【摘 要】
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基于学生感知的课程在线评价是评价教师绩效的常用工具之一。本文利用决策树算法、支持向量机、贝叶斯和随机森林四种不同的分类技术,对学生课程评价数据集进行分类实验。结
【机 构】
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安徽财经大学管理科学与工程学院,不详
【基金项目】
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浙江省教育技术研究规划课题(ZH201908),浙江自然科学基金项目(2014A635077)资助.
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基于学生感知的课程在线评价是评价教师绩效的常用工具之一。本文利用决策树算法、支持向量机、贝叶斯和随机森林四种不同的分类技术,对学生课程评价数据集进行分类实验。结果显示,四个分类器模型的分类性能都较高,其中随机森林分类器在准确率、查准率和查全率和F1值上都是最好的。此外,还分析了每个分类器模型中各个评价特征的重要性,可以用于进一步完善评价指标体系。实验结果表明,学生对课程的评价主要取决于他们对课程的兴趣。本文验证了机器学习模型在课程评价和高等教育挖掘中的有效性。
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