随着经济的迅猛发展,文化教育越来越受到社会的关注,各高校培养学生的方式逐渐呈现多元化,而现今针对教师教学质量的评价方式欠缺一定的科学性。教学质量的高低又体现着高校的综合实力,关系到人才培养的质量。教学质量评价可促使教师不断改进教学方式、修正教学过程中存在的问题,从而提高教学质量,进一步提升高校整体教学水平。目前高校采用的定性和定量评价的方式较单一,影响到评价结果的客观性。基于机器学习等相关技术研究与实现科学合理的教学质量评价方法势在必行。本文基于支持向量机模型将定性评价有效的量化,并结合定量评价与客观指标数据提供一个可行且便捷的教学质量评价系统。首先基于层次分析法构建教学质量评价模型并计算出各因素权重值;其次对模型中的三类数据分别进行处理。其中包含对学生课程成绩等客观指标数据进行标准化处理,削弱课程难度对该指标产生的影响。基于支持向量机模型对定性评价进行量化处理,使计算出的教师教学质量综合评价更为全面客观;然后完成教师教学质量评价的综合计算,并根据定性评价提取关键词构建教师教学画像;最后设计并实现可运行的教师教学质量评价系统。论文完成系统总体设计,确定系统的整体架构与功能模块,对各模块实现进行详细阐述,完成系统功能与非功能测试。测试结果表明,本系统能较好的实现对教师教学质量的评价。