基于混合高斯模型融合历史评价信息的高校教学评价方法

黄晓辉　钟茂生　熊李艳　李广丽

摘 要：随着第二轮教学本科教学评估的深入，高校教学评价越来越受到各大高校的重视。其中，课堂教学评价是高校教学评估中的一项重要内容。当前高校课堂教学评价主要根据学生对当前课程和教师讲课的印象进行打分，该评价方法可能会受到各种因素的影响，此外不同学生中心的评价标准也不一样，这样，可能会导致评价结果不够客观公正。本文提出一种能融合历史评价信息的混合高斯评价学习模型。该评价模型假设教师的教学水平是逐步提高的，不会出现教学水平的突发提高或降低。这样，通过以历史的评价结果作为先验知识，融合当前的学生评价来评价当前的课堂教学。

关键词：高斯模型；本科教学评估；数据挖掘

中图分类号：TP391文献标志码：A文章编号：2095-9214（2016）12-0153-02

一、引言

2013年中国教育部启动的第二轮本科教学评估以来，各大高校对教学评估越来越重视。根据《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》[1]精神和《教育部关于普通高等学校本科教学评估工作的意见》[2]，提高本科教育教学质量、强化教学质量保障，是提高人才培养质量的一项重要内容。而课程教学的管理和监控是提高本科教育教学质量的基础。

当前，高校课堂教学的评价主要根据学生对当前课程和教师讲课的印象进行打分，然后，统计分析的方法得到该门课程的教学评价。然而，学生的评分可能会受到各种因素的影响，如考试成绩、教师对课堂管理的严格程度，此外，不同学生中心的评分标准也不一样，这样，可能会导致评价结果不能够真正的体现出教师的教学水平。……