基于课程成绩分析的高校学生评教结果识别与应用

马朝珉; 李伟凯; 袁晓东; 孟军; 吴秋峰

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基于课程成绩分析的高校学生评教结果识别与应用

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该文以某高校思政类必修课程的学生评教结果为研究样本,从评教分数(封闭式问题)和意见建议(开放式问题)两部分出发,分析课程成绩与评教结果的关系,识别评教结果的有效性,探索高校学生评教结果应用路径。研究发现,学生课程成绩与评教分数整体数据呈现不相关,个别课程出现负相关;在大多数情况下,课程成绩为“中”(70分≤中<80分)的学生评教分数有效性最高;大一年级课程成绩中等以上(≥70分)的学生评教分数有效性高于其他年级。运用K-means聚类算法对评教数据进行聚类分析,将学生评教样本分为高满意高收获型、高满意低收获型、低满意高收获型和低满意低收获型四个类别。在课程成绩分析基础上,提出高校学生评教结果合理应用的建议。

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来源
《高教学刊》 |2023年第28期|14-18|共6页
作者
马朝珉; 李伟凯; 袁晓东; 孟军; 吴秋峰;
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作者单位

东北农业大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类教学理论、教学法;
关键词
高校学生评教; 课程成绩; 评教结果识别与应用; 思政类必修课程; K-MEANS聚类算法;

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