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基于数据挖掘的教师教育质量评价指标体系的构建
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Abstract:
目前的教师教育质量评价一般通过专家评判和学生打分两部分构成,存在评价不够客观、可信度低等问题。为解决这些问题,本研究通过问卷调查获取数据,并对数据进行信效度检验,利用层次分析法和优序图法,构建了全面、客观的教师教育质量评价指标体系,实现对教师教学过程的科学评估。结果表明,基于数据挖掘的教育质量评价体系能够显著提高教师评价的准确性与公正性,为优化教学管理、促进教师专业发展提供了有力支持。
The current evaluation of teacher education quality generally consists of two parts: expert judgment and student scoring, which suffers from a lack of objectivity and low credibility. To address these issues, this study collects data through questionnaires and conducts reliability and validity tests on the data. By employing the Analytic Hierarchy Process (AHP) and the prioritization matrix method, a comprehensive and objective evaluation index system for teacher education quality has been constructed, enabling a scientific assessment of the teaching process. The results indicate that the education quality evaluation system based on data mining can significantly improve the accuracy and fairness of teacher evaluation, providing strong support for optimizing teaching management and promoting the professional development of teachers.
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