神经网络的BP算法在教学质量评价中的应用研究

神经网络具有很强的自学习能力和容错性,善于联想、类比和推理。该文在探讨教学质量评价指标体系构建的基础上,将神经网络的BP算法应用于教师教学质量的评价中,目的是为了准确地反映教学的实际,更科学地对教师的教学质量进行有效的评价。实验结果证明,应用神经网络BP算法的评价方法考虑了评价标准的模糊性,使教师的教学质量得到客观公正的评价。     

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。     

高校教师教学质量评价体系探讨

本文论述了在社会经济、科技和教育改革的大背景下 ,对大学教师教学质量进行评价的必要性 ;分析了以课程教学目标和教学效果为主要指标评价大学教师教学质量的难度及负面效应 ,提出以教学过程为主兼顾教学效果实施评价的可行性及容易出现的偏差 ;结合沈阳农业大学的实践 ,对大学教师教学质量评价的评价主体、指标体系、实施程序及结果应用进行了讨论     

基于复杂信息的教学质量评价集对态势模型及应用

针对教学质量评价系统中的复杂信息,构建评价指标体系,基于集对分析方法建立教学评价数学模型,以合理地评价教师教学质量,并研究发展态势,给出改进建议。     

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。     

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。     

软件工程专业教学质量评价指标体系建设

进行教学质量评价,可促进教师不断进行教学改革、优化教学设计,进而提高教学质量。基于校企合作人才培养模式,从教学文件、教学过程、教学效果、教学纪律、教学工作量和教研教改等六个方面讨论了软件工程专业教学质量评价指标体系的构建。     

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。     

基于AHP的高职院校实践教学质量评价模型

讨论了高职院校实践教学质量评价指标体系,利用层次分析法（AHP）提出一种高职实践教学质量评价指标体系数学模型,并应用此模型对若干教师的实践教学质量进行了评价。利用该模型进行实践教学质量评价科学、合理、易于操作,克服了传统评价方法的主观性过强、评价过程复杂等缺点。     

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。     

基于伪反馈技术的教师评教文字评价的真实反馈

自我国大力推动高校信息化建设以来,高校的信息管理能力不断提高。教师评教作为高校信息化的重要组成部分,是学生为教师的教学提供意见的平台,也是教师收集学生提供的意见改进教学方法的重要途径。目前,教师评教的评教指标已经趋于科学完善,学生依据科学的评价体系认真的填写评价表,能够为教师提高教学质量提供方向。研究江西财经大学教师评教系统数据时发现“许多学生在评教时,往往带有一定的情绪”。成绩较差的学生往往对教师不满,更容易对教师的教学成果持否定意见;成绩较好的同学为图省事,敷衍了事的完成任务。这些情况造成评教结果差异性太小,教师无法从评教数据中得到学生评教想表达的真实想法,因此无法合理改进自己的教学方法。强制性的文字评价能够有效解决这种情况,学生在填写文字评价的时候往往能够真实的表达自己的主观意见,评教的结果也更为真实可靠。文章基于伪反馈检索技术分析教师评教的文字评价,将学生的文字评价和指标打分相结合,找到与学生真实意见较贴切的评教指标,帮助教师理解学生的评价意图,促进教师改进教学方法,提高教学质量。     

基于动态模糊理论的课堂教学质量评价模型

针对目前已有的课堂教学质量评价方法无法全面、公正的评价教师真正教学水平的现状,提出基于动态模糊理论的课堂教学质量评价模型。模型以宿迁学院课堂教学质量评价指标体系为例建立评价指标集,介绍动态模糊评价信息的获取途径,给出各评价因素动态模糊矩阵的建立过程和最终评价结果集的计算方法。最后通过三位教师课堂教学质量评价信息计算过程的实例,验证评价结果的科学性、准确性和全面性,并体现该模型的优势。     

计算机课程实验教学质量的模糊综合评价

计算机实验质量一直是高校实验教学管理的一项主要指标。根据影响实验教师质量的各种因素都具有模糊性和不确定性等特征,因此本文建议运用模糊的综合评估方式对计算机实验质量做出综合评估。尽量减少了人为或主观因素的影响,形成科学、合理、可行的计算机课程实践教学多层次模糊综合评估模式。     

粗糙集理论在高校教学质量评价分析中的应用

应用FCM方法对我校1999年~2005年收集的教学质量评价数据进行了聚类分析,提出了高校教学质量评价系统的数学模型,并利用粗糙集理论给出了该系统中不同评价主体的权重挖掘算法,减少了人为主观因素对评价结果的影响。应用表明,提出的方案更科学、合理,评价结果得到了学校教师们的认可。     

高职计算机教育评价体系与方法探究

一个科学合理的教育评价体系是学生能够端正学习态度、改善学习方法、提高教育质量的基础,所以我们需要不断的完善、改进高职计算机教育评价体系,使之能够更好的服务于同学、老师,通过在现实高职院校的教学过程当中,挖掘存在的问题,结合高职院校本身具有的特点,积极解决,促进学生能够达到自主学习的目的,使老师能够不断的创新教学方法,提高教学质量,加强学生能力。     

基于PSO的RBF神经网络在教学质量评价中的应用

文章提出了一种将粒子群优化(PSO)算法训练的RBF神经网络用于教师教学质量评价的方法。该方法使用由PSO训练的RBF神经网络来拟合影响教学质量评价的众多指标与评价结果之间的复杂关系。通过实验验证,该方法在教学质量评价中,克服了评价主体在评价过程中的主观因素,又得到满意的评价结果,具有广泛的适用性。     

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.     

网络教学质量的模糊综合评价

网络课程质量评价对远程教育具有重要的意义。科学有效的评价可以实现网络教学的全程管理,正确引导网络教育的发展。由于涉及多方面、多因素,网络课程质量难以度量,本文采用模糊综合评价法解决这一问题。参考了国内外的网络课程质量评价标准,建立了网络课程质量评价指标体系层次分析模型,给出了网络课程质量评价的层次结构和计算方法,并给出了应用实例。     

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。