为了提升高校师资队伍的教学水平,各高校通常会采用一些相应的教学评价策略。随着教育信息化的不断深入,使用信息技术解决单方面评价教师的局限性问题,进而帮助教师提升教学能力,已成为教学评价领域的研究热点。传统单方面地评价教师教学能力,使得评价数据之间缺乏关联性,其评价结果无法准确地反映教师教学能力的真实情况。多元评价是对教师进行多角度的评价,其中包括评价主体的多元化、评价内容的多维化以及评价方法的多样化。因此,本文通过对多元评价数据进行分析,构建了合理的多元评价模型,协助教师客观认识自身的教学能力,最终引导教师提升教学能力。本研究主要分为以下三个部分。（1）多元评价模型的构建。通过分析已有的教师教学能力框架,构建多元评价指标体系,明确多元评价指标的层次结构。结合多元评价的特点,从教师的个人信息特征、宏观能力特征、微观能力特征以及关系特征出发,完成多元评价模型的构建。（2）多元评价模型的数据化。本文对获取的学生评教数据、同行教师评价数据、专家评价数据、校友文本评价数据以及教师的教学资料,进行教师宏观能力和微观能力特征的深层次分析。首先,使用模糊层次分析法和模糊综合评价方法对多元结构化数据进行处理。其次,使用Word2Vec词向量模型和LDA模型对多元非结构化数据进行处理。最终达到对多元评价模型进行数据化的目的,从而实现对多元评价数据的有效运用。（3）多元评价模型的应用策略。为了使多元评价模型的数据化结果有益于教师教学能力的提升,本文在教师宏观能力和微观能力特征的基础上,设计了基于多元评价的推荐算法。在实际操作中,多元评价无法对评价体系中所有指标都产生偏好行为。因此,在共同评价项目中,存在数据稀疏性问题。通过在传统的相似度计算方法的基础上引入共同评价权重函数,可以有效地解决该问题。另外,多元评价也会受到时间变化的影响,进而产生偏好迁移的问题。为了解决该问题,本文引入了时间权重函数进行预测值的计算。最终在多元评价下进行教师教学能力提升策略的推荐。通过构建多元评价模型,可以实现对教师教学能力的多元化评价,帮助教师获取更加客观、准确的教学能力评价。因此,多元评价分析模型不仅能够帮助教师改善自身的教学能力,同时也有助于高校教学质量管理效率的提升。