基于多尺度聚类分析的学生评教大数据深度挖掘与趋势分析被引量：8

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摘要学生评教已成为高校教学质量保障的重要内容,但数据在高校教学决策与管理中的可应用性仍被广泛质疑。评教的可信度不仅取决于原始数据,更取决于数据分析技术。通过引入人工智能、模式识别领域中常用的聚类分析算法,基于多年的教学管理工作实践,本文提出应用多尺度聚类分析方法,能够从低信噪比的学生评教历史数据中挖掘出高可信度信息,为高校科学决策与高效管理提供坚实的数据支撑。

作者杨安康

机构地区东南大学教师教学发展中心

出处《中国大学教学》 CSSCI 北大核心 2019年第12期65-68,共4页 China University Teaching

关键词学生评教大数据挖掘聚类分析

分类号 G642 [文化科学—高等教育学]

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参考文献7

1江珊.哈佛大学教学质量保障体系建设探析——基于学生评教的视角[J].高校教育管理,2016,10(2):86-91. 被引量：42
2艾文国,王桂伟,关玉晶.高校学生评教系统改进研究[J].中国大学教学,2012(12):76-79. 被引量：15
3林琳.学生评教的困境、根源及其改进方向[J].当代教育科学,2019,0(8):11-14. 被引量：21
4余海波.基于学生评教的高校教师教学能力提升[J].国家教育行政学院学报,2017(6):77-81. 被引量：11
5李贞刚,陈强,孙婷婷.“以学生为中心”改进学生评教的思考与实践[J].现代教育管理,2019(1):62-66. 被引量：35
6马秀麟,衷克定,刘立超.从大数据挖掘的视角分析学生评教的有效性[J].中国电化教育,2014(10):78-84. 被引量：71
7洪居兴,王璐,王虹,祁俊,陈秀明,王世颍.基于Python的情感数据分析[J].青海大学学报,2019,37(5):97-104. 被引量：1

二级参考文献49

1吴劲松.高校“学生评教”利弊分析[J].高教研究（西南科技大学）,2009,25(3):13-15. 被引量：5
2雷敏.论提高高校学生评教质量的方法和策略[J].高教探索,2005(1):50-53. 被引量：93
3王瑛.关于高校“学生评教”中若干问题的探讨[J].中国大学教学,2006(7):46-47. 被引量：37
4薛薇.SPSS统计分析方法及应用[M].北京:电子工业出版社,2009:330. 被引量：102
5Marsh, H. W.,&Dunkin, M. J. Students'evalu-ations ofuniversity teaching: amultidimension alperspective[A]. Smart,J.C. Higher Education: Handbook of Theory and Practice[C].New York.Agathon, 1992:253-388. 被引量：1
6Chen Yu-Hsun,Chen Gen -Huey,Wu E H. Muhiple Trees with Network Coding for Efficient and Reliable Muhicast in MANETs[A].2010 39th International Conference on Parallel Processing Workshops[C].San Diego, CA:IEEE Computer Society, 2010.581 -585. 被引量：1
7Harvard University.About the Q-History of the Q [EB/OL].(2012-07-21)[2015-06-28].ht- tp://www.fas.harvard,edu/?evals/about.htm. 被引量：1
8Harvard University.About the Q [EB/OL].(2011-04-25)[2015-06-28].http://www.fas.harvard,edu/?evals/about.htm. 被引量：1
9Harvard University.About the Q-The Q Evalua- tion [EB/OL].(2013-04-21)[2015-06-28].http://www.fas.harvard,edu/?evals/about.htm. 被引量：1
10Wilkinson J,Derek Bok Center.Interpreting Feedback and Evaluations [EB/OL].(2013-09-02)[2015-06-28].http://bokcenter.harvard,edu/interpreting-feedback-and-evaluations. 被引量：1