研究目的
展示教育数据挖掘（EDM）在阐明学生所感知的有效教师绩效标准或衡量指标方面的潜力。
研究成果
数据挖掘技术在课程评估和高等教育研究中高效且富有表现力。研究结果可用于改进测量工具。在评估教师表现时，学生的兴趣领域和课程主题比教师行为对学生更为重要。
研究不足
该研究基于学生通过课程评估问卷对教师表现的认知进行建模，但此类问卷可能无法涵盖教师表现的所有维度。数据仅来自一所大学，这可能会限制研究结果的普适性。
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[IEEE 2019国际工程、计算机与信息科学多学科会议（西伯利亚会议） - 俄罗斯新西伯利亚（2019.10.21-2019.10.27）] 2019国际工程、计算机与信息科学多学科会议（西伯利亚会议） - 利用扩频信号提高基于LED可逆效应的光通信系统抗噪声能力
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[IEEE 2019国际工程、计算机与信息科学多学科会议（西伯利亚会议） - 俄罗斯新西伯利亚（2019.10.21-2019.10.27）] 2019国际工程、计算机与信息科学多学科会议（西伯利亚会议） - 利用扩频信号提高基于LED可逆效应的光通信系统抗噪声能力
DOI：10.1109/sibircon48586.2019.8958423
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
数据挖掘应用正日益成为理解和解决高等教育中教育及管理问题的常用工具。一般而言，教育数据挖掘研究主要关注学生表现的建模，而非教师表现。评估教师表现的常用工具之一是基于学生感知的课程评价问卷。本文采用四种不同分类技术——决策树算法、支持向量机、人工神经网络和判别分析——构建分类器模型。通过准确率、精确率、召回率和特异度等性能指标，在包含学生对真实课程评价问卷响应的数据集上比较这些模型的表现。虽然所有分类器模型均展现出较高的分类性能，但C5.0分类器在准确率、精确率和特异度方面表现最佳。此外，本文还对每个分类器模型的变量重要性进行了分析，结果表明课程评价问卷中的许多问题似乎无关紧要。分析还显示，基于学生感知的教师成功主要取决于学生对课程的兴趣。本文的研究结果表明，数据挖掘模型在课程评价和高等教育数据挖掘中具有有效性和表达力，这些发现还可用于改进测量工具。
作者：
MUSTAFA AGAOGLU
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