基于三支決策的人才培養評價模型研究

趙宏巖 崔成 吳隆鑫

摘要：作為高校人才培養質量與培養過程的重要補充手段之一，高校開設了計算機類選修課程。但是在培養的全過程中存在著種種不確定因素，制約了人才培養的質量進而導致評價出現偏差。以選課及考核環節，綜合考慮培養目標和培養成本，制定了選課建議分類評價指標。基于三支決策粗糙集理論，對計算機類選修課程的選課建議分類模型以及課程考核三支思想進行闡述，實現了三支決策理論的拓展應用。

關鍵詞：人才培養;考核;三支決策粗糙集理論;評價

中圖分類號：TP311? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）03-0173-02

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

1 引言

隨著高校教學改革的不斷深入，因材施教教學理念的不斷深化，作為衡量高校辦學效益評估指標的人才培養質量的評價尺度顯得尤為重要。在整個高校的人才培養過程中，很多場景都要考慮到評價問題，理想狀態就是找到最優對象。在計算機類選修課教學培養過程中，有效地分析和處理相關信息，對每一個培養環節都十分重要。例如說學生與課程，學生與班級，班級和系等。學生、課程、班級、系都屬于需要評價的對象。

本文基于三支決策[1-4]理論，闡述了計算機類選修課選課建議評價指標及分類模型，給出了應用策略。

2 應用理論

粗糙集 [5]，描述如下：

設[apr=U，R]為近似空間，[X?U]，可得

[aprX=∪{Y∈U/R│Y∩X≠φ}]

但是經典粗糙集理論沒有使得決策更寬容，導致了一定的評價損失。

三支決策的主要思想是“三分而治”。如：學生分類：優秀/很差/中不溜;考試閱卷：及格/不及格/臨近及格;團隊建設：老/中/青;規劃;三步走（短、中長期目標）;待人：熱情似火/冷若冰霜/溫和有禮;相親：一見鐘情/永不再見/先處再說等。

上下近似集將論域分為3個部分：

X的正域：

<E：＼2021知網文件＼1-3＼2＼8xs202103＼Image＼1.JPG>

X的負域：NEG（X）=U-[apr]（X）;

X的邊界域：BND（X）=[apr]（X）-[apr]（X）;

可得三支決策的基本思想，關鍵是閾值的設置，來劃分3個區域。

設三元組決策表<E：＼2021知網文件＼1-3＼2＼8xs202103＼Image＼2.JPG>

在S中，[X∈U]，[α]和[β]為閾值，[PX|XB]為條件概率，則對于[?x∈U]，規則為：

<E：＼2021知網文件＼1-3＼2＼8xs202103＼Image＼3.JPG>

其中：[α=λPN-λBNλPN-λBN+λBP-λPP]

[β=λBN-λNNλBN-λNN+λNP-λBP]

3 問題背景

作為大學階段的計算機教育也存在著從精英化到普及化的規律。隨著科技水平的日新月異，對于計算機的知識汲取只靠必修課程來解決是不現實的。加之MIS、OA、Internet、BigData、AI、Cloud-Computing等相關技術的進步和發展以及使用的深度和廣度已經有了很大的變化，高校陸續通過開設計算機類選修課來彌補學生獲取知識的途徑。但同時存在不可忽視的問題，那就是選修這些課程的知識和能力基礎，由于大學的生源選拔原因，高中階段的信息技術知識儲備是存在巨大差異的。這也間接地影響了開設計算機類選修課程的難度和人才培養的質量。開設計算機類選修課時不能隨意化，選課對象的篩選也是人才培養評價的重要環節。

3.1 計算機類選修課程選課評價相關指標

指標1：選修課程的成績要求

計算機選修課的開設不但要考慮開設課程的相關資源投入，而且要充分認識到課程接受對象的能力素質要求。選修課程是建立在一定計算機應用水平基礎上的，為了避免盲目選課造成的接受知識困難，甚至最終無法獲取學分的情況。要在選課之前進行相關課程的測試或者要求先導課程的成績閾值。如：選修MIS課程的學生要求具備程序設計、數據庫等相關課程基礎或者測試成績達到相關MIS課程的最低要求。選修AI課程的學生要求具備良好的數學、英語、算法基礎。通過實際教學過程反饋，說明選課前測試環節對于計算機選修課的人才培養評價質量是很重要的，也是衡量評價可信度的一個重要指標。

指標2：課程的相關學習經歷，獲獎情況

對于有相關課程學習基礎和經驗以及課程內容參賽獲獎經歷的學生，可以更好地選擇相關的選修課課程，結合學生的參賽情況也是開設選修課程的重要參考標準。

指標3：團隊協作能力

一般情況下計算機：選修課課程的教學以講授和實驗1：1的方式進行。無論是課程講授或者實驗教學，現階段大多數高校都在使用分組，分層教學模式。課程設計了以培養小組成員協作為目的的綜合實驗項目。團隊協作能力能夠反映出整個團隊的學習效率和協作解決問題的水平，也是人才培養評價的重要觀測點。

指標4：考勤情況

能夠體現良好的學習主動性和學習意愿。

指標5：自學能力

自學能力突出的學生能夠體現更高的培養價值以及課程開設的價值。

4 選課建議分類及決策模型

表1學生選課前建議分類決策表（以MIS選修課為例）

其中v1程序設計成績條件屬性，v2為數據庫成績條件屬性，v3為學習經歷條件屬性，v4為團隊協作能力條件屬性，v5為出勤情況屬性，v6為自學能力條件屬性，D1為決策屬性，分為不適合，適合。

確定各個決策風險值并計算[α]，[β。]根據計算[PX|XB]的值，得

評價三支決策模型：

P規則：如果[PX|XB≥α]，則[X∈POSBX]，即決策類的概率大于等于[α]，即對學生對象做出建議選修決策。

N規則：如果[PX|XB≤β]，則[X∈NEGBX]，即決策類的概率小于等于[β]，即對學生對象做出不建議選修決策。

B規則：如果[β<PX|XB<α]，則[X∈BNDBX]，即決策概率大于[β]并且小于[α]，不能給出是否建議選修決策。

對于劃分到正域，負域中學生對象，決策已經明確也就是傳統的二支決策的思想。但是三支決策的最大價值就是出現了模糊決策的區域即邊界區域。在邊界區域中進一步挖掘信息可以讓在邊界域中的一部分對象進一步分流到正域或者負域當中。例如，可以根據選修課程的能力基礎要求給出除決策以外的建議，提高某些課程的成績或者相關能力。對于有進一步選修相關課程意愿的學生，提高了學習獲取課程知識的幾率。對于選課目的不清晰的學生也減少了盲目選課帶來的各方面的投入損失。

5 選修課程考核評價的三支思想

評價人才培養質量的重要手段之一就是課程的考核。傳統的選修課課程的考核方式為考查，實行二分類模式評價“合格”和“不合格”。在這種評價模式下容易出現由于信息不充分導致的評價損失，對于反饋真實的選修課程的人才培養效果是不利的，致使評價的可信度降低。如：課程評價過程中存在干擾信息，在二分類模式下很容易出現評價結果低于學生真實能力獲取情況。所以在選修課程考核評價過程中引入三支評價思想：即根據學生的現有知識水平和理解能力，充分考慮學習能力的差異以后，設計2個方向的考核內容——基礎必做方向和提高選做方向。根據得到的基礎必做方向的評價數據后，疊加提高選做方向的數據。把提高選做方向的數據進行三分，合格數據、不合格數據、有潛力合格數據。這里有潛力合格數據是根據課程考核標準判定有達到合格潛力的數據。這樣的評價思想也增加了學生學習選修課程的積極性，也達到了選修課程的人才培養目的。

6 結語

本文結合了粗糙集和三支決策理論，給出了計算機選修課程的選課建議指標，根據選課決策規則建立了三支分類模型，闡述了考核評價的三支思想。通過對三支決策理論的引入提?高了計算機類選修課程的選課質量和人才培養評價的客觀性，降低了決策的損失。

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【通聯編輯：梁書】