多视角教学质量评价的一致性分析与应对策略

学生评教是教师教学质量的直接反馈,督导评教是教师教学质量的监督手段。以某所“双一流”大学8468名本科生4年的培养过程数据为研究对象,从教学督导、学生角度出发,分析不同视角下教学质量评价结果的一致性。在SPSS软件上采用t检验对督导和学生评教进行一致性检验,对结果进行量化后,发现督导评教和学生评教在90%的课程上具有一致性,并对小部分的差异课程进行分析。特征分析结果表明,差异课程具有规模小、开课学期集中度高、学生成绩偏低的特征;相关性分析结果表明,督导和学生评教与课程属性、开课学期及课程规模相关性显著。鉴于此,提出优化差异课程结构、探索新型教学模式、完善学生评教体系的建议,以更好地指导课程改进。

SVD推荐算法在传统服饰商城的应用

随着互联网的普及和信息技术的发展,人们日常生活可以接触到的信息越来越丰富,产生信息数据的速度也越来越快。在拥有海量信息数据的同时,过量的信息不可避免地导致了“信息过载”问题,而推荐系统正是解决这个问题的有效方法之一。首先介绍了奇异值分解(SVD)和SVD推荐算法之间的联系,然后叙述了SVD推荐算法的思路并给出SVD算法模型的最优损失函数。在此基础上,建立一个传统服饰商城的推荐系统,利用158组样本数据测试该系统,得出推荐系统的均方根误差为0.9994,平方绝对值误差为0.7366。此外还计算了样本数据的误差百分比,结果表明绝大多数测试样本的误差百分比在30%以内。基于SVD推荐模型的特点和实验结果得出,SVD推荐模型适用于小型电商平台的商城用户的个性化推荐。