基于决策树分类算法的高校远程教学质量评估研究

摘要：

由于高校远程教学质量与多种因素相关,具有复杂多变的特点,而传统高校远程教学质量评估方法没有该变化特点,因此导致高校远程教学质量评估误差极大,无法适应现代高校远程教学质量控制的实际要求.为了提高高校远程教学质量评估效果,提出基于决策树分类算法的高校远程教学质量评估方法.首先分析高校远程教学质量评估原理,设计相应的高校远程教学质量评估功能模块;然后分别对高校远程教学质量评估系统的硬件和软件进行评细设计;最后与当前其他高校远程教学质量评估系统进行对比实验.结果表明,文中设计的高校远程教学质量评估系统的工作效率能够适应现代高校远程教学发展趋势,同时高校远程教学质量评估精度高,解决了当前高校远程教学质量评估误差大的难题,具有较高的实际应用价值.

关键词：教学质量评估、高校远程教育、决策树分类算法、功能模块设计、评估原理分析、对比实验

所属期刊栏目：44

分类号：TN911.1-34;TP311

在线出版日期：2021-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：171-175