從上世紀(jì)末以來(lái),受我國(guó)高等教育擴(kuò)招政策的影響,我國(guó)高等教育的發(fā)展進(jìn)入了快車道,人才培養(yǎng)質(zhì)量問(wèn)題也日趨明顯。同時(shí)社會(huì)各界對(duì)大學(xué)生的質(zhì)量要求逐年提高,對(duì)高校而言怎樣保障為社會(huì)輸出人才的質(zhì)量。那么就需要有一個(gè)適應(yīng)當(dāng)下社會(huì)需求的大學(xué)生培養(yǎng)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。大學(xué)生培養(yǎng)質(zhì)量評(píng)價(jià)沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),通過(guò)對(duì)已有的評(píng)價(jià)方法和評(píng)價(jià)指標(biāo)研究發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有的評(píng)價(jià)指標(biāo)不全面,指標(biāo)賦權(quán)方法主觀性強(qiáng),評(píng)價(jià)方法效率低評(píng)價(jià)過(guò)程繁瑣。本文研究工作如下:第一,針對(duì)指標(biāo)構(gòu)建不合理的情況,根據(jù)社會(huì)各界對(duì)人才的需求和大學(xué)生自身的發(fā)展要求構(gòu)建大學(xué)生培養(yǎng)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。指標(biāo)體系包含知識(shí),能力,和素質(zhì)3個(gè)一級(jí)指標(biāo);專業(yè)知識(shí),創(chuàng)新能力,思想素質(zhì)等14個(gè)二級(jí)指標(biāo)和40個(gè)觀測(cè)點(diǎn)。第二,對(duì)思想素質(zhì)的評(píng)價(jià),大多采用教師評(píng)價(jià)的方式,不能全面對(duì)學(xué)生的思想素質(zhì)進(jìn)行評(píng)價(jià)。本文研究數(shù)據(jù)采集方法和量化方法,從教務(wù)系統(tǒng),圖書(shū)管理系統(tǒng)、教學(xué)評(píng)審材料、問(wèn)卷調(diào)查獲取觀測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù),并對(duì)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行量化。對(duì)思想素質(zhì)等指標(biāo)量化采用教師評(píng)價(jià)和學(xué)生互評(píng)的方式,使指標(biāo)量化角度更全面。第三,分析常用賦權(quán)方法的優(yōu)缺點(diǎn),針對(duì)主觀賦權(quán)法主觀性強(qiáng)和客觀賦權(quán)法解釋性差的問(wèn)題,提出主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)...

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究意義
    1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述
        1.3.1 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.3.2 國(guó)外研究現(xiàn)狀
    1.4 研究?jī)?nèi)容
    1.5 論文組織結(jié)構(gòu)
    1.6 本章小結(jié)
2 大學(xué)生培養(yǎng)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建
    2.1 指標(biāo)體系設(shè)立原則
    2.2 指標(biāo)選擇
        2.2.1 一級(jí)指標(biāo)
        2.2.2 二級(jí)指標(biāo)
        2.2.3 指標(biāo)觀測(cè)點(diǎn)
    2.3 指標(biāo)體系構(gòu)建
        2.3.1 指標(biāo)體系
        2.3.2 指標(biāo)量化
    2.4 指標(biāo)賦權(quán)
        2.4.1 常見(jiàn)賦權(quán)法
        2.4.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)賦權(quán)方法及其局限性
        2.4.3 賦權(quán)方法改進(jìn)
        2.4.4 層次分析法賦權(quán)
        2.4.5 熵權(quán)法賦權(quán)
        2.4.6 改進(jìn)的賦權(quán)法計(jì)算權(quán)重
    2.5 本章小結(jié)
3 機(jī)器學(xué)習(xí)算法研究
    3.1 評(píng)價(jià)問(wèn)題分析與算法選擇
        3.1.1 評(píng)價(jià)問(wèn)題分析
        3.1.2 算法選擇
    3.2 支持向量機(jī)
        3.2.1 算法原理
        3.2.2 支持向量機(jī)多分類
    3.3 集成學(xué)習(xí)
        3.3.1 集成學(xué)習(xí)原理
        3.3.2 集成學(xué)習(xí)類別
        3.3.3 AdaBoost算法
    3.4 模型創(chuàng)建與算法改進(jìn)
        3.4.1 支持向量機(jī)模型
        3.4.2 算法的改進(jìn)
        3.4.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    3.5 本章小結(jié)
4大學(xué)生培養(yǎng)質(zhì)量評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)
    4.1 評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)流程
    4.2 大學(xué)生培養(yǎng)質(zhì)量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)采集
    4.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    4.4 樣本數(shù)據(jù)處理
        4.4.1 指標(biāo)分值計(jì)算
        4.4.2 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算
        4.4.3 樣本類別標(biāo)注
    4.5 模型訓(xùn)練和測(cè)試
        4.5.1 模型訓(xùn)練和參數(shù)調(diào)整
        4.5.2 模型測(cè)試
    4.6 結(jié)論
    4.7 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷
致謝



本文編號(hào)：3744656