班丽丽+纪二娟

摘 要： 为了提高远程教学质量的评估精度，针对当前远程教学评估模型的不足，提出支持向量机的远程教学质量评估模型。首先建立远程教学质量评估指标体系，采用核主成分分析选择重要指标，然后根据重要指标收集数据，采用支持向量机进行远程教学质量评估，最后采用某高校远程教学质量数据进行性能验证。结果表明，支持向量机显著改善了远程教学质量的评估效果，可以为高校教学管理者提供有价值的信息。

关键词： 远程教学； 质量评估； 支持向量机； 验证性实验

中图分类号： TN98?34； TP183 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）13?0126?04

Abstract：In order to improve the evaluation accuracy of the distance teaching quality， and eliminate the insufficient of the current distance teaching evaluation model， the distance teaching quality evaluation model based on support vector machine is proposed. The evaluation index system of the distance education quality is established. The kernel principal component analysis is used to select the key indicators， according to which the data is collected. The support vector machine is adopted to evaluate the distance teaching learning quality. The distance teaching quality data for a certain university is employed to test its performance. The results show that the support vector machine can improve the evaluation effect of the distance teaching quality significantly， and provide the valuable information for the university teaching administrators.

Keywords： distance teaching； quality assessment； support vector machine； verification experiment

0 引 言

教學质量对于高等教学来说至关重要，而远程教学是高等教学的一个重要组成部分。远程教学质量评估可以帮助教师改进教学方法，完善教学内容，因此远程教学质量评估具有积极意义[1?2]。在实际应用中，远程教学质量与多种指标相关，是一个十分复杂的系统，既有一些定量指标，同时有一些定性指标，而且指标之间也相互影响，使得远程教学质量评估难度增加，如何构建科学、客观的远程教学评估模型引起了高校管理者的高度重视[3]。

多年以来，许多研究人员对远程教学质量评估问题进行深入研究，构建了一些远程教学质量评估模型[4]。文献[5]提出采用模糊理论对远程教学质量评估指标进行处理，然后根据模糊综合评判得到远程教学质量评估结果。文献[6]提出采用层次分析法选择远程教学质量评估的指标，然后对指标进行定量分析，建立远程教学质量评估模型。……