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每当学期结束时,学生会对教师课堂教学作出评价,这项工作己在高校实施多年,并积累了大量的数据,这些数据包括了丰富的关于学生对教师课堂教学评价的信息,比如学生关注的教师语言能力,专业知识储备,语言表达能力等,这些因素直接影响学生评教成绩。充分挖掘这些数据可以使隐含的信息显现,等于是将学生的意见经过加工分析后整合为明确的教师教学能力评估结果,并反馈给教师,用于参考促进其专业发展。本文利用数据统计分析和数据挖掘知识,借助SPSS以及WEKA等数据分析工具,对学生评教数据深度分析,旨在分析影响学生评教的因子,并探索如何通过改进这些因子,来促进教师教学能力发展。本文主要包括以下数方面:(1)建立教师课堂教学满意度诊断模型。通过因子分析法,得到学生在评价教师时关注的四个影响因子;通过决策树分析,得到影响学生评教的关键因子,以及影响关键因子的关键指标,这是诊断教师评教成绩高低原因的依据,也是提供教师改进意见的参考点;通过关联规则方法发现与关键指标关联度高的指标,则可以向教师解释应该关注哪些重要指标,这可能会起到意想不到的效果。(2)构建有针对性的评语库和建议库。对于教师的学生评教成绩,包括总分和四个因子得分,教师课堂教学满意度诊断模型可以诊断出教师的强项和不足,并结合高关联度指标和[BSTP1国际教师标准,构建针对性且操作性强的建议库,有助于为教师提供切实的建议,使教师行有可“依”。(3)开发教师课堂教学满意度诊断系统。根据教师课堂满意度模型和相应的评语库和建议库,本文进一步利用JSP+SQL sever2000+Tomcat5.5等开发工具,开发了教师课堂教学满意度诊断系统。作为现有学生在线评教系统的补充,该系统专门提供教师课堂教学满意度诊断报告,以使每个教师可以得到一份个性化诊断报告,了解自己评教成绩得分情况、该成绩的原因和个性化诊断建议,促进其专业发展。同时依靠强大的数据库支持,可以对教师教学实现动态的长期监控。