Multi-dimensional evaluation method of art teaching quality based on analytic hierarchy process
Notice bibliographique
Résumé
In order to optimize the evaluation of art teaching quality under the environment of art value integration and professional development community, a multi-dimensional evaluation method of art teaching quality under the environment of art value integration and professional development community is proposed based on AHP.Establish a hierarchical analysis model of the characteristic distribution of art teaching quality under the environment promoted by art value integration and professional development community, analyze the quantitative characteristics of the hierarchical constraint indicators of art teaching quality under the environment promoted by art value integration and professional development community, obtain the quantitative table of the state distribution of constraint indicators of art teaching quality evaluation, formulate the evaluation scale, and construct the cluster model parameters of multidimensional evaluation of art teaching quality by adopting the analytic hierarchy process structure.Through the analysis of quantitative index characteristics of art teaching quality evaluation, the optimization design of teaching activities and teaching methods for art teaching quality evaluation is realized by using the big data evolution cluster analysis method.In the multi-dimensional hierarchical structure parameter model, the parameter configuration of teaching quality indicators is realized, and the evaluation characteristic index fusion clustering processing is carried out on the parameter configuration results, so as to form the classification prediction and index analysis model of art teaching quality.According to the hierarchical distribution density and grid clustering of art teaching quality indicators, the art value integration and professional development community promotion environment can realize the art teaching quality evaluation.The empirical analysis results show that the quantitative analysis ability of art teaching quality evaluation with this method is strong, and the evaluation results are accurate and reliable, which improves the reliability and confidence level of art teaching quality evaluation under the environment of art value integration and professional development community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».