赵亚慧+崔旭+崔荣一

摘要：本文介绍了构建高校教师教学质量定量评价指标体系及其量化处理方法以及教学质量智能化定量评价系统的研究和实现方法，探索了发现可测因素对教学质量的评价所具有的有效性的技术途径，所获成果对教学质量的科学评价具有重要的实践意义。

关键词：教学质量定量评价；评价指标体系；人工神经网络

中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）30-0005-02

教师课堂教学效果的好坏是影响高校所培养人才质量的主要因素，因此开展好对教师课堂教学质量评价，帮助高校教学管理部门及时掌握教师情况，改进教学、实施教学质量监控，是提高高校教学质量具体而有效的措施之一。我国高校教育评估中存在很多问题，比如基础性工作量过大、信息资源难以共享利用、数据资料的客观真实性难以保证、评估资料和信息不完整、评估方案烦琐、评估欠缺统筹规划、基础性建设不足等。目前高校教学评价方法不尽相同，大致可以分为两大类：一是单一的定性评价，二是定性与定量相结合的评价，而后者已成为一种研究的重点。

高校现行课堂教学质量定量评价方法主要有：层次分析法[1]、单因素方差分析法[2]、模糊综合评价模型[3]、Markov链法[4]、人工神经网络方法[5]、数据挖掘方法[6]等。目前，现代数量统计方法已在高校教学质量评价中使用并在不同程度上取得了一定效果，但这些方法仍然存在很多不完善的地方。本文介绍了构建教学质量定量评价的一种策略，并利用神经网络训练方法对量化后的评价指标数据进行智能评估。……