基于教育大数据的高校教师能力模型及评价研究

发布时间：2024-11-10 09:15

　　近年来,互联网技术的迅猛发展使数据的重要性在各种行业中都引起了研究者的广泛关注,数据已经开始渗透到各个领域的各个行业之中,大数据与机器学习已经广泛的应用于医疗、金融、娱乐以及教育等各个行业。国内在教育领域的应用的对象主要是学生,以教师为主体的相关研究较少。在基于数据以教师为主体的相关研究中大都是对教师进行定性的分析而缺少量化的判断;有一部分量化分析过程中,在选取量化指标和构建好量化体系之后,并没有对整个量化体系的有用性和可靠性进行验证。针对上述问题,论文以学校教育大数据为基础,采用神经网络的方法,构建高校教师评价的能力模型,并对高校教师评价指标体系的维度、权重进行探索。论文的主要研究内容与成果如下:在研究相关文献中高校教师能力的指标的基础之上,提出了 4个一级指标、11个二级指标以及3个三级指标,基于这些指标构建了高校教师能力评价体系。该评价模型的构建过程主要为:指标的提出与确定、指标权重的确定与一致性检验、评价模型的有效性与可用性检验。选取华中师范大学某学院为研究对象,首先,依据论文所构建的高校教师能力评价体系对该学院的教师进行各维度能力的计算,在向学生发放根据评价体系生成的教师能力评...

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究意义
    1.3 国内外研究现状
    1.4 研究内容
    1.5 研究步骤及章节安排
        1.5.1 研究步骤
        1.5.2 论文章节安排
第二章 相关概念及理论基础
    2.1 相关概念
        2.1.1 高校教师评价
        2.1.2 人工智能
        2.1.3 人工神经网络
    2.2 理论基础
        2.2.1 人工神经网络的反向传播算法证明推导
        2.2.2 层次分析法
第三章 高校教师能力评价指标体系的构建与确立
    3.1 高校教师能力评价指标体系的构建
        3.1.1 构建原则
        3.1.2 构建思路
        3.1.3 构建结果
    3.2 高校教师能力评价体系指标权重的确定
        3.2.1 一级指标权重的确定
        3.2.2 二级和三级指标权重的确定
    3.3 高校教师能力的计算方法
        3.3.1 h指数计算方法
        3.3.2 学术指数计算方法
        3.3.3 其余指标计算方法
    3.4 本章小结
第四章 评价体系的应用与教师能力的预测
    4.1 实验流程
    4.2 数据的采集与处理
        4.2.1 数据的采集
        4.2.2 数据的处理
    4.3 评价体系的可用性验证
        4.3.1 基于评价体系的教师能力计算
        4.3.2 基于调查问卷调查的教师能力评价
        4.3.3 评价体系的有效性检验
    4.4 基于神经网络的教师能力预测
    4.5 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
攻读硕士期间发表的论文
致谢



本文编号：4011815