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《南昌大学》 2010年
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基于BP神经网络的教师绩效评价模型算法研究与应用

王义勇  
【摘要】:评价是当今社会应用很广的一个概念。教师绩效评价是高等教育事业发展的重要保障,也是了解高校教师工作状况、评价教师教学成果的主要手段。因而建立一套适合高职院校的易于实施的职业测评体系,督促提醒教师改正自身存在缺陷,不断提高教师的教学水平和综合素质显得尤为重要。人工神经网络(ANN)可以逼近任意复杂的非线性系统,具有较好的模式识别、自适应学习和记忆联想等能力。ANN以并行方式处理信息,运行速度快;以分布方式存储信息,容错性好。神经网络的方法为解决复杂非线性问题提供了有力的工具。 本文在阐述课题研究背景与基本概念的基础上,介绍了多目标综合评价、计算权重、对指标属性值进行标准化等相关数据处理方法,探讨并构建了适应于教师绩效评价的指标体系。在比较各种评价模型和算法优缺点的基础上,提出了基于BP神经网络的教师绩效评价模型,并设计出了系列数据处理算法。并以江西外语外贸职业学院教师考评系统的原始数据为例,借助Matlab6.5平台对江西外语外贸职业学院教师评价指标进行了仿真,对江西外语外贸职业学院教师综合水平进行了分析,并提出了建议。特别是依据评价指标体系,通过网络训练、泛化结果分析,表明用BP神经网络来进行教师综合评价是非常可行的。
【学位授予单位】:南昌大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:G475

【参考文献】
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