基于UML的学生评教系统建模研究

学生评教系统是适用于高等院校教师课堂教学质量管理的网络软件。在需求分析过程中,将整个系统分为学生评教模块、教师评学模块、教师互评模块和后台管理模块,使用统一建模语言UML对系统进行面向对象的分析和建模,完成了系统的静态建模和动态建模。     

基于图卷积神经网络的高校评教文本垃圾识别模型

目前,高校的学生评教与专家评教,是考核、评价教师的重要依据之一.虽然大多数高校有自己的评教系统,但鲜有高校能将评教的数据合理有效地利用,甚至有些评教内容以偏概全、不切实际,质量难以量化教师的真实情况.本文旨在利用图卷积神经网络模型,充分考虑评教学生对教师评价的图形拓扑关系,深度挖掘评价者与被评价者的特征信息,从而进行准确的垃圾评价识别,帮助评教系统智能化地区分无用的评价信息,从而提升评教智能化.     

高校教学评教系统中关联规则的应用与实现

高校教师教学质量的好差关系着学校的发展及教师自身的发展。本文结合学校学生评教系统数据特点及教师本身存在的特征,提出利用关联规则技术对学生评教系统中产生的相关数据及人事档案系统中的教师信息进行深层次的统计、分析的挖掘方法。在学生评教系统中对教师教学质量的评价与教师的年龄、职称、学历、进修情况等方面进行了探索。     

技工院校学生评教系统的设计与开发

学生评教是教学质量评价的重要组成部分。作者针对技工院校的特点开发了一学生评教系统。该系统基于B/S结构(Browser/Server,浏览器/服务器)模式,采用ASP+jQuery+Ajax动态网页开发技术搭配Microsoft SQL Server 2000数据库开发,运行于Win2003/IIS6.0平台,测试环境为WinXP/IE6(支持Java Script)。使用该系统进行学生评教后,操作方便、效率高,大大减轻了工作量。     

学业预警视角下的高校评教系统设计

评教系统在高校教学质量监控与教学评价中发挥着重要作用。从现有评教系统运行模式及评教效果分析入手,文中提出以学生学业预警信息为背景,以ASP.NET为开发平台,SQL Server 2008为后台数据库,设计具有一定智能分析功能的评教系统,进一步扩展评教效果的延续性和辐射面,从而更好地为高校学生、教师及管理人员提供有效的支持。     

基于微信公众平台的实时教评系统设计与实现

本文以我校教学评价基本需求为导向,以已有教务系统为基础,设计、开发了基于微信公众平台的教评系统。该系统可按计划实时地向学生微信端发送教评任务,并统计反馈结果,得出教评结论,指导教学方法改良。经过前期试运行后发现,本系统用户体验良好、使用便捷、兼容性高、扩展性强,具有良好的应用前景。     

基于默认值的教学评价信息增益分析

学生评教作为教学评价的维度之一,其全员、全程、全覆盖的属性使得众多高校将其作为教学评价的重要手段。但学生评教的主观性、非专业性使其作为评价手段欠缺足够的科学性和可靠性。本文基于D大学在学生评教问卷设置中的优化操作,挖掘相关措施提供的隐藏信息,分析评价结果的关联关系,为学生评教结果的科学运用提供参考与支撑。     

基于HHT的声纹信号检测识别智能评教系统设计

教师是课堂的主导者。对教师进行教学评教,关乎知识传授和教师能力提升。对此,以希尔伯特黄变换（HilbertHuangTransformation,HHT）对授课教师声纹特征进行处理分析,完成身份确认,再与传统教学评价方法相结合,从而实现复杂的教学活动量化。充分运用现代信号处理技术和人工智能,将信息化手段与课堂教学评价相结合,建立有利于学生成才和教师成长的科学化教学评价模式。     

基于数据有效性评估的高校学生评教分析优化

切实提升学生评教的有效性和可信度是评教工作的关键点。对D高校数据从打分一致性、缺省修改率和评分奇异值三方面进行有效性探析，提出针对原始数据的降噪算法和基于K-means的分类评价方案。结果表明，降噪算法能够有效降低噪音数据对统计结果的影响，提高结果的可参考性。基于K-means的分类评价方案相较总分排名既能够充分发挥学生评教的积极作用，也能够有效降低非质量因素对结果的波动性影响。     

高校教师评价系统的设计与实现

本文提出了系统业务基于Asp.Net组件、系统UI基于Ajax技术为主的B/S架构应用系统的设计与实现过程,在功能上主要实现了学评教管理模块、教师自评管理模块、教师互评管理模块、专家评价管理模块的"四位一体"评价机制。