随着高等教育的不断普及,教师测评成为反映教师真实情况,推动教学改革的重要手段,如何科学、公正、客观地对高校教师进行测评,成为提高教学质量,促进教师和学校可持续发展的重要任务。利用粗糙集数据处理的优势,本文研究了基于相对不可分辨关系的属性约简算法,给出了高校教师测评的指标体系与测评流程,通过需求分析、系统功能模块设计等工作,开发了基于粗糙集的高校教师测评系统。本文主要研究内容如下:(1)研究了基于相对不可分辨关系的属性约简算法。通过分析已有属性约简算法,结合不可分辨关系和相对不可分辨关系,本文给出两种不同的属性重要度求解方法,约定了本文约简满足的条件,进而研究了相应的属性约简改进算法;(2)设计了基于粗糙集的测评流程。借鉴已有指标体系,本文设置了高校测评指标体系,通过数据采集、综合测评、属性约简等方法,对高校教师测评数据进行处理,实现将属性约简引入到优化高校教师测评指标体系中的研究目的,并结合需求分析、系统模块设计等工作,完成了系统的设计任务;(3)研发了高校教师测评系统。通过介绍系统开发环境,本系统将系统用户划分为学生、教师、专家和管理员等角色,以角色划分为基础,完成了系统登录、学生模块、教师模块、专家模块和管理员模块等主要模块的功能实现,详细地展示了教师测评流程,并将粗糙集理论引入到测评数据分析中,有利于寻找影响教师测评的重要因素。基于粗糙集的高校教师测评系统是一个交互性强、多层次反映教师真实情况的测评系统,可方便地采集和处理测评数据,并通过测评结果比较,发现教师存在的问题,为其及时改进提供合理化建议。