基于张量分解的教师评价及应用研究

发布时间：2024-02-07 05:01

　　学生评教是评价教师教学质量的一种重要方式。目前绝大多数的普通高校对于教师的评价采用的是传统的教师评价方法。该方法分为两种,一种是简单的算数平均法,另一种是教师的相对评价方法。算数平均法就只是将学生为老师的分数数据做一个简单的算术平均值。首先,对每门课程的学生给出了教师教学质量的算术平均值。然后用算术平均或加权平均法计算某位教师所教的所有课程的平均成绩。最后,获得教师的最终成绩。这种方法虽然在一定的程度上可以代表教师的教学质量,但是这种评价方法并不合理。它存在着很多问题,它无法消除因不同年级,不同教师,不同课程的热门程度,学生以及教师的兴趣喜好带来的影响。通过计算课程评价平均值与全班所有课程平均值之比得到教师的相对评价。虽然已经解决了教师由于不同班级的评价的影响,但是不能解决因学生喜好,课程难易程度等因素的影响。因此,教师的相对评价方法并不能完全解决学生对教师整体教学质量评价存在的问题。针对这些问题,我们提出了基于张量分解的教师评价方法,用数据预处理后的学生评教数据构建张量模型。本文中构建的张量模型有三个维度,利用张量模型中的三个维度描述学生、课程、教师,将“学生评教”的数据转化为更高维...

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图4数据处理流程图

表6评价表evaluate数据类型bigint(20)bigint(20)bigint(20)bigint(20)float(10,2)ate的表，这个表是评价ent_id表示学生的学生表示分数。表中主键、学生-教师、课程-教后，我们需要对数据处理流程图如....

图5构建张量模型流程图

组数据构建一个(6203，evaluate表中包含学课程、教师的编号，SELECT*FROMevalunumpy初始化一个(6)的数组转换形状为学组，从而构建初始张据一共15055行，包是一个五元组其中包括那么第二个位置的数据程，第四个位置的数据。将G[i][1]....

本文编号：3896807