基于神经网络的高校教师课堂教学质量评价

在分析了高校教师教学质量评价特点的基础上,构建了一种基于模糊理论与神经网络的高校教师教学质量评价体系。该模型将教学评价指标概念量化成确定的数据作为网络的输入,模糊综合评价结果作为输出。该方法既克服了评价主体在评价过程中的主观因素,又得到了满意的评价结果,具有广泛的适用性。     

多级Sigmoid神经网络在本科教学评价中的应用

为了解决高校教师教学质量评价不全面、主观性过强等问题,提出了采用多级Sigmoid神经网络评价本科教学效果的方法.首先采用主成分分析从原始指标特征中提取有效信息,极大地减少了指标之间的相关性;其次,再通过建立类似于大脑神经突触信息神经网络处理模型,实现对本科教学效果的自动评价.实验结果表明,相对于其他评价方法,该方法具有更好的泛化性能,能提高本科教学的评价效果.     

高校教师教学质量评价模型的研究

针对高校教学质量评价复杂、模糊的现状,利用模糊数学评价方法,建立了高校教师教学质量评价模型,并用实例说明了其可行性.该模型将定性和定量分析结合起来,使教学质量评价更科学、客观、公正.     

直觉模糊多属性决策在教师教学质量评估中的应用

教学质量评估是教学质量管理过程中必不可少的重要方面。本文针对高校教师教学质量评价复杂、模糊的现状,利用直觉模糊多属性决策的模糊结构元分析技术,建立了高校教师教学质量评价模型,并用实例说明了其可行性。通过建立高校教师教学质量评估指标体系,利用直觉模糊综合评价模型对高校教学质量进行综合评价。实证结果表明,该模型具有较强的科学性和实用性,是一种评估高校教学质量的有效方法。     

基于AIHP的教学质量评价模型研究

针对高校教学质量评价复杂、模糊的现状,通过改进层次分析法(AIHP)确定教学质量的权重,利用模糊数学评价方法,建立了高校教师教学质量评价模型,并用实例说明了其可行性.该模型将定性和定量分析结合起来,使教学质量评价更科学、客观、公正.     

基于VPMCD的全方位高校教师教学质量评价方法

当前高校教育改革逐渐深入,如何提高教学质量已经成为当前高校教学的工作重点,而教学评价是提高教学质量的关键指标。因此,合理、科学的教学评价方法显得尤为重要。目前神经网络被广泛应用于高校教学评价,但是神经网络具有样本需求多、计算量大及容易陷入局部最优解的缺陷。针对这些问题,提出变量预测模型分类(Variable Predictive Model Based Class Discriminate,VPMCD)方法的全方位高校教师教学质量评价方法,并将其与BP神经网络进行仿真对比分析。结果表明,相对神经网络,VPMCD方法能有效提高评价准确率。     

基于模糊综合评判法的高校教师教学质量评价研究

教学质量的评价是高校教学管理中一个非常重要的环节,该文应用模糊模糊综合评判法,建立高校教师教学质量评价体系模型,实现从定性到定量评价的转换,从而更加准确、全面、科学、公正地对教师教学质量进行评价。并举例说明该方法对评估高校教师教学质量具有一定的应用价值。     

高校教学质量评价指标体系的建设

高校教师教学质量评价能有效反映教师对学生的人文关怀、知识传授及能力培养的效果,从而帮助教师不断优化自身的教学思想和行为,达到提高教师教学质量的目的.现有的教师教学质量评价指标设计在一定程度上还缺乏教师人文因素的考虑.文章在明确高校教师教学质量及评价意义的基础上,构建高校教师教学质量评价指标体系.以便根据教师的人文关怀、知识传授和能力培养三个维度内容对教师教学质量进行整体评价.     

数据挖掘技术在高校教师教学质量测评中的应用

随着高校教师教学质量测评工作的广泛开展,各所高校对教师教学质量的评价越来越重视,对评价系统的研究也越来越深入,基于数据挖掘的教学质量评价系统的应用研究也越来越受到重视,本文分析了目前高校教师教学质量测评的实施情况,提出了利用数据挖掘技术辅助高校教师教学质量测评体系的构建,实现教学质量测评数据的知识挖掘的一种新的思路,具有重大的现实意义.     

高校教师教学质量评价体系探讨

该文阐述了高校教师教学质量评价的意义,比较了国内外高校教学质量评价的现状,分析了目前教师教学质量评价存在的问题,从评价目的、评价原则、评价主体、评价内容和方法、评价结果等方面对高校教师教学质量评价提出了构想。     

基于补偿模糊神经网络在高校课堂评价中的应用

分析了补偿模糊神经网络的原理及其实现过程,并把它应用到高校课堂综合评价中,构建了高校课堂教学质量评价的补偿神经网络模型。实验结果表明,该评价模型能够较好地对课堂教学质量进行综合的评价,评价结果有利于促进课堂教学质量的提高。     

GA—BP神经网络在高校教学评价中的应用

针对BP神经网络在学习训练过程中容易陷入局部最优的问题,利用GA算法对其权值和阈值进行优化．构造了一个基于GA—BP神经网络的课堂教学质量评价模型,并将该算法具体运用于某高校的教学质量评价中。实验表明,该模型能比较客观地对课堂教学质量进行综合评价。     

当前教师教学评价问题的思考

近几年来，在高等教育快速发展的同时，高校教学质量的问题成为人们关注的热点。教师教学评价是保障教学质量的重要手段，是学校内部评估的一个重要环节。针对教师教学工作面临的新情况以及教师教学评价遇到的新问题进行分析，提出了解决这些问题的新思路。     

信息检索课程与大学生信息素质的培养

信息素质是指个体对信息活动的获取、分析、处理等的态度和能力,它主要包括信息意识、信息能力和信息道德三方面.大学生信息素质的培养与教育,应从教材质量、教学手段、教师素质等方面入手;在培养过程中应注意信息资源分析及评价能力、实习环境、网络安全及信息道德等问题.     

教学评价与高校教师职称评聘关联研究

文章介绍了教学评价指标体系结构构成和教学评价应遵循的原则,并对某校教学评价结果与职称的关联性进行了相关性分析,得出了教学评价结果与教师职称的关联性较大的结论。     

网络时代高校师资培养模式的探讨

网络技术发展之快 ,使社会和经济产生根本性的变革。网络时代背景下 ,多媒体技术、现代远程教育技术在教学中的应用 ,使教师角色发生转变 ,教学模式从以教学为中心向以学生为中心转移 ,因而高校教师面临着巨大的挑战。该文就网络时代对高校教师培训的必要性和重要性进行了论述 ,在此基础上就网络时代师资培训的培养模式作了较系统的分析     

独立学院实验教学评价的Elman神经网络模型

通过对高校实验教学评价现状的研究,在分析独立学院实验教学质量影响因素的基础上,构建实验教学质量评价指标体系,介绍Elman神经网络的结构和学习过程。将Elman神经网络运用到独立学院实验教学评价活动中,把实验教学评价指标量化成确定的数据作为其输入,实验教学质量水平作为输出,对模型的实用性和可操作性进行了验证,并提出了改进独立学院实验教学质量的具体措施。     

高校教学团队建设评价标准初探

高校教学团队的建设是高等院校提高教学质量的重要措施之一,也是师资队伍建设的重要环节。但是目前,关于高校教学团队的评价标准机制还不很完善。通过对现有高校教学团队建设的分析,旨从团队组成、团队带头人、教学工作、教学研究、教材建设、运行和管理机制6个方面以量的形式给出了高校优秀教学团队建设相应的评价标准。即团队组建具有合理性,团队成员具有较高的学术和科研水平,管理运行机制具有示范性。     

基于BP神经网络的教学质量评价模型及应用

本文利用BP神经网络方法建立高校教学质量评价系统的模型,将教学评价指标概念量化成确定的数据作为其输入,教学效果作为输出.运用MATLAB进行实证研究,发现将该方法用于教学质量评价中,既克服了专家在评价过程中的主观因素,又得到了满意的评价结果,具有广泛的适用性.