随着数据库的不断增长,自动从数据库中获取有用的知识成为人们日益迫切的需要,粗糙集理论(Rough Sets )就是在这样的背景下不断发展起来的一种用于不精确、不确定性数据挖掘与处理的新型数学理论,粗糙集理论也凭借其独特的优势而在KDD领域中有越来越重要的地位。粗糙集理论是波兰数学家Z.Pawlak于1982年提出的一种数据分析理论,它的主要思想是:在保持信息系统分类能力不变的前提下,通过知识约简导出问题的分类或决策规则。将粗糙集理论应用于数据挖掘的优越性就是——它无需提供所需处理的数据集合之外的任何先验信息,利用数据集上的等价关系对知识的不确定程度进行度量,从而避免了对知识的主观评价(如证据理论中的信念函数,模糊理论中的隶属度函数)所带来的误差,恰恰是这一点,使粗糙集理论在数据挖掘中具有更强的生命力。本文针对粗糙集理论研究背景和研究现状,将对以下内容进行研究:首先介绍了粗糙集理论的理论基础,包括信息系统、等价类、不可分辨关系和上下近似集等,还详细介绍了粗糙集的约简和核的概念;其次应用粗糙集理论分析了理科教师课程能力问卷,主要分析了目前中学理科教师自身素质与未来新课程标准实施情况的关系,得出了有价值的结论,为今后新课程标准顺利实施提供了有效的途径,也为拓展粗糙集的应用领域做出了探索;最后对粗糙集理论与其它教育评价中常用的数学方法概率论与数理统计和模糊数学进行了比较研究。