基于K-medoids聚类的层次化教学质量提升评估研究

作者：付宏鹏

来源：现代电子技术, 2019, 42(23): 110-114.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2019.23.024

• K-medoids聚类
• 层次化
• 教学质量
• 提升评估
• 最优位置
• 指标权重

研究基于K-medoids聚类的层次化教学质量提升评估方法。通过K-medoids聚类分析数据样本间的最优路径和聚类中心,获取数据样本集的历史最优位置,将历史最优位置点看成不同评估指标;以教学队伍、教学内容、教学条件等两级教学质量评估指标体系作为评估指标构建教学质量评估指标体系;采用多层次评价模型对历史最优位置点,即评估指标实行层次分析,通过分层综合评估过程先对评估指标实施一级评估,确定各评估指标权重,依据权重构建教学质量效果判断矩阵;再采用判断矩阵完成二级评估,评估层次化教学质量。实验结果表明,该方法评估计算机学院教师教学质量为较高,且二班教师教学质量优于一班教学质量。

• 单位
  东北大学