教學(xué)質(zhì)量不僅是衡量高校教育質(zhì)量的重要指標(biāo),而且會(huì)間接地影響學(xué)生的培養(yǎng)質(zhì)量,高校要想長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展就必須重視教學(xué)質(zhì)量。目前各高校對(duì)教學(xué)評(píng)價(jià)的內(nèi)容、形式、體系不盡相同,各有特點(diǎn),在產(chǎn)品化的過(guò)程中,構(gòu)建一個(gè)能適應(yīng)不同高校,不同評(píng)價(jià)角色,考慮多因素多層次指標(biāo)內(nèi)容的評(píng)價(jià)模型是非常重要的。同時(shí)隨著信息化的深入,各高校的數(shù)據(jù)庫(kù)都積累了大量的教學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù),如何利用這些數(shù)據(jù)來(lái)提高教學(xué)質(zhì)量成為教學(xué)管理者關(guān)注的重點(diǎn)。本文基于BOM構(gòu)建了一個(gè)普適性強(qiáng)的評(píng)價(jià)體系模型,并從定量和定性兩個(gè)角度對(duì)打分?jǐn)?shù)據(jù)和主觀文本深度挖掘,幫助教學(xué)管理員發(fā)現(xiàn)教師在教學(xué)方面的優(yōu)缺點(diǎn),并找到影響教學(xué)的因素,為高等院校提高教學(xué)質(zhì)量提供決策支持。本文主要工作如下:（1）基于BOM的產(chǎn)品配置方法,實(shí)現(xiàn)了高校教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)配置設(shè)計(jì)。用戶可根據(jù)學(xué)校個(gè)性化需求,配置適合學(xué)校的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系。通過(guò)這種設(shè)計(jì),讓用戶自主參與配置減少了用戶對(duì)軟件供應(yīng)商的依賴,同時(shí)減少了后續(xù)用戶因評(píng)教體系及內(nèi)容變更而需要重新修改系統(tǒng)的可能性,提高了系統(tǒng)的可維護(hù)性。（2）從定量角度對(duì)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系中的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行分析,基于融合雷達(dá)圖-C4.5算法來(lái)構(gòu)建決策樹,預(yù)測(cè)... 

【文章來(lái)源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：73 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１雷達(dá)圖??Ｆｉｇ．?２．１?Ｒａｄａｒ?ｃｈａｒｔ??

?可配置的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系及評(píng)估方法研究???（開始）??初始粒丫群??得到粒子適應(yīng)度??獲取廟部最優(yōu)值??１??獲取全局最優(yōu)值??１?￣￣??更新速度、位置??圖２．２?ＰＳＯ算法流程圖??Ｆｉｇ．?２．２?ＰＳＯ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ??２．３常用分類算法??２．３．１決策樹??決策樹是一種分類方法，它可以根據(jù)樹結(jié)構(gòu)對(duì)一組沒有順序和規(guī)律的數(shù)據(jù)進(jìn)行劃??分，并來(lái)預(yù)測(cè)其分類規(guī)則［５＼?—個(gè)決策樹包括若干節(jié)點(diǎn)和有向邊，而節(jié)點(diǎn)又包括根節(jié)點(diǎn)??（最優(yōu)劃分屬性）、內(nèi)部節(jié)點(diǎn)（劃分屬性或特征）和葉子節(jié)點(diǎn)（分類后的分類標(biāo)記）。??它適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理，能夠顯示出劃分屬性的重要性，且能夠用ＩＦ－ＴＨＥＮ形式表??示從根節(jié)點(diǎn)連接到葉子節(jié)點(diǎn)的每一條路線［５１］。決策樹的基本模型如圖２．３所示。??１?Ｗｆｆｉ?１??取怕２?＼??Ｉ￣Ｗｔ２?Ｉ?＾?丨—３＇?Ｉ??丨八■—」／?＼??圖２．?３決策樹的基本模型??Ｆｉｇ，?２．３?ｂａｓｉｃ?ｍｏｄｅｌ?ｏｆ?ｄｅｃｉｓｉｏｎ?ｔｒｅｅ??－８－??

?可配置的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系及評(píng)估方法研究???（開始）??初始粒丫群??得到粒子適應(yīng)度??獲取廟部最優(yōu)值??１??獲取全局最優(yōu)值??１?￣￣??更新速度、位置??圖２．２?ＰＳＯ算法流程圖??Ｆｉｇ．?２．２?ＰＳＯ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ??２．３常用分類算法??２．３．１決策樹??決策樹是一種分類方法，它可以根據(jù)樹結(jié)構(gòu)對(duì)一組沒有順序和規(guī)律的數(shù)據(jù)進(jìn)行劃??分，并來(lái)預(yù)測(cè)其分類規(guī)則［５＼?—個(gè)決策樹包括若干節(jié)點(diǎn)和有向邊，而節(jié)點(diǎn)又包括根節(jié)點(diǎn)??（最優(yōu)劃分屬性）、內(nèi)部節(jié)點(diǎn)（劃分屬性或特征）和葉子節(jié)點(diǎn)（分類后的分類標(biāo)記）。??它適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理，能夠顯示出劃分屬性的重要性，且能夠用ＩＦ－ＴＨＥＮ形式表??示從根節(jié)點(diǎn)連接到葉子節(jié)點(diǎn)的每一條路線［５１］。決策樹的基本模型如圖２．３所示。??１?Ｗｆｆｉ?１??取怕２?＼??Ｉ￣Ｗｔ２?Ｉ?＾?丨—３＇?Ｉ??丨八■—」／?＼??圖２．?３決策樹的基本模型??Ｆｉｇ，?２．３?ｂａｓｉｃ?ｍｏｄｅｌ?ｏｆ?ｄｅｃｉｓｉｏｎ?ｔｒｅｅ??－８－??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[5]基于SVM的文本情感分類研究及應(yīng)用[D]. 陳志珍.大連海事大學(xué) 2017
[6]RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)及在課程教學(xué)效果評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究[D]. 王永輝.東北石油大學(xué) 2016
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[8]數(shù)據(jù)挖掘在高校課堂教學(xué)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用與研究[D]. 閆魁穎.中山大學(xué) 2014
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