果中需要注意的是，筆者的算法分析是對專業(yè)所設(shè)置的所有課程進(jìn)行計算，其中出現(xiàn)了絕大多數(shù)通識課程和少量的專業(yè)課程處于與畢業(yè)能力關(guān)聯(lián)度的弱區(qū)間。對于關(guān)聯(lián)性處于弱區(qū)間Ⅰ、Ⅱ的專業(yè)課程，可以分析并研究是否合并或刪減，調(diào)整課程設(shè)置;但是，通識課程因其特殊性，則不能簡單地刪減處理，而需要重新思考如何加強通識課程的課程建設(shè)與改革，提高通識課程對畢業(yè)能力的支持度。筆者下一步也將在Apriori算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合其他算法進(jìn)一步研究。

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編輯 陳鮮艷