基于离散泊松混合模型的教学评价数据建模
Teaching evaluation data modeling based on discrete Poisson mixture model
武汉大学 计算机学院, 武汉 430072
摘要
分析学生在教学评价系统中对于教师的评价数据有助于教师了解学生对授课教师的真实态度，总结教学经验，改进后续的教学方式，提高教学质量。但是进行教学评价时，学生中可能会出现随意评价或者恶意评价等问题，导致评价数据中包含大量噪声，造成反馈数据的不理想。因此，提出了一种离散泊松混合模型来对包含噪声的学生评价数据进行建模，将混合模型中的每一个离散泊松分量对应一类具有相似评价模式的学生，借由离散泊松分布中的模型参数来表示对应评价模式中的评价分数。通过构建对数似然函数来衡量混合模型和评价数据的拟合程度，采用梯度下降的方法求解拟合程度最高的模型参数，找到学生对于教师的真实评价，保证教学评价系统中师生间的有效沟通。大量实验结果表明，模型能够快速准确地从含有噪声的评价数据中识别出具有不同评价模式的学生，掌握学生对于教师的真实评价情况。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61976163,61902284)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.01.0042
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第9期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2626-2630
文章编号: 1001-3695(2022)09-010-2626-05
发布历史
[2022-04-15] 优先出版
[2022-09-05] 印刷出版
引用本文
黄浩, 颜钱, 甘庭, 等. 基于离散泊松混合模型的教学评价数据建模 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (9): 2626-2630. (Huang Hao, Yan Qian, Gan Ting, et al. Teaching evaluation data modeling based on discrete Poisson mixture model [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (9): 2626-2630. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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