基于逻辑斯谛回归的高职院校教学诊断与改进的效果分析
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摘 要：教学诊断与改进是高职院校提高教学质量和人才培养质量的重要工作，涉及到学校、专业、课程、教师和学生等多个方面。如何确定教学诊断与改进过程中各方面的工作效果是质量持续提升的保证。该文从教学诊断与改进的效果分析出发，探讨基于逻辑斯谛回归机器学习方法的效果分析模型构建，并以实例数据进行训练与预测，分析教学诊断与改进工作的效果，以提高对整体工作的效果分析的科学性和客观性。
关键词：诊断与改进 逻辑斯谛回归 效果分析
中图分类号：G712 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2019）05（c）-0090-02
为贯彻落实《教育部办公厅关于建立职业院校教学工作诊断与改进制度的通知》（教职成厅〔2015〕2号）、《关于印发<高等职业院校内部质量保证体系诊断与改进指导方案（试行）>启动相关工作的通知》（教职成司函〔2015〕168号），各高职院校充分发挥学校在质量保证工作中的主体作用，建立和完善学校内部质量保证体系，建立常态化的内部质量保证体系和可持续的教学诊断与改进（后续简称“教诊改”）实施方案。然而，教学诊断与改进涉及的因素较多，很难确定某学校的整体诊断与改进工作效果是有效的还是无效的。该研究通过深入探索高职院校的教诊改各诊改项和影响因素，构建诊改效果分析框架，应用逻辑斯谛回归方法来分析并确定学校整体教诊改的效果。
1 高职院校教诊改工作的效果分析
近几年以来，各高职院校为提高教学质量及人才培养质量，不断建立和完善内部质量保证体系，根据办学理念与定位、人才培养目标，聚焦专业设置与条件、教师队伍与建设、课程体系与改革、课程教学与实践、学校管理与制度、校企合作与创新、质量监控与成效等人才培养工作要素，查找诊断出相关问题与不足，并不断完善与改进。高职院校教诊改的质量保证体系的基本框架为“五纵五横”，即包括决策指挥、质量生成、资源建设、支持服务及监督控制5个系统的“五纵”，以及学校、专业、课程、教师和学生等5个层面的“五横”。如何分析与评价一个学校的整体教诊改效果，则需从5个层面的不同诊改项目和诊改要素出发，分析其教诊改工作是有效还是无效。通过对教诊改各项目及要素的分析，结合分析粒度的合适性，可从10个方面来分析其教诊改工作的效果，即质量保证体系、质量监控平台、专业建设规划、专业诊改实施、课程建设规划、课程诊改实施、教师发展规划、教师诊改实施、学生成长规划、学生诊改实施。这10个方面的诊改效果是否有效，决定了这个学校的整体教诊改的效果。
2 逻辑斯谛回归方法的应用分析
因为高职院校教诊改的效果分析，其分析的结果为有效和无效，属于二项分类问题。根据以上描述的逻辑斯谛回归算法原理，可以采用逻辑斯谛回归算法构建预测模型以应用于高职院校教诊改的效果分析。
3 逻辑斯谛回归预测分析模型的构建与实例分析
高职院校教诊改效果分析是二项分类问题，采用二项逻辑斯谛回归模型可以实现对其教诊改效果进行预测分析。下面将首先构建教诊改效果分析的逻辑斯谛回归模型，然后采集样本数据对模型进行训练和预测分析。
3.1 效果预测分析模型的构建
逻辑斯谛预测分析模型的构建主要包括输入参数（特征）和输出结果（效果分类）的确定。高职院校教诊改的效果分析的特征及对应内容如下。
（1）质量保证体系（xx01）：学校质量保证规划、质量制度、质量文化、质量组织和质量队伍。（2）质量监控平台（xx02）：人才培养数据采集平台和信息化管理平台。（3）专业建设规划（zy01）：专业建设目标、标准和规划，人才培养方案，条件保障。（4）专业诊改实施（zy02）：专业诊改机制、人才培养质量、校企融合程度、专业服务社会能力、品牌专业（群）建设成效、辐射影响力。（5）课程建设规划（kc01）：课程建设目标、标准和规划，课程体系设置。（6）课程诊改实施（kc02）：课程建设水平，教学质量诊改，课程质量保证机制。（7）教师发展规划（js01）：师资队伍建设目标、标准和规划，保障条件。（8）教师诊改实施（js02）：师资聘用资格标准，师资队伍建设诊改，师资质量保证机制。教师质量意识，教学改革主动性，师资队伍数量、结构、水平、稳定性、社会服务能力，学生满意度。（9）学生成长规划（xs01）：育人体系，学生综合素质标准，学生素质教育方案，培养目标，全员全过程全方位育人，创意、创新、创业教育。（10）学生诊改实施（xs02）：常态化诊改机制，育人目标达成度，学生自主学习能力、主动学习积极性、职业能力和创新创业能力，服务质量诊改，安全与生活质量保证机制，安全与生活保障，特殊学生群体服务与资助。
高职院校对各项教诊改工作需进行周期性的复核，检查各项工作完成情况并进行打分，最后综合各项得分情况，讨论且评判其最终结果为通过或不通过，即有效或无效。因此，基于逻辑斯谛回归高职院校教诊改工作的效果分析模型，可由以上10个特征作为输入参数，输出结果为有效或无效的二项逻辑斯谛回归分析模型。
3.2 效果预测分析模型实例分析
（1）样本数据采集。以某高职院校作为研究对象，采集100份教诊改的效果分析数据。依据前面构建的教诊改效果分析模型，10个特征作为预测分析模型的输入，每个特征值满分为10分，总计100分，输出结果为有效（1表示）或无效（0表示）。然后对预测分析模型进行训练，根据训练成绩确定模型的有效性。然后再采集20份无输出结果的数据，依据训练好的模型进行预测分析，确定这20份数据的输出结果为有效还是无效。
（2）模型训练。使用Python语言实现基于逻辑斯谛回归算法的预测分析模型。并导入100份样本训练数据，这100份样本数据中，划分80份为训练集数据，20为测试集数据，然后进行训练。训练的输出结果，如样本数据结构：（100，10）;有效（y=1）∶10;无效（y=0）∶90。模型训练情况，如训练成绩：0.9125;测试成绩：0.8500;样本匹配：20/20。模型优化后训练情况，如训练成绩：1.0000;测试成绩：1.0000。
从以上训练和测试的结果来看，此模型是可行的。
（3）效果预测。基于上述训练好的，且已优化的逻辑斯谛回归模型，再导入采集好的20份需预测分析的数据。然后运行模型进行预测。其预测效果如：
[10001001000000010010]
此结果表明：第1份、第5份、第8份、第16份、第19份预测数据的结果是“1”，即这几份教诊改效果为“有效”，其他几份教诊改效果为“无效”，需继续诊改后再做评估。
4 结语
该文基于逻辑斯谛回归算法，设计了高职院校教学诊断与改进的各项分析特征作为逻辑斯谛回归算法模型的输入参数，效果分析结果为输出，然后使用Python语言实现整个算法模型，并对模型进行训练和测试，根据其训练和测试的结果判断模型是可行的，然后对需预测判断的样本数据进行预测，得出教诊改的效果分析结果，使效果分析的结果更趋近于真实。这样，有效地减少了或避免了效果评判的主观性误差，为效果分类评判提供了一种有效的方法和思路。
参考文献
[1] 袁洪志.高等职业院校内部质量保证体系建立与运行实务[M].南京：南京大学出版社，2017.
[2] 李航.统计学习方法[M].北京：清华大学出版社，2012.
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[4] 黄永昌.scikit-learn机器学习[M].北京：机械工业出版社，2018.
[5] 周志華.机器学习[M].北京：清华大学出版社，2016.
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