基于数据挖掘技术的大学教育质量分级评价

• 作者: 杜丽娟
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 数据挖掘技术 指标体系 教育质量 分级评价 评价值对比 指标权重
• 年，卷（期）: 2020,（15）
• 所属期刊栏目: 测控与自动化技术
• 页码范围: 101-104
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.1-34|TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.15.024

摘要

针对传统教育质量分级评价方法指标体系单一,导致分级评价准确性低,为此设计一种基于数据挖掘技术的大学教育质量分级评价方法.分析大学教育质量分级评价要求,确定分级评价指标,采用层次分析法计算分级指标权重,并进行一致性检验,最后将数据挖掘技术应用到大学教育质量分级评价中,实现大学教育质量分级评价.设计实例分析,以专家评价结果为标准,将设计方法和常规评价方法比较,常规方法与专家评价值最大误差为0.08分,设计方法与专家评价值最大误差为0.05分,因此,证明基于数据挖掘技术的大学教育质量分级评价方法比传统方法准确性高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜丽娟	广州大学华软软件学院	21	47	3.0	6.0