【摘 要】
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本文分析了机器学习算法在教学质量评估中应用的可行性,并以带权间隔支持向量回归模型WMSVR(Weighed Margin Support vector Regression).本文对教学质量评估的众多分量进行
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本文分析了机器学习算法在教学质量评估中应用的可行性,并以带权间隔支持向量回归模型WMSVR(Weighed Margin Support vector Regression).本文对教学质量评估的众多分量进行训练学习,以建立稳定描述教师教学质量的机器学习模型.该模型输入量化的教学质量评估指标,引入具有可信程度的学生意见信息.并以带权间隔来表示样本的置信度,以WMSVR模型作为训练器,模型输出数量化的教学质量指标.对比专家对教师的教学活动的评价表明:WMSVR模型在教学质量评估中有较高的准确度和泛化能力,在语义上有足够表达教学质量指标体系的能力.
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