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摘要:
随着独立学院的不断发展,对教师评价的改革势在必行,对教师的各项工作进行全面量化,提高教师的积极性,选取合适的评价指标尤为重要,评价指标要适合独立学院的特点.本文采用k-means算法,利用python3+机器学习库scikit-learn,实现了对教师评价的聚类分析,为提高教师的综合素质、管理者改进评价策略和后续的评聘分离工作提供了依据.
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文献信息
篇名 k-means算法在独立学院教师评价中的应用研究
来源期刊 福建电脑 学科
关键词 k-means算法 独立学院 机器学习 教师评价
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 83-85
页数 3页 分类号
字数 2896字 语种 中文
DOI 10.16707/j.cnki.fjpc.2018.02.039
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张坤 大连理工大学城市学院 14 26 3.0 4.0
2 李思卓 天津大学计算机科学与技术学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
k-means算法
独立学院
机器学习
教师评价
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
福建电脑
月刊
1673-2782
35-1115/TP
大16开
福州市华林邮局29号信箱
1985
chi
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