基于机器学习的高校学生评教信度分类分析
Journal of HeiBei Agricultural University(Social Sciences)（2021）
Abstract
大学生在评教过程中存在态度敷衍、不客观的现象,如何使学生评教更加客观,改善学生评教质量是当前教师评教过程中亟待解决的问题.目前研究主要是对学生评教数据中偏离数据的分析、处理,在一定程度上解决了学生评教不客观的问题.该研究旨在通过对学生评教数据进行分析,多角度提取反映学生客观评教信度的指标,并对指标进行相关性分析,剔除冗余指标,最后利用K-Means++算法对学生评教信度分类,确定大学生在评教这一活动中具有的群体特征.对不同群体类别的学生评教信度进行星级反馈,起到警示、敦促学生的作用,进而提高学生评教信度,使教师评价更加公平、有效.
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