检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:严正香[1]
出 处:《科技通报》2012年第8期221-223,共3页Bulletin of Science and Technology
基 金:河南省科技攻关项目(112102210233)
摘 要:实现教育教学过程中对教师教学水平公正、准确、快速地评价,是学校实施现代化教学管理的重要前提,传统的教学评价方法存在着主观性大、精准度差以操作复杂等问题。本文提出了基于支持向量机的数据挖掘算法与学校教师的评价指标相结合的改进方案,利用SVM对样本数据进行分类,通过在评价系统中对样本数据的训练形成训练模型,并进一步利用该模型完成对预测数据的职能分析和评测。实验证明,同传统方法相比,方案具有综合性能优势及应用价值。How to attain fair,accurate and fast evaluation of teacher in education and teaching,is an important premise of modern management in school.There exist some disadvantages as being subjective,poor accuracy and complex operation in traditional schemes.We proposed an improved method by combining data mining algorithm and the evaluation indicators of teachers.SVM is used to classify the sample data.Then we attain the training model through training the sample data in the evaluation system and take the intelligent evaluation and analysis on the prediction data with the training model.Our method is testified to have advantage in comprehensive performance and application value by experiments.
分 类 号:G40-058.1[文化科学—教育学原理] TP311.12[文化科学—教育学]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.117