【摘 要】
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学生评教是当前我国高校普遍采用的一种教学质量管理手段,也是高等教育研究领域引起较多争议的热点问题。从20世纪80年代中期起,国内陆续开展了学生评教实践活动,至今己将近3
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学生评教是当前我国高校普遍采用的一种教学质量管理手段,也是高等教育研究领域引起较多争议的热点问题。从20世纪80年代中期起,国内陆续开展了学生评教实践活动,至今己将近30年,各高校都积累了大量的学生评教数据,但由于信息意识的缺乏和技术的欠缺,管理人员只能通过简单的加和、排序等操作获得表面信息,这些数据中隐藏的信息一直没有得到进一步的挖掘和利用。本文首先对数据挖掘的基本知识做以综述,着重介绍了经典关联规则Apriori算法,聚类算法中的划分聚类和层次聚类、相关系数以及标准方差。然后利用这些算法研究天津师范大学部分教师从2006-2007下半学年开始,一直到2009-2010下半学年共7学期学生评教数据：对学生评教量表中的各指标进行研究,找到各指标之间隐藏的关系；利用这些算法找出一些学生评教数据与教师个人信息(职称、学历、年龄、性别)的单因素和多因素之间暗藏的关系,其次设计相应的调查问卷来验证所得到的结论,最后得出结论,提出了改进我校教师课程教学质量评价卡的有关措施,为进一步完善、推进课堂教学质量评价、提高教学质量提供了量化的依据。
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