粗糙集的数据挖掘在教学评价里的应用，思路挺清晰的。数据预、属性约简、规则提取这一套流程，逻辑上还蛮顺的。尤其是用了两种约简算法，一个属性，一个搞属性值，效率不低。

粗糙集的约简算法用起来感觉挺方便，像是用分明矩阵做属性约简那段，代码也不复杂，Matlab实现起来也挺直观。你想去掉冗余、提炼关键因素，这招挺好使。

教学评价数据这种结构化的表格挺适合下手挖掘。你只要把决策表准备好，扔给粗糙集一套算法，基本就能摸清哪些指标是影响效果的“硬通货”。

如果你想深入玩玩约简和规则提取的细节，可以去看看那份粗糙集属性约简课件，讲得还不错；或者这篇基于粗糙集的数据挖掘技术探索，案例挺多。

规则提取这块也有点意思，启发式约简的部分挺适合教学场景的。想快速找出教学效果背后的“套路”？这就能帮你省不少功夫。

如果你平时用Matlab搞建模或者数据，可以试试这段下近似属性依赖度和条件熵的实现，方便做指标筛选。

嗯，，如果你做教育类项目，想提升教学质量的自动化程度，这篇资料还是蛮值得一看的。如果你本身对粗糙集感兴趣，那就更别错过了。