文摘
思想政治课程是一个关键的课程来实现道德建设的根本任务,培养人。教学评价是一个重要的思想政治课程建设的一部分。构建一个完美的教学评价指标体系是迫切需要进一步深化思想政治课程的教学改革,改进思想政治课程的教学质量。为了提高混合教学模式的实际应用效果,在线和离线混合教学效果评价方法提出了基于大数据分析。首先,大数据收集的混合教学过程中使用大数据技术,评价指标体系是由三个维度。提取所需的数据是根据索引,然后相关数据之间的关联规则评价指标的建立,数据的相空间分布。最后,约束参数分析方法用于融合的控制变量和解释变量与索引相关的数据实现在线和离线混合教学效果评价。应用程序分析结果表明,该方法在本文得到理想的评价结果的在线和离线混合教学效果,有利于提高教学质量。
1。介绍
教育是一个伟大的计划,建立道德教育的根本任务。公民课程的关键是课程实施建立道德教育的根本任务和发挥不可替代的作用。自从18th党代会,党中央,习近平同志为核心,使高校思想政治工作的一个突出的位置,作出了一系列重大决策和计划。国家有关部门已经全面提升公民科学课程的教学改革和实践,制定和发布了一系列政策文件,进一步强调的重要性,提高公民科学课程的质量。
提高公民的素质类是一个系统工程,和健全和完善教学评价指标体系是一个重要内容和有效途径提高公民课的教学质量。现有的教学评价指标体系的公民和政治科学课在高校仍不完善和不科学的,这限制了教学质量的提高公民和政治科学课程的学院和大学。在本文中,我们从价值取向的教学评价指标体系建设的公民和政治科学类高校。我们全面分析教学评价的主要问题的公民和政治科学类高校和探索的原则和基本框架的教学评价指标体系建设的公民和政治科学课程。我们试图扮演一个角色在促进公民和政治科学课程的教学。
思想政治教育是一项基本的教育。自从18th党代会,总书记习近平的一系列重要讲话在高校的思想政治工作,特别是在公民和政治科学课程的建设,站在长远发展的战略高度党和国家的事业,它深刻地阐明了思想政治教育的重要性。关注的实现总书记习近平副主席的重要讲话精神和决策计划,党中央、国务院发布意见加强和改善高校思想政治工作的新形势下,2016年,明确提出“完善评价体系的高校思想政治工作,研究拟定与综合评价体系内容、指标,合理和科学的方法,促进高校思想政治工作的制度化”(1]。此后,教育部制定和发布的基本要求高校思想政治理论课程教学的新时代。他们提出建立和完善多种评价机制,进行综合评价的思想政治课程的教学质量2]。意见深化改革和创新的思想政治理论课程在学校颁发的新时期中共中央办公厅和国务院办公厅明确指出思想政治课程的建设应纳入学校的评价体系。“实施计划的改革和创新思想政治理论课程在学校在新时期“联合发布由中共中央宣传部和教育部也强调了需要关注多样化的评价方法在公民和政治科学课程的教学3]。公民和政治科学课程的教学评价是整个评价体系的一个重要组成部分的高校思想政治工作。上面的政策,由国家和有关部门制定的建设提出具体要求公民和政治科学课程教学评价指标体系从不同的角度在学院和大学,由此可见,提高教学评价指标体系的公民和政治科学课程是适当的行动来实现相关的国家政策。
教学评价指标体系,作为一种重要的手段来测试实践教学的影响在公民和政治科学课程,包括三个方面。首先,它可以进一步规范实践教学在公民和政治科学课程通过确定实践教学的评价目标和标准,减少盲目的实践教学活动,一定程度上解决的问题不清楚目标的实际教育公民和政治科学课程,提高实践教学活动的有效性,实现公民和政治科学教育分化。第二,通过建立一个有针对性的评价,通过建立有针对性的评价内容和指标,能促进实践教学的改革和创新公民和政治科学课程,帮助公民和政治科学教师反思和提高实践教学的具体内容和面向目标的公民和政治科学课程,和解决问题的较低的学生参与公民和政治科学课程在现阶段。与此同时,通过有针对性的评价,引导学生关注传统理论学习更积极地参与社会实践,客观和公正评价学生的实际表现,提高公民和政治科学课程的教学质量。第三,教学评价系统能够客观、公正地衡量和验证大学教师的实践教学表现的公民和政治科学课程和实践教学在学校的质量4),保证学生的实际学习实现结果。公平合理的评价可以积极增强荣誉感、归属感,和责任的公民和政治科学类学科,最大化的教师和学生的积极性和创造性,提高公民和政治科学课教育的有效性。
在这种模式下,面对面的传统课堂教学将结合一个在线网络教学平台(2),有机结合不同的教学元素,如教师、学生、和环境工具和补充线上和线下的优势教学通过科学、有效的教学方法(5),从而达到最大的教学效果。
然而,在混合教学的实际应用,结合网络教学与线下教学来提高教学效果是混合教学、研究的重点和评价的影响在线和离线混合教学可以提供一个重要的参考3]。
目前常用的评价方法基于学习的输入(4)和基于web的数据(6)易受外部环境的干扰在实际应用的过程中,导致不准确和低效率的评估结果。为了解决这样的问题,我们研究在线和离线混合教学效果的评价方法基于大数据分析,实现在线和离线的科学评估混合教学效果,并优化混合教学模式的基础上,改善混合教学效果评价结果。
2。相关工作
教育是最重要的工具,不仅科学发展而且对品格的建立,建立道德教育的根本任务。数据分析工具和数据分析已经广泛被应用于各种领域的见解和有用的知识。它还被广泛应用于教育领域。在本节中,我们将批判性分析的一些以前的工作在这个特定的区域。
伯恩哈特,(7)指出,数据和数据分析有很大的作用,确定学校教育中存在的问题。他们描述这个过程来有效地收集数据,给数据的详细分析影响教学环境的性能。Villegas-Ch et al。8]分析怎样COVID-19大流行已经改变了教学环境,提出人工智能的集成和数据分析与学习管理系统提高的教学过程。Ciolacu et al。9状态,在线教育一直扮演着非常重要的角色的改善教学环境,使我们能够有效地收集数据和执行数据分析和应用机器学习算法的改善教学环境。他们的分析是基于神经网络,支持向量机,决策树、聚类分析来预测学生的表现。Purwoningsih et al。10)认为,重要的是检测学生的行为与学习管理系统交互的个性化学习,这可能是在教学过程中通过获取模式。他们用学生的行为数据、探索性数据分析和机器学习来检测学生的学习行为。
构建一个完美的教学评价指标体系是迫切需要进一步深化思想政治课程的教学改革,改进思想政治课程的教学质量。为了提高混合教学模式的实际应用效果,在线和离线混合教学效果评价方法提出了基于大数据分析。目前常用的评价方法基于学习的输入(4)和基于web的数据(6)易受外部环境的干扰在实际应用的过程中,导致不准确和低效率的评估结果。为了解决这样的问题,我们研究在线和离线混合教学效果的评价方法基于大数据分析,实现在线和离线的科学评估混合教学效果,并优化混合教学模式的基础上,改善混合教学效果评价结果。
3所示。在线和离线混合教学效能评估方法
图1显示的是在线和离线混合教学模式。在线和离线混合教学过程包括四个主要组件,教学准备,实际教学中,教学报告,和教学评估。(1)在预研会话、教师指导学生在线预研通过设置预研在线问题,和学生都给正确的答案prestudy问题设定的期限内。要求学生给出正确答案的预研问题限期。实际教学会话将只有当预研问题的正确答案的百分比达到85%或更多。(2)在实际教学(线下教学),来自不同团体的学生被要求口头描述的主要学习内容,以实践和检验学生对教学内容的理解和他们的语言能力。在实际的教学过程中,学生的实际学习能力主要是评估。学习的一些内容需要两个或两个以上的人之间的合作,这部分主要考查学生的团队合作能力。(3)教学报告会议主要考查学生的书面表达能力和逻辑思维能力在混合的在线和离线方式。学生应该注意报告的格式提交报告时,报告的主要内容是他们遇到的问题在实际的学习过程和他们学习后获得的见解。(4)会话教学评估主要评估学生学习知识的掌握和应用程序级的在线和离线方法(11]。教学评估会议分为两个主要部分,一个是在线国防评估学生和其他线下实际评估学生。一些学生没有通过评估成功,他们需要再次进行教学检测前,所以他们用虚线连接图1。
3.1。评价指标体系建设
四个主要组件的在线和离线混合教学模式,在线和离线混合教学评价指标体系的有效性是由三个维度:之前,期间和之后的教学。评价指标的选择是复杂的,所以最初的评价指标体系是首先由使用问卷调查研究和多次专家访谈12];在此基础上,使用德尔菲法来优化初始索引;最后,每个评价指标的权重是由使用层次分析和在线和离线混合教学效果评价指标体系构造如图2。
preteaching维度包括四个评价指标和九个具体评估内容的接触,参与,学习能力,和指导评估;在教学维度包括四个评价指标和12个具体评估内容,参与,学习能力,和贡献;postteaching维度包括三个评价指标和知识转移的四个具体的评价内容,实时评估和改进的能力。从评价指标体系,我们可以发现,在线和离线混合教学评估是通过结合在线和离线评估,进行定性和定量(13]虽然考虑到整个教学过程的状态监测和评价。
3.2。教学效果评估基于大数据分析
在这一节和它的程式,细节大数据融合的概念和大数据评价。两个概念的数学模型提供了一个更好的理解的读者。
3.2.1之上。大数据融合
使用关联规则特征提取方法提取相关数据中的关联规则评价指标(14),在此基础上,大数据相空间分布的在线和离线混合教学效果评估,这可以被理解为一个 控制矩阵的教学效果评估。与和 代表特性分布向量和概率分布函数,分别融合分析大数据相关的在线和离线混合实现教学效果评价指标。回归分析方法用于分析大数据的关联规则的特征数据相关评价指标(15),大数据的回归分析模型与评价指标,公式描述如下: 在哪里ρ和n(t)表示数量的概率分布和干扰的混合教学效果评价指标,分别。识别的模糊归属函数相关的大数据的有效评价指标构建,和公式描述如下: 在哪里 , 和表示大数据分布的特征量相关评价指标,重建数据位的数量,和迭代系数的混合教学效果评估,分别。
基于以上的分析来确定大数据的易熔分解相关评价指标: 在哪里和表示抽样的规模和相对体重大数据相关的评价指标t分别和表示大数据的定量特性相关的评价指标t和自适应概率条件下,分别。
大数据的融合与混合教学有效性评价指标可以通过使用方程(3)。
3.2.2。大数据评估
在完成大数据相关的融合效果评价指标,选择受限的协方差分析方法分析大数据的控制变量和协变量解释(16),从而实现在线和离线混合教学效果评估,δ是隐性政府在评估过程中,η评估过程中观察到的状态,从而确定模糊收敛控制功能大数据相关的评价指标,公式描述如下: 在哪里表示评估metric-related大数据传输负载。联合关联规则挖掘方法选择获得有限数据集的评估metrics-related大数据,和公式描述如下: 在哪里n样本都包括在大型数据集相关的评估指标。
样本 ,结合支持向量机学习自适应分类学习方法来确定评价的定量特性关系的混合教学有效性,公式描述如下:
优化的支持向量机学习模型被选中为混合教学的有效性的评估分类,和详细的评估结果基于统计平均家庭信息的方法,和有效性评价的目标函数如下:
上述过程可以用来评估在线和离线混合教学的有效性。
4所示。仿真实验
为了验证性能的在线/离线混合教学效果评价方法基于大数据分析在实际评估过程中,大学的公民阶层作为研究对象进行应用分析。研究对象是在在线和离线混合教学模式,研究对象的实际评估由计算机模拟,混合教学效果评估的结论被设置为基础,及相关性能数据收集研究对象的字段,并得到以下结果利用本文的方法对教学效果的评价。
4.1。关联规则特征提取测试
摘要关联规则特征提取的准确性是测试一组实验环境。关联规则的结果特征提取的准确性这个方法如图2条件下不同数据量的评价指标。从图2条件下,数据量逐渐增加,关联规则特征提取的准确性,该方法显示一个下降的趋势。然而,数据量达到5000的条件下,关联规则的总体精度特征提取的方法是高于92%,在高水平和整体精度。这表明,该方法能准确地从数据中提取关联规则的相关评价指标,这有利于提高评价的准确性的混合教学有效性公民课程。
4.2。综合评价精度测试
基于学习评价方法的输入在文献[4)和基于网络数据的评价方法在文献[6)被用作比较的方法比较适合本文的评价结果与比较方法研究对象和设置的结果,结果如图所示3。很明显从图的分析3在三种不同的评估方法,该方法与结果,最适合的方法(4)符合最低设置的结果。这表明本文的方法具有较高的精度评估在线和离线混合教学的有效性。
4.3。评估效率测试
本文的方法是测试的评估效率在线和离线混合教学的影响,从大数据集成效率测试和综合评价效率测试。
4.3.1。大数据融合效率的比较
摘要大数据融合的效率测试一组实验环境。大数据融合效率的测试结果的方法如图4条件下不同数据量的评价指标。图的分析4显示每个维度的数据融合效率本文的评价指标体系。条件下,每个维度的数据量达到5000,三维数据融合的时间小于1000 ms,这表明每个维度的数据融合可以迅速进行,这有利于提高混合教学的评价的总体效率公民和政治科学课程的有效性。
5。结论
在科学技术的背景下,如智能教育和在线学习空间以及大数据分析技术,公民和政治科学课的教学模式通过在线和离线混合教学可以获得所有的记录学生在教学过程中,根据不同的维度和数据分析可以有效地评价混合教学的效果。在本文中,我们研究在线和离线混合教学效果的评价方法基于大数据分析和使用大学的公民阶层为研究对象进行应用分析。分析结果表明,该方法的应用到教学评价,提高公民课每个研究对象的性能达到10分以上,且应用效果更好、更实用。这一次,它是应用于不同部门相同的大学,在接下来的步骤中,它可以应用于多个部门多个大学,以进一步提高该方法的实际应用的普遍性。
数据可用性
使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。