高校教师教学质量的神经网络综合评价研究  

Study of Neural Networks for University Teaching Quality Evaluation

作　　者：刘娜[1] 杨育[2] 赵永满[1] 

机构地区：[1]石河子大学机械电气工程学院,新疆石河子832000 [2]重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆400044

出　　处：《四川理工学院学报（自然科学版）》2013年第3期29-33,共5页Journal of Sichuan University of Science & Engineering(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金项目(71071173);教育部高等学校博士学科点科研基金项目(20090191110004);中央高校基本科研业务费科研专项自然科学类面上项目(CDJZR10110012);中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(SWJTU12BR018);石河子大学优秀青年科技人才培育计划项目(2012ZRKXYQ06)

摘　　要：针对高校教师教学质量评价不全面、主观性过强等问题,结合离散型Hopfield神经网络的特性,提出离散型Hopfield神经网络教师教学质量评价模型,并将该模型在某"211工程"重点高校某教学团队内部进行应用,结果表明该模型能够很好的对该团队教师教学综合质量进行全面客观的评价。For the problems that University Teaching Quality Evaluation are not comprehensive and have strong subjectivity, a discrete Hopfield neural network teaching quality evaluation model is put forward in combination with the characteristics of Hopfield neural network, and is applized in a certain ＂211 project＂ key university＇s teaching team in our country. The results show that the model can be effectively to conduct a comprehensive objective evaluation of the team＇s teaching quality.

关 键 词：高等学校 教学质量 神经网络 评价模型 

分 类 号：G642[文化科学—高等教育学]