随着我国十二五发展的收官和十三五发展规划的开始,我国经济发展进入新常态,高等教育的质量迎来新的挑战。教学工作仍然是高等教育的核心任务,提高高校教学质量的关键是促进可持续发展的改革,现今在各高校为提升教学质量,尤其新建本科高校谋求与老牌公办院校错位发展,积极寻求转型发展和变革。而教学变革的成功与否,要看其产生效果优劣及是否促进教学质量提升。提升教学质量以及加强教学管理必须通过建立科学的教学质量评价体系。高校生存和发展的根本依托教学质量,寻求国际化竞争的高等教育同样需要不断提高质量增加核心竞争力。而高校的教学质量提升必须通过加强对教学单位的质量提高来实现,体现在每个专业当中的就是抓好课程建设质量,而最基础的关键点就是教师讲授的每一门课程的质量。为了提高课程教学效果评价的公正性和客观性,本文首先研究了一种基于改进RBF神经网络的评价模型。该模型通过动态改变L-M算法的控制参数,能够提高RBF网络的收敛能力。然后,在综合分析课程教学效果评价各种影响因素的基础上,建立了一套两级共25个指标的指标体系,仿真结果验证了这些指标设置的合理性。最后,结合某民办高校教学评价效果的真实历史数据,验证了提出模型的有效性。该模型的建立,为客观公正地评价课程教学效果提供了一种新途径。