计算机应用研究

作者：黄浩,颜钱,甘庭,李石君,

单位：武汉大学计算机学院,武汉430072；

关键词：教学评价系统,众包思想,泊松混合模型,参数估计方法,

基金：国家自然科学基金资助项目(61976163,61902284)；；

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。

来源：2022年第9期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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