基于云模型的教学质量评价方法的有效性研究——以工程力学课程为例
作者:
中图分类号:

G642.0

基金项目:

重庆大学线上线下混合课程建设项目(02180011110009)


Research on the effectiveness of teaching quality evaluation method based on cloud model: Taking engineering mechanics course as an example
Author:
  • 摘要
  • | |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献 [15]
  • |
  • 相似文献 [20]
  • |
  • 引证文献
  • | |
  • 文章评论
    摘要:

    为了解决高校教学质量评价方法的主观性和有效性问题,提出了基于云模型的教学质量评价方法,并探讨了避免主观性影响的教学评价有效策略。首先描述了高校教师教学质量评价的主要内容,从六个方面给出了教学质量评价体系的主要构成。然后分析了教学质量评价体系的主观性问题,并探讨了评价结果的有效性。最后利用云模型在处理统计问题中的模糊性和随机性方面的优势,提出了基于云模型隶属度组合策略的教学质量评价方法,以提高教学质量评价的可靠性并降低主观性的干扰。以工程力学课程的评价数据为例,分别采用传统的主观观察排除法和统计标准差偏移排除法,以及所建议的云模型隶属度排除法和云模型隶属度组合法进行教学质量评价计算和分析。结果表明,所建议的云模型隶属度组合法可以较为准确地进行教学质量评价,不仅降低了个人主观性判断的干扰,而且改善了教学质量评价结果的有效性。

    Abstract:

    In order to solve the subjectivity and effectiveness problem of university teaching quality evaluation method, a teaching quality evaluation method based on cloud model is presented and the effective strategy of teaching evaluation to avoid the influence of subjectivity is discussed. First, the main content of university teaching quality evaluation is described, which consists of six parts. Then, the subjectivity problem of teaching quality evaluation system is analyzed, and the effectiveness problem of evaluation result is discussed. Finally, using the advantage of cloud model in dealing with fuzziness and randomness of statistics problem, a teaching quality evaluation method based on cloud model membership is proposed, which can improve the reliability and reduce the subjective disturbance. Taking the evaluation data of an engineering mechanics course as an example, the traditional subjective observation exclusion method and statistical standard deviation exclusion method, and the proposed cloud model membership exclusion method and cloud model membership combination method are utilized to evaluate the teaching quality, respectively. The results show that the cloud model membership combination method can precisely evaluate the teaching quality. The method not only reduces the disturbance of subjective factors, but also improves the effectiveness of teaching quality evaluation results.

    参考文献
    [1] 沈广斌. 论发展性高等教育观[J]. 高等教育研究, 2019, 40(3): 9-13,106.
    [2] 马源. 中国高等教育"双一流"建设的演化、探索与展望[J]. 四川理工学院学报(社会科学版), 2019, 34(4): 70-87.
    [3] 高书国, 李捷, 石特. 新时代中国高等教育结构调整的战略研究[J]. 高校教育管理, 2019, 13(3): 1-9.
    [4] 倪自银, 曹玉娟, 刘振海. "以本为本"视角下地方本科高校课程教学质量现状透视[J]. 扬州大学学报(高教研究版), 2019, 23(5): 56-61.
    [5] 刘金富, 尹纪娜, 王训令. 大学体育教学质量保障体系研究[J]. 浙江体育科学, 2020, 42(1): 42-47.
    [6] 严太山, 文怡婷, 黄红霞, 等. 实践类课程教学质量评价指标体系设计及评价方法研究[J]. 湖南理工学院学报(自然科学版), 2018, 31(2): 18-22.
    [7] 欧科良. 试论公安院校教学质量评价的有效性[J]. 云南警官学院学报, 2009(1): 1-4.
    [8] 赵馨蕊, 周雨青. 基于模糊综合评价法的大学物理MOOC教学质量评价[J]. 高等工程教育研究, 2019(1): 190-195.
    [9] 陈翔, 韩响玲, 王洋, 等. 课程教学质量评价体系重构与"金课"建设[J]. 中国大学教学, 2019(5): 43-48.
    [10] 刘玉静, 杨洋. 基于学习投入的高校课程教学质量评价——基于华东地区17所本科高校的实证研究[J]. 教育发展研究, 2019, 38(9): 27-33.
    [11] Li D Y, Liu C Y, Gan W Y. A new cognitive model: Cloud model[J]. International Journal of Intelligent Systems, 2009, 24(3): 357-375.
    [12] Li D Y. Uncertainty in Knowledge Representation[J]. Engineeringence, 2000, 2 (10): 73–79.
    [13] Bott A. A new method for the solution of the stochastic collection equation in cloud models with spectral aerosol and cloud drop microphysics[J]. Journal of Aerosol Science 2001(2): 361– 372.
    [14] Wang D, Zeng D B, Singh V P, et al. A multidimension cloud model-based approach for water quality assessment[J]. Environmental Research, 2016(149): 113-121.
    [15] 中南民族大学. 中南民族大学课堂教学质量评价办法(试行)[S]. 武汉,中南民族大学,2019(41):1-9.
    引证文献
    网友评论
    网友评论
    分享到微博
    发 布
引用本文

郭惠勇.基于云模型的教学质量评价方法的有效性研究——以工程力学课程为例[J].高等建筑教育,2021,30(4):7-15.

复制
相关视频

分享
文章指标
  • 点击次数:387
  • 下载次数: 897
  • HTML阅读次数: 1203
  • 引用次数: 0
历史
  • 最后修改日期:2020-08-13
  • 在线发布日期: 2021-08-13
文章二维码