基于数据挖掘的高校教师师德师风测评系统设计探究

关键词：数据挖掘；高校教师；师德师风；综合测评系统

中图分类号：TP391 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）21-0060-03

0 引言

随着社会进步和教育事业发展，高校教师的角色已从单纯的知识传授者转变为引导学生全面发展、塑造学生品格的良师益友。立德树人成为高校教师不可或缺的重要职责，要求教师不仅在教学上表现出色，更要在道德修养、人格魅力和教育情怀等方面成为学生的楷模。科学的立德树人测评体系和理论是高校教师师德师风建设的关键问题之一，在这方面已有一些丰富成果。

刘辰等探讨了基于ANP的高校教师师德师风测评模型[1]。刘学莎等构建了高校教师师德师风考核评价体系[2]。李爽等探讨了智能时代数据驱动的在线教学质量评价[3]。刘伟、陈华研究了师德师风评价中数据挖掘技术的应用[4]。然而，具体的、客观的可量化的师德师风综合测评系统的开发与设计研究成果相对较少。

本文旨在设计一个基于数据挖掘的高校教师立德树人综合测评系统。该系统利用先进的数据挖掘技术，从多来源、多维度收集与高校教师立德树人相关的数据，并通过科学的评估模型进行深入分析，为高校教师的立德树人效果提供更为客观、公正的评价。同时，通过反馈机制促进高校教师立德树人能力的提高和预警。高校教师师德师风测评系统构架图见图1 所示。

1 测评系统需求分析

1.1 用户分析

系统面向高校、教育机构的管理者、一线高校教师、大学生、学生家长以及经过审批的其他相关人士。教育管理者包括学校领导、教务管理人员等，他们需要通过系统全面了解高校教师的师德师风情况，以制定相关政策和进行决策。高校教师作为被评估对象，能够通过系统查看自己的评估结果，以便进行自我提升和改进。学生和家长作为教育服务的接受者，可以通过系统了解高校教师的师德师风表现，提供反馈意见。

1.2 功能需求分析

1） 数据采集功能。系统能够自动或半自动地从多个来源（如教学管理系统、科研管理系统等已有信息平台和互联网数据）采集高校教师的相关数据。支持手动输入数据，以处理无法自动采集的信息。

2） 数据处理功能。对采集到的原始数据进行全面的清洗和标准化处理，对所有与评价系统相关的数据进行校验，以确保数据的质量、正确性、一致性、完整性和准确性。

3） 数据分析功能。应用较为成熟的数据挖掘技术（如关联规则挖掘技术、多种聚类分析、决策树等）对高校教师的相关数据进行深入分析，提取关键指标。构建综合评估模型，根据提取的关键指标对高校教师的师德师风进行量化评估。

4） 结果展示功能。以图表、报告等形式直观展示高校教师的师德师风评价结果。支持按高校教师个体、学院、学科等不同维度进行结果的汇总和比较。提供结果导出功能，以便用户进行进一步的分析和处理。

5） 用户权限管理和安全性管理功能：实现有效用户、合法用户的注册、登录和基本权限管理等基本功能。根据用户角色分配不同的访问权限和操作权限。

6） 系统维护功能。提供系统日志记录功能，以便保证系统运行情况的追踪、发现问题、定位问题。综合评测系统还应具有定期数据备份和数据恢复功能，确保数据的安全性和系统的稳定性。

2 测评系统数据分析

2.1 数据来源

1） 问卷调查与访谈。设计问卷，向高校教师、学生和家长等利益相关者收集关于高校教师师德师风的直接反馈。通过面对面或电话访谈的方式，深入了解高校教师的工作情况、教学理念等。

2） 现场观察和视频分析法。安排观察员进入教室或其他教学环境，直接观察高校教师的教学行为和师生互动。利用教室监控或专门录制的视频，对高校教师的教学表现进行事后分析。

3） 文档和记录分析法。分析高校教师的教学日志，了解其教学计划和内容安排，评估其教学准备和组织能力，了解其教学反思和策略。通过学生的学习效果和成才效率，侧面评价高校教师的立德树人效果。

4） 高校教师社交媒体分析。从高校教师在社交媒体上的数据中，提取关于其教学理念和师德师风的信息。监测学生和高校教师在在线平台上的讨论，了解他们对师德师风的看法和反馈。

5） 第三方数据源。接入教育部门或学校的数据库，获取高校教师的资格认证、培训记录、奖惩情况等官方信息。利用学术数据库检索高校教师的科研成果、论文发表和学术活动参与情况。

6） 接口和API集成。与学校或教学机构已有的教学管理系统、考勤系统、学生行为系统等信息系统对接，实现数据的自动同步和交换。利用外部服务提供商（如在线教育平台、学生评价系统等）提供的API，获取相关数据。

在采集数据时，需要注意数据的准确性、完整性和隐私保护。同时，应确保采集过程符合相关法律法规和伦理规范。采集到的数据还需要经过预处理和清洗，以去除噪声和无关信息，提高后续数据挖掘和分析的准确性。

2.2 数据处理

在构建高校教师师德师风综合测评系统时，数据处理是确保数据质量、提高分析准确性的关键步骤。

1） 数据清洗。对于数据中的缺失值，可采用填充法（如使用均值、中位数、众数等填充），或使用算法（如K近邻、决策树等）进行预测填充。异常值处理可通过统计方法（如3σ原则、箱线图等）识别异常值，并根据实际情况进行修正或删除。删除或合并数据中的重复记录，确保数据的唯一性。

2） 数据转换。对多渠道采集到的不同数据类型进行统一转换，通过标准化（如Z-score标准化）或归一化（如最小-最大归一化）处理，消除数据量纲对评价结果的影响。

3） 数据降维。通过矩阵变换等方法将原始特征空间中线性相关的数据转换成线性无关的新数据，准确反映评价结果。减少数据维度时，根据特征的重要性、相关性等指标，选择对分析目标影响较大的特征，去除冗余特征。

4） 数据排序与分组。按照某一或多个字段对数据进行排序，以便进行有序分析。将数据按照特定规则（如高校教师所在学院、学科等）进行分组，以便进行分组比较和分析。

5） 数据平滑与插值。通过移动平均、指数平滑等方法，减少数据中的随机波动和噪声。对于缺失的数据点，通过插值方法（如线性插值、多项式插值等）进行估算和填充。

6） 数据聚合与统计。按照特定维度（如教学能力、科研能力、诚信科研、为人师表等）对数据进行聚合，计算总和、平均值等指标。对数据对应的指标进行统计分析，计算其均值、标准差、相关系数等统计量，了解数据的分布和关系。

在实际应用中，需要根据数据的特点、分析数据的用途以及指标的意义选择合适的数据处理方法。同时，还需注意处理过程中出现的误差和偏差，确保处理后的数据能够真实、准确地反映原始数据的特征和规律。

2.3 测评系统中的数据挖掘算法

在构建高校教师师德师风综合测评系统时，选择合适的数据挖掘算法对于提取关键指标、构建评估模型以及得出准确结果至关重要。系统测评过程如图2 所示。根据高校教师师德师风综合评测系统的测评体系以及功能需求，可以用以下两类数据挖掘算法进行处理。

1） 支持向量机（SVM） [5]。支持向量机通过找到能够最大化类间隔的决策边界来进行分类。适用于高维数据、非线性问题和小样本情况。在构建高校教师师德师风综合测评系统时，收集与高校教师师德师风相关的各种数据，如教学能力分析、学生评价分析反馈、同行专家分析、科研业绩分析、立德树人情况分析等。从清洗后的数据中提取关键特征，这些特征将用于后续的SVM模型训练。根据数据的特性选择合适的核函数（如线性核、多项式核、高斯核等），并对SVM 模型的参数进行优化选择和确定，以找到最佳的超参数组合。使用调优后的参数训练SVM模型，使其能够准确地对高校教师师德师风进行分类或评分。系统采用测试数据集对训练、优化后的SVM模型进行有效性、正确性和性能的评估，包括召回率、计算准确率等指标。根据以上评价参数对模型进行再一次的调优，如调整核函数、增加或减少特征、改变参数等。

2） 层次聚类或基于密度的聚类[6]。收集与师德师风相关的多维度数据，如学生评价、同事评价、领导评价、教学成绩、科研成果，对数据进行处理之后。从预处理后的数据中提取关键特征，特征应能够全面反映高校教师的师德师风表现。选择对聚类结果影响较大的特征进行后续分析。设置合适的参数，如聚类数目、距离度量方式、迭代次数等对数据进行聚类分析。然后对聚类结果进行评估，可以使用轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等指标来评估聚类的效果。根据聚类效果对聚类模型进行优化，如调整参数、改变聚类算法等，以获得更好的聚类效果。根据聚类结果，将数据划分为不同的簇，每个簇代表一种师德师风类型或水平。将训练好的聚类模型集成到师德师风评价系统中，实现自动化聚类分析。通过系统界面展示聚类结果，为高校教师、学校和教育管理部门提供直观、全面的师德师风评价信息。根据聚类结果，可以进一步分析不同类型高校教师的师德师风特点，为针对性地改进和提升师德师风水平提供决策支持。

在选择数据挖掘算法时，需要考虑数据的类型、规模、维度以及问题的具体需求。可以通过交叉验证、网格搜索等方法来评估算法的性能和选择最优参数。此外，还需要关注算法的计算复杂度、可扩展性和可解释性等方面，以确保所选算法能够在实际应用中取得良好效果。

3 测评系统的系统设计

高校教师师德师风测评系统架构设计包括数据层、逻辑层和展示层在内的三层系统架构，确保系统的稳定性和可扩展性。根据系统的需求分析，包括用户分析和功能需求分析，设计合理的数据库表，包括高校教师基本信息表、教学评价表、科研成果表、评价指标表、数据挖掘算法表、综合评价结果表、评价专家基本信息表、专家权重信息表、准则权重信息表等，以支持数据的存储和高效检索。采用数据挖掘算法，如分类算法中的支持向量机、层次聚类分析、密度聚类分析等，对教师数据进行深入分析，提取出反映师德师风的关键指标。另一方面是功能模块的划分和设计。该综合测评系统主要包括多源数据的采集、数据处理、数据分析、结果展示等模块，各模块功能明确且相互独立，以便于系统的维护和功能、性能的升级。

系统的实现与测试是确保软件质量的关键步骤。系统的实现采用Node.js 编程语言，PostgreSQL 数据库，以及JavaScript库用于构建用户界面。系统的测试包括单元测试、集成测试、整个系统综合测试以及代码审查。

4 结论与展望

基于聚类算法和支持向量机的评价模型在师德师风评价中具有显著优势。通过对多维度数据的聚类分析和特征分析，能够将高校教师群体划分为不同的师德师风类型或水平，为教育管理部门提供更加全面、客观的评价依据。这种数据驱动的评价方式减少了主观因素的影响，提高了评价的公正性和准确性。其次，系统采用先进的技术栈，能够确保系统的稳定性、可扩展性和易用性。后端技术如Node.js编程语言、Django框架以及数据库技术的运用，前端技术如React框架和UI组件库的应用，使得系统能够高效地处理大量数据，提供稳定的服务，并为用户提供友好、直观的操作界面，提升用户体验。

师德师风综合测评系统仍有许多值得进一步研究和改进的问题。首先，随着教育信息化的不断发展，可以考虑引入更多的数据源，并探索将深度学习等先进技术应用于师德师风评价中。其次，通过人工智能、大数据分析技术（如深度神经网络模型）更加准确地识别高校教师的师德师风特征，为个性化评价提供可能。此外，可以更加深入关注评价结果的反馈和应用机制。通过建立完善的反馈系统，将评价结果及时、有效地反馈给高校教师本人和教学、教育管理相关部门和人员，促进高校教师的自我提升和持续改进。