摘要
本发明涉及一种基于人工智能的学校课程质量评估方法,包括以下步骤:S1:确定评测维度与个性化评估指标:所述评测维度包括课程育人导向、课程内容结构、学业质量标准以及课程实施与效果,所述个性化评估指标包括学科以及年级;S2:数据采集:根据评测维度与个性化评估指标采集数据;S3:数据处理:根据评测维度对采集到的数据进行处理分析;S4:数据评估:利用支持向量机对S3中处理分析后的数据进行初步分类,在支持向量机初步分类的基础上,利用随机森林并结合个性化评估指标对分类结果进行细化,得出目标学校的课程质量评估报告;S5:结果解释与应用建议:对评估结果进行解释和说明,根据评估结果提出针对性的课程改进建议。
技术关键词
支持向量机模型
随机森林模型
学校
指标
学生
报告
样本
知识点
构建决策树
数据处理模块
数据采集模块
学习算法
评估系统
特征选择
标签
核心
基础
系统为您推荐了相关专利信息
数据采集策略
数据采集系统
数据处理系统
信号
数据处理模块
失效故障
风险预测模型
网络分析软件
动态贝叶斯网络
方差贡献率
故障传播路径
异常事件
电力负荷预测方法
绝缘老化
异常设备
滤波算法
流速
非易失性计算机可读存储介质
指标
数据吞吐量