普通话水平测试测评误差探究

普通话水平测试具有“语音标准的模糊性、成绩评定的主观性、测评方式的个别性”特点,这不可避免地导致测评误差。因此为缩小测评误差,提高测试质量,我们必须深层次地分析导致误差的原因,探讨缩小误差的有效途径。

主观评分误差测评系统软件的研制与开发

针对艺术专业考试主观评分过程中存在的评分误差问题 ,从准确度、稳定性、误差曲线三个方面入手建立相应的评价体系 ,编制相应的测评系统软件 ,利用计算机的强大数据处理功能 ,对主观评分过程进行全面客观的描述与评价 ,为指导评委评分。

基于数据挖掘的大学生心理健康智能测评研究

为了改善大学生心理健康智能测效果,设计了基于数据挖掘的大学生心理健康智能测评方法。首先从多个方向构建大学生心理健康智能测评指标体系,然后采用变异系数法确定每一个大学生心理健康测评指标的权值,并采用灰色聚类算法建立大学生心理健康智能测评模型,最后进行了大学生心理健康智能测评指标的测试实验。结果表明,这种方法可以全面、客观描述大学生心理健康的变化特点,而且大学生心理健康智能测评结果稳定,可以为大学生心理健康管理提供有价值参考意见。

六指标MOOD度量网络软件尺度因子拓扑优化模型

针对复杂网络环境下软件质量测评技术的特点,基于最新计算机网络软件质量管理理论,提出MOOD度量方法对软件质量进行体系测评,定义了六指标体系算法作为软件评估度量体系,首次对Mc-Call模型、Boehm模型和ISO/IEC 9126模型3种典型的计算机软件质量优化模型进行系统结构拓扑和测评误差分析,并提出采用WAF尺度因子对结果拓扑进行评价。仿真结果表明,3种优化模型误差率都得到有效降低,趋于0.01,比传统度量方法误差降低23%。研究成果为软件质量管理提供了有效的理论依据。