基于评价主体多元化理念和卷积神经网络的线上教学质量评价方法

摘要：

受政策因素和技术环境影响,线上教学已成常态化.为改进已有线上教学质量评价体系的不足,提升线上教学质量,文中以高校线上教学为研究对象,利用人工智能技术提出一种线上教学质量评价方法.首先,基于科学的教学评价理念和原则,充分考虑已有的评价指标和线上教学特点,建立包含多元化评价主体的评价指标体系;然后,利用随机森林方法对评价指标进行重要性评估,达到数据降维和教学反馈的目的;再采用卷积神经网络构建以学生评价、教师自评、同行评价、平台数据为输入,以专家评结果为输出的评价模型;最后,将所提出的线上教学质量评价体系和模型应用于教学实践.实践结果表明,所提方法能够有效评价高校线上教学质量并降低评价成本,具有较高的准确性和应用价值.

关键词：线上教学、教学质量评价、指标体系、卷积神经网络、教学反馈、评价模型

所属期刊栏目：46

分类号：TN919-34;TP311

资助基金：东北石油大学高等教育教学改革项目

在线出版日期：2023-04-18（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：91-98