基于计算机模拟的云模型评估方法研究与实践

针对高等院校教学质量评估使用的方法缺乏全面性、科学合理性、与实际偏离过大等问题,本文提出一种基于计算机模拟的云模型评估方法,即采用云模型中的逆态云发生器并引入计算机模拟技术模拟专家思维,产生大量的云滴,评估结果的误差将接近正常的理论范围,同时在云模型算法中将虚拟云综合算法和相似比算法结合得出全面细化的评语。以某高等院校教学质量评估实例进行应用,结果表明该方法能克服以往高等院校教学质量评估方法缺点,与实际相符,能够全面科学的对教学质量进行评估。     

基于Android的教学质量监控应用研究

教学质量是高职院校发展的生命线,加强教学质量监控显得尤其重要。随着移动互联网的飞速发展,利用移动终端实现教学质量监控成为现实。在服务器端利用云计算技术,实现教学信息的云存储和快速计算技术,在客户端利用手机APP实现对课程教学信息、学生反馈信息、专家评价信息迅速反馈的功能,利用智慧校园网WIFI校园全覆盖的优势,让教学质量评价、监控成为随时随地可便捷操作,为高职院校教学质量提供实时、动态、高效的监测。     

高职院校计算机基础标准化教学探讨

本文对高职院校计算机基础教学的现状进行分析,提出高职院校计算机基础教学改革的新思路——标准化教学.讨论了在高职院校中实施计算机基础标准化教学,可以使教学行为更规范,更能提高教学质量,更具有可复制性和推广价值.     

基于云技术理论的高职数字化教学资源建设研究

随着信息化时代的到来,科技的进步,越来越多的信息技术应用在教育领域,改变了传统的教学模式,也改变了人们的学习方式.数字化教学资源的建设,使得高职院校的教学改革有了新的要求.为了更好的发挥数字化教育资源的优势,体现数字化教学特点,本文研究了基于云技术理论,设计出云计算系统架构,实现基于云技术理论的高职数字化教学资源的建设,从而提高高职院校的整体教学质量.     

云桌面技术在高职院校计算机实验室建设和管理中的应用

随着时代的不断进步,云桌面技术逐渐成为我们生活中必不可少的一部分,特别是在高职院校中,如何将计算机实验室的建设与管理和云桌面技术的使用相结合,成为了院校在探索新型教育模式的关键因素.     

基于结构化粒子模型的云可视化应用

云数据的三维可视化模拟一直是计算机图形学和气象科学领域的研究热点。提出了基于WRF模式数据的建模与渲染技术,以实现真实云数据三维可视化模拟。针对粒子系统建模复杂、实时性差的问题,首先通过计算云粒子之间的相互关系建立结构化粒子模型,实现WRF云数据的建模;然后利用光照模型和公告牌技术对建模粒子进行光照渲染和三维模拟,同时结合Imposter技术提高纹理绘制速度和效果。实验仿真结果验证了该方法在提高云数据的建模与渲染速度,提高云三维可视化的逼真度方面的有效性。     

基于现代信息技术平台的高职院校教学质量监控体系研究

通过对现代信息技术平台下的教学质量监控体系研究,探讨如何用现代信息技术实现教学质量监控的问题,能够提高高职院校教学质量监控和教学管理水平,提高教育教学质量。本文通过对目前高职院校教学质量监控体系现状和存在的问题的分析,指出解决上述问题的思路,并尝试搭建基于现代信息技术的高职院校教学质量监控体系框架。这对提高高职院校的教学质量监控具有借鉴作用,为实现高职院校教育教学走向国际化提供一种思路。     

浅谈高职院校《计算机网络技术》课程改革

《:计算机网络技术》是高职院校计算机专业的重要课程,在计算机相关专业人才培养中起着重要的作用.文章针对目前高职院校《计算机网络技术》课程教学过程中存在的一些实际问题,从教学模式、教学内容和考核方式等方面提出改革措施,进一步推进课程改革的同时,提高教学质量.     

高职计算机网络技术专业课程标准制定的研究与实践

高职院校课程标准建设是当今众多高职院校课程改革的一项重要内容,建设科学的课程标准是推进高职院校专业建设,提高教学质量的一项重要工作。本文以我院计算机网络技术省级示范专业核心课程网络基础与局域网组建课程标准为例,探讨课程标准制订的思路和内容。     

基于遗传算法的BP神经网络在高职教学质量评估中的应用

提出一种新的高职院校教学质量评估方法。通过把神经网络和遗传算法有机结合起来,既克服了传统BP网络训练时间长、易陷入局部极值的缺点,又利用遗传算法提高了网络全局收敛的效率。该模型运用MATLAB进行了实证研究,实验结果表明,基于遗传算法的BP神经网络系统对高职院校教学质量评估有着良好的应用前景。     

决策树技术在教学质量评价中的应用研究

对目前学校教学质量评价中因缺乏有效、科学的方法而造成的不合理现象进行分析,就如何将数据挖掘技术与教学质量评价相结合的问题进行研究.通过教学质量评价指标体系的有效挖掘,运用决策树技术来解决目前教学质量评价中的不合理性,提出基于决策树技术的教学质量评价方法,使教学质量评价公平、公正、合理、高效.     

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。     

决策树技术在教学质量评价中的应用研究

对目前学校教学质量评价中因缺乏有效、科学的方法而造成的不合理现象进行分析,就如何将数据挖掘技术与教学质量评价相结合的问题进行研究。通过教学质量评价指标体系的有效挖掘,运用决策树技术来解决目前教学质量评价中的不合理性,提出基于决策树技术的教学质量评价方法,使教学质量评价公平、公正、合理、高效。     

基于B/S架构的课堂教学质量评价系统研究

针对目前课堂教学质量评价系统在实际开发及应用中存在的问题,本论文设计了面向分布式B/S架构的课堂教学质量评价系统,并给出了完整的系统架构模式、框架和功能设计分析,对其中系统实现的关键技术问题也进行了探讨,对于进一步提高课堂教学质量评价系统的开发及应用具有一定的借鉴意义。     

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...     

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。     

基于模糊集的教学质量评价研究

利用模糊数学的综合评价法对教学质量进行量化评价,通过严密的数学运算,获得较科学的定量化的评价结果,以避免质量评价中的主观偏向。实例表明,该模型可以更细致地反映出教师教学质量之间的差异,保证评价的可靠性和细致性,从而为教学质量的管理提供一个科学有效的方法。     

基于模糊支持向量机的高校教学质量评价研究

高校如何能够客观准确地进行教学质量评价,一直是一个主要的研究课题。由于教学质量评价是一个多指标、多目标的评价系统,传统的计算方法存在繁琐、客观性差的情况,提出一种改进的模糊支持向量机的评价模型对教学质量进行评价。建立的模糊隶属度函数,在减小了训练集中异常样本点对建立分类超平面的干扰同时,并没有减小对训练集中每类样本中边缘样本点对分类超平面的影响。实验表明,改进模糊支持向量机提高了教学质量评价的准确率,同时模糊支持向量机的泛化能力也得到了提高。     

基于支持向量机的高校教学水平评估模型的研究

教师教学水平的评估是教育评估的核心问题之一。本研究将支持向量机多分类方法引入教学水平评估任务之中,利用支持向量机将线性模糊不可分的样本映射到高维空间使之具有线性可分特性,从本质上避开了从归纳到演绎的传统过程,简化了非线性问题的分类过程;结构风险最小化理论保证分割的全局最优化,降低期望风险。该方法充分利用支持向量机的小样本学习的高效性,实现了优秀的学习效果,减少了传统评价方法中的分歧误差和主观性因素的影响,更加符合宏观取向的评价结论。该研究成果可与信息熵、模糊数学等研究方法相结合,进一步增强数据拟合的精度,该方法对改进教师的教学水平、促进教学质量的提高具有一定的参考意义。     

基于GA优化RBF神经网络的英语教学质量评价

针对目前英语教学质量评价准确性不高的问题,提出了一种基于遗传算法（GA）优化RBF神经网络的教学质量评价方法.首先利用主成分分析对教学质量评价指标进行选择,然后设计了RBF神经网络教学评价模型,并采用GA对RBF神经网络的初始权值进行优化.实验结果表明,该方法能够有效评价英语教学质量,且准确性和实时性较高.