基于深度学习算法的教学质量评价系统
发布时间:2022-11-03 17:34
基于深度学习算法设计教学质量评价系统,系统自动生成教师教学质量评价报告,分析教学过程中存在的问题,给出优化建议。教学质量评价系统包括用户管理、网上评价、数据管理、评价结果查询、教学质量分析5个单元,用户进入系统后为教学质量打分。基于教学质量评价指标体系内容,卷积神经网络学习专家教学质量评价样本,构建卷积神经网络教学质量评价模型。将教学质量评价测试样本输入模型,模型输出结果即为教学质量评价分析结果,主要分析教学存在的问题,提出改进建议。系统可统计不同学科教学质量评价情况,统计不同学科教学质量占比情况,智能化程度较高,值得推广使用。
【文章页数】:5 页
【文章目录】:
0 引言
1 教学质量评价系统设计
1.1 深度学习算法的教学质量评价系统架构
1.2 应用单元设计
1.3 基于深度学习算法的教学质量评价与分析
1)教学质量评价指标体系构建
2)基于卷积神经网络的深度学习算法
2 系统性能测试
2.1 系统界面设计
2.2 教学质量评价内容统计
3 结论
【参考文献】:
期刊论文
[1]一种基于深度学习的混合推荐算法[J]. 曾旭禹,杨燕,王淑营,何太军,陈剑波. 计算机科学. 2019(01)
[2]美国PACT教师教学质量评估系统的评介与启示[J]. 周九诗,鲍建生. 教育科学. 2018(05)
[3]深度置信网络模型及应用研究综述[J]. 刘方园,王水花,张煜东. 计算机工程与应用. 2018(01)
[4]深度学习技术教育应用:现状和前景[J]. 刘勇,李青,于翠波. 开放教育研究. 2017(05)
[5]全科医学移动教学模式的教学效果评价[J]. 吴沁,杜亚平. 中国全科医学. 2017(25)
[6]数据驱动的教育机构在线教学过程评价指标体系构建与应用[J]. 魏顺平,程罡. 开放教育研究. 2017(03)
[7]卷积神经网络研究综述[J]. 周飞燕,金林鹏,董军. 计算机学报. 2017(06)
[8]基于熵权改进的TOPSIS法的教师教学质量评价[J]. 刘芳,宫华,许可,朱帅伟. 沈阳工业大学学报. 2017(05)
[9]基于卷积神经网络的目标检测研究综述[J]. 李旭冬,叶茂,李涛. 计算机应用研究. 2017(10)
[10]美国UTOP课堂教学质量评估系统的探索与反思[J]. 曹慧,毛亚庆. 全球教育展望. 2017(01)
本文编号:3700327
【文章页数】:5 页
【文章目录】:
0 引言
1 教学质量评价系统设计
1.1 深度学习算法的教学质量评价系统架构
1.2 应用单元设计
1.3 基于深度学习算法的教学质量评价与分析
1)教学质量评价指标体系构建
2)基于卷积神经网络的深度学习算法
2 系统性能测试
2.1 系统界面设计
2.2 教学质量评价内容统计
3 结论
【参考文献】:
期刊论文
[1]一种基于深度学习的混合推荐算法[J]. 曾旭禹,杨燕,王淑营,何太军,陈剑波. 计算机科学. 2019(01)
[2]美国PACT教师教学质量评估系统的评介与启示[J]. 周九诗,鲍建生. 教育科学. 2018(05)
[3]深度置信网络模型及应用研究综述[J]. 刘方园,王水花,张煜东. 计算机工程与应用. 2018(01)
[4]深度学习技术教育应用:现状和前景[J]. 刘勇,李青,于翠波. 开放教育研究. 2017(05)
[5]全科医学移动教学模式的教学效果评价[J]. 吴沁,杜亚平. 中国全科医学. 2017(25)
[6]数据驱动的教育机构在线教学过程评价指标体系构建与应用[J]. 魏顺平,程罡. 开放教育研究. 2017(03)
[7]卷积神经网络研究综述[J]. 周飞燕,金林鹏,董军. 计算机学报. 2017(06)
[8]基于熵权改进的TOPSIS法的教师教学质量评价[J]. 刘芳,宫华,许可,朱帅伟. 沈阳工业大学学报. 2017(05)
[9]基于卷积神经网络的目标检测研究综述[J]. 李旭冬,叶茂,李涛. 计算机应用研究. 2017(10)
[10]美国UTOP课堂教学质量评估系统的探索与反思[J]. 曹慧,毛亚庆. 全球教育展望. 2017(01)
本文编号:3700327
本文链接:https://www.wllwen.com/jiaoyulunwen/xueshengguanli/3700327.html