使用模糊算法发现教学质量评估中的离群数据

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近年来,评分和权重两方面在教学质量评估中得到了极大地关注.不幸的是,在某些情况下,仅仅采用评分这一方面的趋势已形成焦点,因为它会引出不可信的结果.除了这些,在数据中存在离群值也会影响评估结果.教学质量评价也并非易事,因为它涉及人的决策,这是不确切的,模糊和不确定的.在本文中含有fuzzy Jaccard排名指数的模糊评估方法是应用于在马来西亚东海岸的公立大学之一的教学质量评估方法.使用的标准分数的概念检测出离群数据并修剪掉,从而有小范围内的数据变化.得出这样的结论:提高教学质量是教学质量评估的关键.智能评价与准确结果的评教方法使教学质量评估充满希望的前景.
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