摘要
教学质量评价是学校有效调节教学行为的一项有效措施。提出了改进的蚁群聚类算法。该方法结合评估特征参数和权值,对教学评价等级进行聚类,正确率达到80%以上。实验表明,该算法应用于教学评价具有一定的可行性。
The teaching quality evaluation is an effective measure to regulate the behaviors of school teaching. The improved ant colony clustering algorithm is put forward. The method combined with evaluation parameters and weights, clustered the teaching evaluation grades, the correct rate is about more than 80%. Experiments show that, improved ant colony clustering algorithm is feasible in the teaching evaluation.
出处
《邢台职业技术学院学报》
2014年第5期22-25,共4页
Journal of Xingtai Polytechnic College
基金
江苏省现代教育技术研究项目--"蚁群聚类算法在高职院校教学评价系统中的应用研究"
项目编号:2013-R-25197
关键词
蚁群算法
人工智能
聚类
教学评价
ant colony algorithm, artificial intelligence： clustering analysis
teaching evaluation
