简介:模型的验证是指对模型的性能指标(区分度、校准度)进行考察的过程。根据考察过程中是否使用预测模型的开发队列数据,模型验证可分为内部验证和外部验证。内部验证是检验模型开发过程的可重复性,常见形式包括随机拆分验证、交叉验证、Bootstrap重抽样以及“内部-外部”交叉验证。外部验证考察的是模型的可移植性和可泛化性,常见形式包括时段验证、空间验证以及领域验证。
简介:摘要:本研究首先依据翻转课堂教学质量的相关理论从教学效果、教学过程和教学资源三个维度构建了翻转课堂教学质量评价的指标体系,然后基于该评价体系对某校的计算机类的三十余门实施翻转课堂教学的课程从学生角度进行了评价数据的收集,共计收集评价数据 1545条,最后对数据进行了预处理后,以评价体系指标为输入变量,以课程评价结果为输出变量,构建了 C5.0决策树模型对翻转课堂的教学质量进行评价结果的预测。预测结果显示,对训练数据的预测准确率达到了 73.19%,对测试数据的预测准确率达到了 63.24%。
简介:为服务我国高等教育“双一流”建设、提高高校决策科学化水平,信息技术的价值应得到重视。我国研究者开始关注信息技术对高校决策的作用,国际上应用较广的决策支持技术——商业智能也不断发展成熟,这都为我国高校商业智能建设提供了机遇。商业智能以支持高校循证决策实践为目的,有利于分析形成决策证据、破解高校数据难题。从国外商业智能促进高校循证决策的情况看,商业智能的应用领域不断扩展,相关技术、产品不断进步,在教学决策、管理决策和成本节约上的效果突出。但我国高校多将商业智能应用于单一业务领域,缺乏宏观统筹;各系统数据割裂,数据集成、分析技术还需深化;在促进教学评价、决策民主化方面的成效还不明显。为此,我国高校需进一步加强商业智能的建设和应用,做好统筹规划,开展院校研究,提升人员信息素养,提供经费保障并遵守相关法律法规。