[发明专利]基于层次分析法的教师质量智能评测方法及存储介质

说明书

本发明涉及基于层次分析法的教师质量智能评测方法及存储介质，包括以下：步骤101、确定教师质量评测的影响因素；步骤102、根据所述教师质量评测的影响因素建立教师质量评测的评价指标体系；步骤103、通过层次分析法计算得到所述评价指标体系的指标权重；步骤104、根据所述指标权重得到教师质量评测模型；步骤105、将教师的所述影响因素的相关评分带入所述教师质量评测模型得到所述教师的评测得分。通过建立教学评分的三级评价指标体系，计算求得各级指标间的权重，根据求得的各指标的权重得到教师质量评测模型，能够智能化的对教师质量进行评测，避免了在每个学期结束时进行大范围的统计，能够确保教师质量评测高效的进行。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及基于层次分析法的教师质量智能评测方法及存储介质。

背景技术

为科学合理量化教学质量，了解教师实际教学能力和教学水平，使教师自我发现自，提高和完善，从而提升教学质量，高校常常会在学期结束时通过问卷的方式进行学生对教师的教学质量评价的统计，根据统计的结果来得出教师质量的评测，这虽然行之有效，但是由于需要许多学生的配合，在处理起来会十分的繁琐。

当今校园中需要一种能够智能的对教师的教学质量进行评测的方法，这样一来，就不用在每个学期结束时进行大范围的统计，能够确保教师质量评测高效的进行。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术的不足之一，提供基于层次分析法的教师质量智能评测方法及存储介质。

为了实现上述目的，本发明采用以下的技术方案：

提出基于层次分析法的教师质量智能评测方法，包括以下：

步骤101、确定教师质量评测的影响因素；

步骤102、根据所述教师质量评测的影响因素建立教师质量评测的评价指标体系；

步骤103、通过层次分析法计算得到所述评价指标体系的指标权重；

步骤104、根据所述指标权重得到教师质量评测模型；

步骤105、将教师的所述影响因素的相关评分带入所述教师质量评测模型得到所述教师的评测得分。

进一步，上述步骤101中的确定教师质量评测的影响因素的方式具体包括：

通过问卷调查的方式调查学生对教师的关注点的评价，对教师的所述关注点包括，教师的教学教态、教学系统性以及学生期末成绩。

进一步，上述步骤102中的建立教师质量评测的评价指标体系具体包括以下；

通过问卷调查得出学生进行教师质量评测时的关注点，以所述关注点为评价指标，建立评价指标体系，所述评价指标体系包括教师的教学教态、教学系统性以及学生期末成绩。

进一步，上述步骤103中得到所述评价指标体系的指标权重具体包括以下：

确定每个评价指标的相对重要程度，构建递阶层次结构模型和判断矩阵，通过一致性检验进行筛选修正，得到所述评价指标体系的指标权重。

进一步，所述确定每个评价指标的相对重要程度的方式为通过专家打分建立判断矩阵的方式，计算所述评价指标体系的指标权重具体包括以下，

步骤501、选定6个专家，将6个所述专家一次编号为A1-A6，获取专家对各个评价指标的相对重要程度的判断结果，建立判断矩阵，所述判断矩阵具体包括以下：

步骤502、将判断矩阵的每一列元素进行归一化处理，其元素的一般项为：