【摘 要】
:
中共中央、国务院于2020年10月印发的《深化新时代教育评价改革总体方案》中提到“坚持科学有效,改进结果评价,强化过程评价,探索增值评价,健全综合评价,充分利用信息技术,提高教育评价的科学性、专业性、客观性。”,充分说明改革教学评价体系是建设新时代高等院校高质量教学发展的关键。提高教学评价体系的科学性、准确性是目前亟需解决的重要课题。本文的研究旨在利用高校学生评教数据和数据挖掘中的相关算法实现评教
论文部分内容阅读
中共中央、国务院于2020年10月印发的《深化新时代教育评价改革总体方案》中提到“坚持科学有效,改进结果评价,强化过程评价,探索增值评价,健全综合评价,充分利用信息技术,提高教育评价的科学性、专业性、客观性。”,充分说明改革教学评价体系是建设新时代高等院校高质量教学发展的关键。提高教学评价体系的科学性、准确性是目前亟需解决的重要课题。本文的研究旨在利用高校学生评教数据和数据挖掘中的相关算法实现评教指标体系的重构,以期建立更科学、更合理、更精准的教学质量评价体系,为高等教育的高质量发展提供服务。本文以某高校评估中心提供的151,636条评教数据为研究数据,主要的研究内容包括:(1)基于深度学习的学生评价文本情感分析。本文提出了一种基于深度学习的CNN-Bi LSTM-CA-SA模型进行学生评价文本的情感分析。该模型在现有的CNN-Bi LSTM模型上引入双层注意力机制,在CNN模块中引入通道注意力机制(Channel Attention,CA),在Bi LSTM模块中引入时序注意力机制(Sequence Attention,SA),以更好的捕获评教文本中的词信息,增强对预测结果有重要作用的特征向量,抑制对模型结果关联不大的特征向量,从而提升模型的精度和性能。实验结果表明本文提出的模型与CNN-Bi LSTM模型相比,提高了模型分类的准确率,且精确度和灵敏度均有所提高。(2)基于决策树的教学评价指标筛选。本文基于情感等级标注后的数据集,构建决策树来进行评价指标的筛选,从学生的角度重构教学评价指标。其中,本文针对评教数据的特点,设计了K-means++_C4.5决策树模型,较好的解决了C4.5模型在处理较多连续型数值时存在计算复杂、耗时过长的问题。(3)基于GT-AHP-CRITIC模型的评价指标权重设计。针对传统指标体系存在权重相同,无法体现指标重要性差异的问题,本文提出了一种基于博弈论的主、客观组合赋权模型对各指标进行赋权。该模型使用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)对收集的教师和专家的意见进行指标权重的计算,再根据评价指标的对比强度和指标间的冲突性使用CRITIC法综合衡量指标的客观权重,最后基于博弈论(Game Theory,GT)构建了GT-AHP-CRITIC组合赋权的评价模型,为高校教学评价指标的权重设计提供了参考。
其他文献
广义测量(Positive Operator-valued Measurements,POVM)在量子信息领域发挥着举足轻重的作用。本文主要针对POVM在测量设备无关量子随机数发生器(Measurement-deviceindependent Quantum Random Number Generator,MDI-QRNG)与量子随机存取码(Quantum Random Access Code,Q
经济调度作为智能电网系统的运行和控制中的关键问题,在能量管理中显得尤为重要,合理有效的完成调度任务对提高电网经济效益有着极大的影响。分布式经济调度是一种新型发电调度策略,能较为灵活、高效的调节发电状态,提升能源利用效率。此外,收敛速率作为评价系统性能的重要指标,直接影响着系统运行质量。常规的收敛时间有渐近时间收敛,有限时间收敛,以及固定时间收敛。渐近时间策略的收敛时间为无穷大,有限时间策略的收敛时
近年来,无人机凭借其灵活性高、实时性强、监测范围大的优势,被广泛应用于农林植保、电力巡检、交通巡查等行业。随着其应用场景的不断扩展,行业前景也越发广阔。城市安防也是无人机应用落地的重要领域之一,无论是春运、晚会等大型活动安保,还是管控防疫等日常巡查,无人机均能大大缓解治安管控压力。然而,现阶段无人机在行业应用中只起到视频采集的作用,对于图像内容的判断还需要依靠大量人力和时间。随着人工智能的飞速发展
issue追踪系统作为Github的重要组成部分,越来越多的用户和开发者使用它提交问题报告。这些问题报告可以是项目中存在的缺陷,也可以是期待的新功能等,简称为issue。通过提交issue,一方面可以让开发团队更好地了解用户的需求,另一方面也能促进软件项目的迭代和完善。然而在一个项目中通常有数百个issue,开发人员逐条审阅和处理需要消耗大量的时间和精力。Github提供了标签机制来为加快issu
情感分析是自然语言和图像视频处理领域研究的热点问题之一,近年来,随着人工智能的发展和大数据时代的到来,博客、微博、论坛等社交媒体,电商平台以及各种新闻网站已经成为人们日常表达情感与获取信息的重要平台,从而也产生了海量的带有个人情感倾向的文本、图片和视频等数据。针对这些数据的研究对提升平台的服务质量、帮助商家更好地进行产品宣传与销售、进行舆情监控以及个性化推荐等具有积极作用。研究者们最早主要关注于对
量子行走是经典随机行走在量子世界的对应。量子行走与经典随机行走相比具有二次加速特性,基于量子行走的算法效率更高。量子纠缠是量子行走除了二次加速特性之外的另一个重要特征,有两个纠缠粒子的量子行走算法可以区分所有的非同构图,而没有纠缠的量子行走算法只能区分其中的一部分。量子行走中纠缠度量和扩散的研究已引起人们的广泛关注。本论文围绕量子行走中纠缠态的制备和度量展开研究,主要做了以下工作:(1)实现了非均
非正交多址(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术的核心思想是在同一个资源块同时为多个用户提供服务。但是由于NOMA接收端串行干扰消除(Successive Interference Canaeller,SIC)解码的特殊性,将用户全部通过NOMA服务会使得接收端的复杂度很高同时解码错误大大增加。因此,有必要将用户分簇/配对,分簇/配对后的用户通过NOMA服务
随着CT影像技术在现代医学诊断和治疗过程中的应用越来越广泛,CT检查中潜在的辐射风险也引起了人们的广泛关注,过量的辐射容易诱发白血病以及癌症等疾病,因此,降低CT扫描过程中的辐射剂量刻不容缓。使用间隔一定角度扫描的稀疏采样方法可以获得辐射剂量低的稀疏角度CT图像,但是获得的稀疏角度CT图像中存在伪影,降低了图像的质量,影响医生的诊断。本文以去除稀疏角度CT图像中的伪影和增强CT图像细节为目标,构建
随着服务机器人在家庭环境中的广泛使用,如何让机器人有效地学习复杂操作技能是机器人操作技能学习领域的研究重点。本文基于行为树和强化学习针对家庭环境中的开门放置药瓶复杂操作技能,从模仿学习和强化学习两种角度开展研究。论文主要研究内容如下:(1)结合软硬件建立了服务机械臂操作实验系统和技能学习框架。操作实验系统通过ROS将系统软硬件进行连接,完成了Kinecct V2相机与Kinova Jaco2机械臂
大数据时代,随着计算机技术和人工智能技术的快速发展,在世界范围内有越来越多的数据被记录、存储和使用。大量数据伴随着互联网的广泛应用,促进了科技的进步,给人们生活带来了便利。随着数据分析技术的发展和各式各样数据挖掘算法的提出,数据的传播和共享越来越频繁。文本、语音以及图像等多样化数据更为广泛的传播,使得人们隐私受到严重威胁,数据隐私保护成为越来越严峻的问题。如何在保护数据隐私的同时还要保留数据一定程