基于数据挖掘的AHP算法在职业教育教学评价系统中的应用

以当前的职业学校教育教学为平台,就如何将数据挖掘与教学质量评价指标相结合的问题进行研究,通过借鉴国内外职业教师教学质量评价指标体系的有效挖掘,解决目前教学质量评价指标分数比例的不合理性,提出运用AHP算法来确定教学质量评价指标比例,使教学质量评价公平、公正、合理、高效。     

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AHP的高职院校教学质量评价指标的分析与研究

教学质量评价是教学质量管理的重要手段,构建科学的、系统的、行之有效的教学质量评价体系和运行机制,对加强和提高教学质量具有重要意义。而教学质量评价指标的设定是教学评价中最基本和最重要的一个环节,本文利用AHP（层次分析法）对现行指标进行分析和改进,最终设定出一个比较公正、合理的教学评价指标,为教学质量评价体系提供了一个评教标准,并为教师提高教学质量水平提供了一定的依据。     

语言信息集成算子在教学质量评价中的应用

针对教学质量评价过程中评价指标取值的模糊性,采用语言评价短语对教学质量各指标进行评价,利用语言信息集成算子将各指标评价值集成为综合评价值,并根据该综合评价值对教学质量进行评价。最后,给出了相应的算法实现,并通过一个实例表明本方法的有效性。     

利用VBA在Excel中实现教师教学质量的模糊综合评价

该文以研究生教育教学质量评估为例,讨论了教师教学质量评价指标,采用层次分析法确定了各项指标的权值,给出了一个关于教师教学质量评价的模糊综合评价模型,利用VBA编程在Excel中实现模糊综合评价的计算。     

模糊层次分析法在教学质量评价中的应用研究

研究教学质量评价问题,由于评价涉及的评价指标多为定性指标,难以进行准确地量化,传统定性评价和单因素评价法带有相当片面的主观性,评价的结果不精确。为了提高评价的精度,应用模糊层次分析法进行教师教学质量评价,首先从教学效果、教学内容、教学方法和教学态度四个方面构建评价指标体系,然后充分考虑多位专家经验,应用层次分析法计算出各参评指标的权重,最后利用模糊数学挖掘出教学质量等级与参评指标之间的规则知识,并建立了教学质量评价一致性判断矩阵。仿真实例表明,模糊层次分析法可以对教师的教学质量进行准确的评价,较单因素评价法准确性更高,从而证明了此方法的有效性和可行性。     

数据科学与大数据专业教学质量评价方法

本文首先介绍了粗糙集理论的相关知识,其中重点介绍了属性约简的应用。根据高等学校教学质量评价的多个指标体系,综合对比分析,利用已有的理论模型构建相对应的数据表,即形成了关于新设专业教学质量评价的知识表。其次,利用算法删除多余的评价指标后,得到关于专业教学质量评价的具体指标。最后在此基础上,对得到的具体评价指标进行分析后,提出了改善教学质量的初步措施。     

层次分析法和神经网络相融合的教学质量评价

为提高教学质量评价准确性,提出一种基于层次分析法和神经网络相融合的教学质量评价方法（AHP-BPNN）。采用层次分析法构建评价指标体系,筛选出对评价结果有重要影响的指标作为BP神经网络输入,采用神经网络建立教学质量评价模型。仿真结果表明,AHP-BPNN不仅简化神经网络的结构,而且提高了教学质量的评价精度和评价效率,是一种可行、有效的教学质量评价方法。     

基于大数据的计算机网络技术实践教学质量评价指标体系研究

针对传统评价指标体系评价精度较低,提出基于大数据的计算机网络技术实践教学质量评价指标体系研究。选取教学准备、组织教学、教学效果、教学方法作为评价指标,并制定相应的评价标准;运用大数据的计算机网络技术计算各个评价指标权重;结合各个指标权重值,制定合理的评语,以此构建了一套完整的基于大数据的计算机网络技术实践教学质量评价指标体系。经实验证明,此次构建的体系平均评价矢量0.87,传统体系的平均评价矢量0.42,具有较高的评价精度,可以良好地满足实践教学质量评价需求。     

基于大数据挖掘的体育课堂情景教学质量评价系统

为了提高体育课堂情景教学质量，提出基于大数据挖掘的体育课堂情景教学质量评价系统。系统由初始设置、数据准备、评价过程管理和评价结果管理4个模块组合而成，评价指标体系由一级指标与二级指标组成，且通过粗糙集理论完成各项指标的权重值标定，采用数据挖掘中决策树法完成综合评价的分析。最后给出系统的网页结构和具体工作流程，实现体育课堂情境教学质量评价系统的构建。实验证明系统评价结果符合客观实际基础上科学性更强，且系统运行速度较快、页面简洁、操作便捷，适用于实际的教学质量评价应用中。     

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。     

混合式教学模式下高等继续教育教学质量评价体系探究

结合高等继续教育混合式教学特点,从课前准备、互动学习、学习结果三个阶段分别选取指标,构建了包含25个三级指标的高等继续教育混合式教学质量评价指标体系,对基于该指标体系的教学质量评价算法进行了详细分析.研究发现,高等继续教育混合式教学质量评价指标体系选取和赋权过程都还不成熟,具体操作过程中还存在很大的主观性,但相信随着混合式教学在高等继续教育中的深入应用,相应的教学质量评价体系也会越来越完善.     

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。     

BP神经网络在教学质量评价体系中的应用

教学质量评价是对教学质量进行过程控制的重要手段。采用多层前传网络结构（back-propaga-tionnet2workconstruction,BP网络）,测试教学质量评价体现的完整性,让教学质量评价系统更充分的体现其功能,希望能通过BP神经网络的自学习自识别模式理论更好的对评价的指标进行衡量,从而更好的对评价的结果的有效性、合理性进行把握。     

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.     

基于关联规则的教学质量评价数据挖掘

课堂教学质量评价是教学质量评估的重要内容,是提高教学质量的重要途径和手段.讨论利用数据挖掘方法中的Apriori算法对教学质量评价数据进行关联规则挖掘,挖掘教学质量与考核对象,考核指标之间的内在关系,为教学管理提供决策支持.     

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BS架构的体育教学质量评价系统设计

为解决传统体育教学质量评价系统评价置信度低的问题,本文设计了基于BS架构的体育教学质量评价系统。首先,在硬件方面,设计数据采集板卡以及模拟数字转换器;其次,进行系统软件设计,确定体育教学质量评价指标的贡献值和权重;最后,进行实例分析。实例分析表明,设计的评价系统具有更高的置信度。     

基于Vague集的教学质量多指标模糊评价

针对课程教学质量评估的模糊性和不确定性问题,通过构建一个多指标模糊评价模型,利用改进的层次分析法确定各评价指标权重,提出一种基于Vague集算术运算的教学质量综合评价方法.以西安石油大学<材料成形原理和工艺>课程为例进行验证分析,结果表明该模型具有较高的工程实用性.