最大似然估计真值推断及其在教学质量评价中的应用

摘要：

教学质量评估的一个常见手段是组织学生对于课程进行评分.由于学生普遍缺乏教育领域专业知识同时有具备非常强烈的主观偏好,因此传统的方法无法提供更加丰富的信息且估计的结果也不准确.论文提出一种新颖的教学质量评估框架.该框架首次将基于最大似然估计的Dawid& Skene算法应用到课程教学质量评估任务中,并对算法的实现过程进行改进和扩展,从而提高其性能并且支持从信息提取、教学质量评估以至低质量评估者过滤等一整套评估流程.实验结果显示论文提出的方法相对于传统方法能够提供更加丰富的信息并且其评估质量也更加可靠.

关键词：最大似然估计、Dawid&Skene算法、课程教学质量评估、数据挖掘

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽大学校级教研项目JYXM201245

在线出版日期：2014-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：16-23