灰色关联分析法的高校公共英语教学质量评价研究

为了有效评价高校公共英语教学质量,提出基于灰色关联分析法的高校公共英语教学质量评价方法。根据最优数据聚类准则,获取高校公共英语教学质量评价指标,建立高校公共英语教学质量评价指标体系,然后使用灰色关联分析按照关联度与评价级别间关系,判断高校公共英语教学质量优劣级别,实现高校公共英语教学质量评价。结果表明,灰色关联方法的高校公共英语教学质量关联度均大于0.90,教学质量非常好,评价指标的选取与评价结果的重测信度均大于0.700,评价结果有效。     

基于应用型人才培养的高校教学质量评价分析研究

高校教学质量评价是教学单位教学质量管理的重要组成部分。随着"互联网+高等教育"的飞速发展需求,区块链、大数据、云计算、人工智能、物联网等新一代信息技术在教育教学方面得到了广泛应用,传统的教学模式已不能满足快速增长的信息化教学需求,教学质量评价改革已成为高校面临的重要课题。高校教学质量评价构建势在必行。本文从教学实际需要出发,提出一种基于应用型人才培养的高校教学质量评价分析平台,通过构建高校教学质量评价分析管理服务体系,对教学质量评价分析平台研究与设计,多元化、多层次满足师生对新时代个性化的教学需求,推进了新时代教学改革的创新发展,有效提升了教学质量和效率。     

对高校教师教学质量评价方法的研究

评价是管理工作的有效手段之一,高校对教师教学质量进行评价是确保人才培养质量的重要保证。通过对高校教学质量评价现状的研究,指出了在评价内容、评价主体等方面存在的不足,运用教师教学质量评价研究成果,并结合评价研究工作实践,初步构建出基于现代教学质量观的教学质量评价指标体系。     

支持向量机在高校教学质量评价中的应用研究

研究准确评价教学质量,有助于实现教学科学管理.高校教学质量评价是一个多层次、多目标的系统工程,传统评估方法存在计算繁琐、主观性大等缺陷.为了提高教学质量评价的准确率,在分析多种教学质量评价模型的基础上,提出改进支持向量机的高校教学质量评价模型.将教学质量评价指标量化成后作为支持向量机输入,评价结果作为输出,采用支持向量机非线性学习能力逼近输入与输出之间函数关系,并采用遗传算法对评价模型参数进行优化.仿真结果表明,改进支持向量机提高了教学质量的评价准确率,克服专家系统的主观因素和神经网络的泛化能力差的缺陷,改进方法为高校教学质量的评价提供了参考依据.     

基于三角模糊数的高校教学质量鲁棒评价体系

本文将三角模糊数引入到高校教学质量评价体系中,提出了一种鲁棒的高校教学质量评价方法,客观合理地完成对教学者的评价,从而为引导教师进行教学改革、提高教学质量和水平提供依据。     

浅议普通高校教学质量评价方案

教学质量是教育教学的生命线,也是人才培养质量的基础,更是学校综合竞争力的体现.本文初步分析与探讨普通高校教学质量评价的目的、原则与设计过程,运用多种评价方法进行实践研究,提出符合高校发展的、科学的评价方案及其建议,对促进高校教学改革、提高教育教学质量具有积极的意义.     

数据挖掘在高校课堂教学质量评价体系中的应用

教学质量是学校发展的重要因素,建立一套系统的教学质量评价体系是高校内部进行教学质量自我监控、自我调节的一种有效机制。通过对高校课堂教学质量评价体系的研究,阐述了评价指标权值确定的过程,并通过基于关联规则的数据挖掘技术进一步验证了评价体系的可靠性,从而使评价结果成为教育管理者进行决策的重要依据。     

基于粒度计算的教学质量评价

连续多年的扩招,高校在校生的规模急剧扩大,高校的教学质量成了全社会关注的焦点.如何科学、合理地确定评价指标,对教师的教学质量进行客观公正地评价,是当前的重要课题.利用粗糙集的属性约简和决策规则生成方法,分析学生对教师课堂教学的测评数据,得到了影响教学质量的关键因素和评价教学质量的最小规则.所得结果对教师改进教学方法,提高教学水平和教学质量,简化教学测评具有一定的指导意义.     

BP神经网络在教学质量评价中的应用

高校教学质量的评价是一个多因素、多变量、模糊的非线性过程。运用BP神经网络建立了教学质量评价模型,通过Matlab神经网络工具箱学习训练网络,并进行测试验证。结果表明,将该方法用于高校教师教学质量评价中,既克服了评价主体在评价过程中的主观因素,又得到了满意的评价结果,具有广泛的适用性。     

高校教师教学质量评价体系的研究与实践

教师教学质量评价是高校教学管理中不可缺少的环节。该文提出了制定评价指标体系的原则,并根据建立教师教学质量评价指标体系应遵循的原则探讨了构建教师教学质量评价指标体系的方法及具体内容。介绍了利用计算机开发网上教师教学质量评价系统的具体功能及操作,最后指出在教学评价中应注意的几个问题。     

OLAP在教学质量评价中的应用研究

教学质量评价是反应教师教学能力和教学成果的重要依据,对于促进高校教学水平的提高具有极其重要的意义,本文针对教学质量评价中存在的问题,利用数据挖掘联机分析处理技术,展开对教学质量评价体系的研究。     

高校教学质量评价的BP神经网络模型

高校教学质量的评价是一个多因素、多变量、模糊的非线性过程。文章运用BP神经网络建立了教学质量评价的数学模型,通过matlab神经网络工具箱学习训练网络,并经测试数据验证。结果表明,基于BP神经网络建立的教学质量评价模型,克服了评价中主观因素的影响,得到了较满意的评价结果,具有广泛的应用前景。     

基于SVM的教学质量监控和评价方法的研究

教学质量是高校的生命线,对教学质量监控及评价数据的加工、分析和利用尤为重要.针对教学质量监控和评价中的问题,文章分析了适合本校的教学质量评价指标,利用SVM理论,结合C#语言和数据库技术,提出了一个基于SVM的教学质量评价方案.对评价数据进行预处理,利用LIBSVM封装技术,对数据进行训练与预测,结果证明,SVM模型能够达到较好的预测精度,评价结果符合要求,具有一定的实用价值.     

基于粗糙集的高校教学质量评价研究

教学质量评价是高校提高教学质量的重要措施,科学合理的教学质量评价体系有利于教师改进教学工作,完善教学手段,提高教学质量。运用粗糙集理论对评价指标权重进行深入分析,从而分析本校目前采用的评价体系是否客观,为改进教学质量评价体系提供决策依据,并通过实验运用粗糙集相关方法对学生所作评价历史数据进行挖掘与分析,实验证明,该方法切实可行。     

基于AHP和排序比的高校本科教学质量评价方法

分析高校二级学院教学质量综合评价方法问题,提出利用AHP层次分析方法,构建高校本科教学质量指标体系层次模型,计算量化的权重,并设计综合考虑指标权重和指标值相对优势的评价模型,最后说明方法实现和应用情况。     

基于粗糙集的教学质量评价

教学质量评价是高校教学建设中的一个重要指标,如何快速的评价每个教师的教学质量,并找出其存在的教学问题,以便及时反馈给教师。本文通过使用粗糙集理论对教学质量评价表进行分析,找出影响教学质量的重要属性,有助于提高教师的教学质量。     

粗集理论和Rosetta系统在教学质量评价中的应用

基于粗集理论,利用Rosetta系统对高校教学质量评价信息系统进行离散化和属性约简,得到了评价指标体系中的核心指标和决策规则。利用这些规则,测得被评估教师的实际教学水平,客观评价教师的教学质量,为教师教学质量评价提供一种新的分析方法。     

高职院校实践教学评价指标体系的影响因素研究

构建基于信息化环境的科学、合理、可操作的高校实践教学质量评价指标体系是实现高职培养目标、确保高职教学质量的需要。该文通过研究高职院校实践教学评价指标的影响因素,进而为研究构建科学合理的评价指标体系提供思路。     

基于BP 神经网络的计算机绘图课程教学质量评价的研究及应用

计算机绘图是一门专业基础课,具有很强的实践性,要求授课老师理论与 实际操作相结合进行授课。如何提高教学质量是当今高校教育的重点,而客观、准确地评价 教学质量对于提高教学质量有着积极而重要的意义。在制定评价指标体系的基础上,利用 BP 神经网络理论构建合理、有效的计算机绘图教学质量评价模型,并对学校的计算机绘图 课程的教学质量进行了评价,找出存在的问题,为今后的教学改革提供方向。     

基于BP神经网络的高校教学质量评价方法

教学质量评价是高校提高教学质量的措施之一。文章首先从使用比较普遍的加权平均法来说明现行的质量评价法所存在的缺陷,接下来进一步将BP神经网络引入到教学质量评价中来,最后,通过实际的例子来说明这种方法的可行性以及有效性。