一、灰色系统理论在教学质量评判中的应用（论文文献综述）
张新香,段燕红[1]（2020）在《基于学习者在线评论文本的MOOC质量评判——以“中国大学MOOC”网的在线评论文本为例》文中研究表明研究在线评论文本,能从学习者角度科学提炼MOOC质量的影响因素,客观评判MOOC的教学效果。基于此,文章提出了基于学习者在线评论文本的MOOC质量评判新思路:按照MOOC质量评判的流程框架,以"中国大学MOOC"网的在线评论文本为例,基于灰色关联分析实施MOOC质量评判,并选取10门案例课程检验评判效果。实验结果表明:"视频制作"、"课程内容"、"知识量"、"教学风格"、"学习感受"这5大主题影响学习者对MOOC质量的评判;基于学习者在线评论文本的MOOC质量评判结果与事实基本相符,具有较好的精确度和可操作性,能合理地对课程质量进行评判和排序,对MOOC课程的建设和改善具有重要意义。
马守明,郑武,程晨,周祎[2]（2020）在《应用型高校教学质量的灰色聚类分析方法》文中研究表明教学质量是驱动高校可持续发展的不竭动力,也是衡量其整体教育水平的核心要素。为使教学质量评价更具客观性和科学性,将灰色系统理论应用于应用型本科高校的教学质量评价之中。定义了教学质量评价指标的三角白化权函数,给出了灰色聚类评价模型,并讨论了教学质量灰色聚类分析实例,为促进高校教学质量工程建设提供了有益参考。
张铁牛,张智林,董锡,曹雁[3]（2019）在《基于灰色系统理论的中学地理教学质量评价》文中认为依据相关理念和原则,可构建中学地理教学质量评价指标。具体而言,可利用层次分析方法确定指标权重,利用灰色关联分析方法建立评价模型,进而对中学地理教学质量进行综合评价。广东省四所学校的地理教学质量评价案例,说明这一评价模型的运用有利于为中学地理教学质量评价探索出比较易行、科学的方法。
赵杏娜[4]（2019）在《新常态下我国农科人才需求预测研究》文中研究指明当前我国正处于全面建成小康社会的历史性阶段,加快社会主义新农村建设需要补齐“短板”,需要大批农科人才积极献身农业现代化建设,需要激活各类人才到农业农村创新创业,这就对农科人才培养提出了新的更高要求。在厘清我国农科人才供给现状的基础上,掌握未来我国农科人才的需求情况已是当务之急。据此,本文以2013-2017年农科毕业生有效供给数作为原始序列,拟通过灰色预测模型对2020-2025年我国农科人才的需求总量及结构层次情况进行分析。在对我国农科人才内涵以及发展现状分析的基础上,首先探讨了影响农科人才需求的因素,在遵循指标选取原则的基础上构建了农科人才需求预测指标体系及多元线性回归模型;引入新型预测法GM（1,1）灰色模型,构建了农科人才需求量的时间序列预测模型,结合五种标准检验法将模型检验结果与多元线性回归预测模型的拟合结果作比对分析,从而验证了灰色预测模型的高精确性,说明灰色预测模型适用于农科人才需求预测分析领域,且可行有效。通过对2020-2025年我国农科人才的需求总量和各层次农科人才需求量预测分析,结果显示未来六年我国农科人才的总需求量呈稳步上升趋势。在预测结果上,有针对性地提出了新常态下我国农科人才培养的对策建议。主要结论如下:一,农科人才是集农业科学技术活动和专业知识技能于一身的人才,是促进我国农业发展的中坚力量,具有不可替代的作用。二,我国农科人才总量目前处于短缺状态,数量规模偏低,与经济发展协调性欠佳;农科人才培养模式正从单一模式向多元化联合培养,未来我国农科人才需求将以高层次、复合型人才为主。三,2020-2025年我国农科人才各年度需求量分别为:143231人、145206人、147207人、149237人、151294人、153380人;在2020-2025年间,农科博士所占农科人才总量的比重基本保持不变,年均增长率为1.5%;农科硕士需求量年均增长率为4.71%,到2025年我国农科硕士需求量约为30010人;对于本科层次的农科人才而言,需求量年均增长率为2.71%,到2025年农科本科需求量约为80306人,本科和硕士生所占的比重在不断增加;在2020-2025年间,我国农科专科生需求量呈逐年缓慢下降趋势,年均增长率为-1.47%。四,从需求预测的结果来看,近年来我国农科人才队伍呈现出规模稳步扩大、结构不断优化、高层次人才队伍不断完善的利好局面。与此同时,与当代农业科技发展需求相比,农科人才的结构依然存在不协调,尤其部分领域依然存在复合型创新人才匮乏、人才培养体系不完善、成长环境欠佳等问题。因此未来人才的培养方向要以调结构为主,更加注重人才质量上的飞跃,建议从坚持适度规模发展、优化农科人才培养结构、提升农科人才培养质量以及提高办学效益四个维度入手,加强我国农科人才队伍建设。
易德才[5]（2020）在《工业工程方法在泉州F学院教师薪酬分配优化中的应用研究》文中指出民办高校自筹办学经费、自负盈亏,是民间资本投入,具有市场经济下的企业特征。民办高校需要用各种方法来减少无效成本的支出和收益最大化。工业工程是运用数学、物理和社会科学的专门知识和技术,对各种生产及经营管理系统进行诊断分析、改进、优化及量化,对所取得的成果进行确认、预测和评价,以最大限度地缩短作业时间,提高工作效率,不需要投资或用较少投资就能使现有资源的产出率提高;工业工程的理论与方法不仅应用于工业生产领域,目前已广泛应用于其他领域,为降低企业成本和提高企业的效率与效益提供理论支持。因此,把工业工程的理论与方法应用于企业员工薪酬分配改进问题,帮助改善企业人力资源系统的管理优化,提升资源管理工作效率,获取较高的资源管理收益。文章运用工业工程的理论与方法于民办高校教师员工工作岗位分析、薪酬结构要素优化、薪酬分配设计与量化。通过对泉州F学院师资队伍情况和教师薪酬分配等相关研究对象进行走访、调查、研究,分析其教师薪酬分配现状,对其教师薪酬分配做满意度调查分析;运用ECRS法、时间计量的效率分析法、5W1H法来对“双师型”教师教学场所及工作岗位分析;运用层次分析法来设计“双师型”教师绩效评估及工作评价;运用工业工程工作研究方法来分析教师薪酬分配的产生和优化教师薪酬结构要素;使用层次分析法来分析教师薪酬结构要素权重,进而量化教师薪酬分配;最后用数据测算及灰色系统评价法对优化后教师薪酬分配的效果进行预测与分析。文章采用工业工程工作研究方法来设计论文的研究思路与结构及指导论文编写。本研究合理利用薪酬结构来改进教师薪酬分配,适当提升教师薪酬水平,增强教师薪酬市场竞争力,促使办学效率与效益提高,让学校的教师薪酬会计成本不升反降,解决师资队伍建设和教师薪酬分配存在的实际问题,促进学校战略发展。经测算与验证,教师薪酬分配改革优化后,虽然使教师薪酬分配在学校全年办学经费比重中增加了8.5%,但促进学校收益提高了22%,学校的教师薪酬会计成本不升反降;“双师型”教师薪酬收入优于非“双师型”教师,新设计的教师薪酬分配表对“双师型”教师有竞争力和吸引力;改革优化后的教师薪酬分配满意度比改革前的水平高,提高学校办学效率与效益。本文尝试将工业工程相关理论与方法应用于泉州F学院教师薪酬分配优化中,为解决民办高校教师薪酬分配优化提供一些思路,为民办高校的“双师型”教师薪酬制度改革提供一点可以借鉴的措施。
苗永美,钱立生,胡庆森,金光明[6]（2017）在《高校课程评估研究现状与展望》文中进行了进一步梳理课程评估是教育评估的重要组成部分,是教学过程中发现问题、反馈问题,解决问题的推动力,对提升高等教育教学质量至关重要。文章总结了现阶段国内高等教育课程评估中常用的几种模式,评估指标构建原则,指标权重确定策略以及具体的课程评估方法。并在此基础上提出了我国高校课程评估今后的研究和发展方向为:更新课程评估理念;引入多维主体参与课程评估;构建定性与定量指标结合的既有统一性又具有学科专业特色的评估指标体系。
冉燕辉[7]（2014）在《基于灰关联分析的教师教学质量评价研究》文中研究说明教学质量评价作为教学工作的一个重要环节，是判断教学水平、提高教学质量的重要手段，对加强现代教学管理起着至关重要的作用。随着教学评价的不断发展，先后出现了多种评价方法，这些评价方法都在不同程度上取得了相应的效果，但仍然存在一些缺陷与不足，因此，在教师教学质量评价呈现多元化趋势的今天，选择科学有效的教学评价方法至关重要。然而，在教学评价中，由于各种人为因素的影响，其评价体系呈现出一定的灰色特性，对此，传统的评价方法无法进行很好的处理。灰关联分析法则正好适合这种灰色因素分析的客观需要，它能够较好地对信息不完全明确的灰色系统进行分析。本论文梳理了教学质量评价的基本理论；介绍了教师教学质量评价中较为常用的层次分析法、模糊综合评判法、BP神经网络评价等评价方法的优势与不足。本论文的主要工作如下：（1）针对教学质量评价中，各影响因素呈现出的模糊性和不确定性，以及灰关联分析具有处理灰色系统的独特优势，提出运用灰关联分析法对教学质量进行综合评价。（2）针对Delphi测定法、主成分分析法等赋权法主观性太强、算法复杂度较高的缺陷，以及灰关联分析结构简单、计算量小等优点，提出应用灰关联分析法确定各项评价指标的权重。（3）针对分辨系数取其中值0.5时，关联系数恒大于0.333的不足，引入分辨系数序列，让分辨系数能够根据实际情况进行动态取值，以使最终的评价结果更加合理。（4）针对定性语言描述的评价指标难以用传统的数学模型进行准确表示的难题，本文将云模型与灰关联分析进行结合，提出基于云—灰关联分析的评价方法，以实现定性描述与定量数值之间的相互转换。（5）本文以问卷调查的方式获得了重庆师范大学理工类、文史类三位授课教师的相关信息，然后在MATLAB中对三位教师的教学质量进行了仿真分析，并将仿真结果与模糊综合评判法、BP神经网络评价法的结果进行对比分析。分析结果表明，基于灰关联分析的教学评价模型具有一定的合理性和可行性。
钱合激[8]（2014）在《温州大学就业指导工作满意度测评建模与实证研究》文中认为我国高校就业指导工作起步较晚,虽然也取得了一些成绩,但总体质量还有待加强。教育主管部门对高校就业指导工作的评价具有宏观比较性,但是缺乏微观诊断意义;高校自身的评价则更多是工作总结,缺乏横向比较意义;社会上还未形成以毕业生为主体的反映高校就业指导工作特点的评价体系。本文运用层次分析法,结合灰色综合评价和灰色关联分析,对温州大学就业指导工作满意度进行建模分析和实证研究,旨在完善高校就业指导工作评价体系,推进“顾客满意”理念。本文主要研究内容有:1.对高校就业指导工作服务质量的内涵以及就业指导工作满意度测评模型进行了探讨,并采用直接差异测评模式进行测评。2.参考相关的研究结论和工作要求后初步拟定指标,采用调查统计方法,结合层次分析法,构建了温州大学就业指导工作满意度测评指标体系。3.运用灰色综合评价方法对温州大学校本部、温州大学瓯江学院和温州大学城市学院的就业指导工作满意度进行了测评和相应的指标关联度分析。测评结果和实际情况基本符合,验证了本文构建的测评模型的正确性。指标关联度分析得出了影响满意度的相关结论,为决策提供依据。
杨芳芳[9]（2014）在《多指标不确定综合评判方法及其应用》文中研究表明评价是生产生活中的一项重要活动，有助于决策者做出正确的决策.多指标综合评判就是对复杂的评价对象进行客观合理的全面评价,它的理论和方法已经广泛应用于各个领域中，因此综合评价方法的研究具有很大的价值.其基本思想是把多项相关的指标转化为反映评价对象总体情况的一个指标.但是在评价过程中往往会由于某些原因导致有些因素是非确定性的，例如没有足够的历史数据或者信息缺乏，这种情况下就可以用不确定变量来处理这些不确定因素，因此多变量的不确定综合评判方法的研究就更有实际意义了.首先，本文用不确定变量表示评价指标中的不确定因素，并将多个指标转化为单指标,然后基于不确定理论提出了多指标不确定综合评判方法.在这个方法中，将每个评委对每项评价指标的评价当作不确定变量，提出了基于期望值、乐观值及测度值的不确定综合评判准则.最后，给出了每种评判准则的实例分析.本文的创新点是：（1）用不确定变量描述评价过程中的某些非确定性信息，以便能够合理的量化这些信息,从而进行评价.（2）基于不确定理论提出了期望值准则比较法,乐观值、悲观值准则比较法以及测度准则比较法，决策者可根据实际的评价需要选择不同的准则进行评价.
李聪[10]（2013）在《基于灰色理论的高职院校教师实践教学质量评价研究》文中认为论文首先根据教学评估理论和评价原则,建立了科学的高职院校教师实践教学质量综合评价体系,接着采用层次分析法确定了指标体系中各指标的权重,并将确定的权重应用于模糊综合评判模型中,得到了各参评教师实践教学质量的综合评判向量,最后运用灰色系统理论中的灰色关联度分析法,对各参评教师的综合评判向量进行灰色关联度分析,确立了灰色关联序,即各参评教师实践教学质量的最终排名。评价结果与日常经验一致,评价效果良好。
二、灰色系统理论在教学质量评判中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、灰色系统理论在教学质量评判中的应用（论文提纲范文）
（1）基于学习者在线评论文本的MOOC质量评判——以“中国大学MOOC”网的在线评论文本为例（论文提纲范文）
| 引言 |
| 一文献综述 |
| 1 MOOC质量评判研究现状 |
| 2情感分析在课程质量管理中的应用现状 |
| 二研究设计与方法 |
| 1基于BTM的学习者评论主题提取 |
| 2基于情感词典的情感值计算 |
| 3熵权法计算主题权重 |
| 4基于灰色关联分析的MOOC质量评判 |
| 三实验与检验 |
| 1数据采集 |
| 2主题集构建 |
| 3情感值计算 |
| 4熵权法获取主题权重 |
| 5基于灰色关联分析的MOOC质量评判 |
| 四结语 |
（3）基于灰色系统理论的中学地理教学质量评价（论文提纲范文）
| 一、中学地理教学质量评价的内涵及现状 |
| 二、灰色系统理论与地理教学质量评价 |
| (一) 灰色系统理论概述 |
| (二) 灰色关联分析方法在中学地理教学质量评价中的优势 |
| 三、中学地理教学质量评价指标体系构建 |
| (一) 中学地理教学质量评价的基本理念 |
| 1. 高中地理“课程标准”理念 |
| 2. 相关政策文件精神 |
| 3.“胜任力”评价理论 |
| (二) 中学地理教学质量评价指标拟定的基本原则 |
| (三) 评价指标体系的设计 |
| (四) 评价指标权重的确认 |
| (五) 计算评价指标权重 |
| 四、评价模型的构建 |
| 五、教学质量评价案例 |
| (一) 数据来源 |
| (二) 确定参考序列和比较序列 |
| (三) 评价数据归一化处理 |
| (四) 计算关联系数 |
| (五) 求综合关联度 |
| (六) 综合评价结果分析与比较 |
| 六、结语 |
（4）新常态下我国农科人才需求预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 国内外研究动态 |
| 1.3.1 国外研究动态 |
| 1.3.2 国内研究动态 |
| 1.3.3 国内外研究述评 |
| 1.4 研究内容与研究方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 第2章 主要概念及相关知识基础 |
| 2.1 新常态的概念诠释 |
| 2.2 农科人才的概念界定 |
| 2.2.1 人才 |
| 2.2.2 农科人才 |
| 2.2.3 人才需求预测 |
| 2.3 相关理论基础 |
| 2.3.1 人力资本理论 |
| 2.3.2 灰色系统理论 |
| 第3章 新常态下我国农科人才供给现状分析 |
| 3.1 农科人才的基本特征 |
| 3.1.1 农科人才数量规模 |
| 3.1.2 农科人才层次结构 |
| 3.1.3 农科人才培养质量 |
| 3.1.4 农科人才投入 |
| 3.1.5 农科人才效能 |
| 3.1.6 农科人才发展环境 |
| 3.2 农科人才培养存在的问题 |
| 3.2.1 农科人才总量不足 |
| 3.2.2 农科人才培养结构不合理 |
| 3.2.3 农科人才培养总体质量不高 |
| 3.2.4 农科人才培养投入力度不足 |
| 3.2.5 农科人才培养激励机制有待完善 |
| 3.2.6 农科人才培养创新能力尚待提升 |
| 第4章 2020-2025年我国农科人才需求预测模型构建 |
| 4.1 我国农科人才需求预测思路 |
| 4.2 我国农科人才需求预测模型选择 |
| 4.2.1 人才需求预测的多元线性回归模型 |
| 4.2.2 人才需求预测的GM(1,1)灰色预测模型 |
| 4.3 我国农科人才需求预测指标构建 |
| 4.3.1 指标选取原则 |
| 4.3.2 指标的确定 |
| 4.4 农科人才需求的多元线性回归模型验证分析 |
| 4.4.1 数据来源及说明 |
| 4.4.2 多元线性回归模型建立 |
| 4.4.3 多元线性回归模型验证 |
| 4.5 农科人才需求的灰色预测模型验证分析 |
| 4.5.1 灰色预测模型的建模方法 |
| 4.5.2 GM(1,1)的精度检验标准 |
| 4.5.3 灰色GM(1,1)模型验证 |
| 4.6 基于两种模型检验结果的比对分析 |
| 4.7 基于灰色GM(1,1)模型2020-2025年农科人才需求总量预测 |
| 4.7.1 GM(1,1)灰色模型预测2020-2025年农科人才需求总量 |
| 4.7.2 灰色GM(1,1)模型检验 |
| 4.7.3 灰色GM(1,1)模型预测 |
| 4.8 基于灰色GM(1,1)模型2020-2025年农科各层次人才需求预测 |
| 4.8.1 灰色GM(1,1)模型建立 |
| 4.8.2 灰色GM(1,1)模型检验 |
| 4.8.3 灰色GM(1,1)模型预测 |
| 第5章 新常态下我国农科人才培养对策与建议 |
| 5.1 新常态下我国农科人才培养的总体思想 |
| 5.2 坚持适度规模发展 |
| 5.3 优化人才培养结构 |
| 5.4 提升人才培养质量 |
| 5.5 切实提高办学效益 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 文章创新点与不足之处 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的学术成果目录 |
（5）工业工程方法在泉州F学院教师薪酬分配优化中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 国外研究综述 |
| 1.3.2 国内研究综述 |
| 1.3.3 研究现状评述 |
| 1.4 研究内容与研究方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 2 工业工程方法及薪酬理论研究概述 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 民办高校 |
| 2.1.2 薪酬、薪酬管理及薪酬分配 |
| 2.1.3 工业工程 |
| 2.1.4 “双师型”教师 |
| 2.2 工业工程方法的基本原理 |
| 2.2.1 工作研究理论 |
| 2.2.2 ECRS分析法 |
| 2.2.3 层次分析法 |
| 2.2.4 工业工程意识 |
| 2.3 相关薪酬分配理论研究概述 |
| 2.3.1 薪酬分配的激励理论 |
| 2.3.2 薪酬收入分配理论 |
| 2.3.3 薪酬分配需要遵循的基本原则 |
| 2.3.4 薪酬分配的影响因素 |
| 3 泉州F学院师资队伍及薪酬分配的现状分析 |
| 3.1 泉州F学院师资队伍现状与问题分析 |
| 3.1.1 泉州F学院概述 |
| 3.1.2 泉州F学院师资现状 |
| 3.1.3 泉州F学院教师流失现象严重 |
| 3.1.4 泉州F学院师资问题突出 |
| 3.2 泉州F学院教师薪酬分配制度现状 |
| 3.3 泉州F学院教师薪酬管理满意度调查 |
| 3.3.1 问卷设计及发放 |
| 3.3.2 调查结果分析 |
| 3.3.3 泉州F学院教师薪酬管理制约师资队伍建设 |
| 3.4 泉州F学院教师薪酬分配问题影响因素分析 |
| 3.4.1 泉州F学院外部市场竞争对教师薪酬分配的影响 |
| 3.4.2 泉州F学院内部因素对教师薪酬分配的影响 |
| 3.5 泉州F学院教师薪酬分配影响学校战略发展 |
| 4 泉州F学院教师薪酬分配的优化设计 |
| 4.1 前期的准备 |
| 4.1.1 明确学校发展战略 |
| 4.1.2 明确泉州F学院师资队伍的建设目标 |
| 4.1.3 明确泉州F学院薪酬管理改革的目标 |
| 4.1.4 市场薪酬水平调查 |
| 4.2 泉州F学院教师教学工作分析 |
| 4.2.1 泉州F学院教师教学工作分析 |
| 4.2.2 优化“双师型”教师教学场所 |
| 4.2.3 “双师型”教师工作岗位5W1H分析 |
| 4.3 泉州F学院教师绩效评估与工作评价设计 |
| 4.4 泉州F学院教师薪酬分配优化的主体内容 |
| 4.4.1 泉州F学院教师薪酬结构要素改革优化 |
| 4.4.2 泉州F学院教师薪酬结构要素权重分析 |
| 4.4.3 泉州F学院教师薪酬分配改革优化 |
| 4.4.4 量化设计泉州F学院教师薪酬分配表 |
| 5 泉州F学院教师薪酬分配优化的实施与评价 |
| 5.1 实施新的教师薪酬分配应注意的问题 |
| 5.1.1 加强对教师培训 |
| 5.1.2 制定“双师型”教师的认定标准 |
| 5.1.3 课时补贴具有变动性 |
| 5.1.4 适时诊断调整 |
| 5.2 泉州F学院教师薪酬分配优化的实施 |
| 5.3 泉州F学院教师薪酬分配优化实施效果评价 |
| 5.3.1 泉州F学院教师薪酬分配总支出测算 |
| 5.3.2 “双师型”教师和非“双师型”教师薪酬收入测算 |
| 5.4 泉州F学院教师薪酬分配优化效果评价 |
| 5.4.1 基于灰色关联度分析的灰色综合评价法 |
| 5.4.2 改革效果评价结果 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（6）高校课程评估研究现状与展望（论文提纲范文）
| 一、课程评估模式 |
| 二、指标体系的构建 |
| 三、课程评估方法 |
| (一) 优异指数评价 |
| (二) 灰色关联分析法 |
| (三) 模糊综合评价法 |
| (四) 故障树分析法 |
| (五) 其它课程评价方法 |
| 四、课程评估的发展方向 |
| (一) 更新课程评估理念 |
| (二) 引入多维主体参与课程评估 |
| (三) 构建定性与定量指标结合的评估指标体系 |
| (四) 突出课程评估指标体系的学科专业特色 |
（7）基于灰关联分析的教师教学质量评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外的研究现状 |
| 1.2.2 国内的研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容及研究方法 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文的组织安排 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 2 教师教学质量评价的理论与方法 |
| 2.1 教师教学质量评价的理论 |
| 2.1.1 教学与评价 |
| 2.1.2 教师教学质量评价 |
| 2.1.3 教师教学质量评价的作用 |
| 2.2 教师教学质量评价的方法 |
| 2.2.1 教师教学质量评价方法 |
| 2.2.2 三种教师教学质量评价方法的比较 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于灰关联分析的教师教学质量评价模型 |
| 3.1 灰色系统理论 |
| 3.1.1 灰色系统理论的产生 |
| 3.1.2 灰色系统理论的发展 |
| 3.2 基于灰关联分析的评价指标体系的构建 |
| 3.2.1 灰色关联分析的方法步骤 |
| 3.2.2 构建指标体系的基本原则 |
| 3.2.3 构建教师教学质量评价指标体系 |
| 3.3 基于灰关联分析的评价指标权重的确定 |
| 3.3.1 确定指标权重的方法 |
| 3.3.2 应用灰关联分析法确定指标权重 |
| 3.4 基于灰色关联分析的教师教学质量综合评价 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于云—灰关联分析的教师教学质量评价模型 |
| 4.1 云理论 |
| 4.2 基于云—灰关联分析的教师教学质量综合评价 |
| 4.3 云-灰关联分析法在教学质量评价中的应用 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于 MATLAB 的教师教学质量评价实例分析 |
| 5.1 数据的选取 |
| 5.1.1 调查问卷的编制 |
| 5.1.2 问卷调查的实施 |
| 5.1.3 调查数据的处理 |
| 5.2 权重的确定 |
| 5.3 评价结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 今后拟研究的方向 |
| 参考文献 |
| 附录 A：作者攻读硕士学位期间发表论文及科研情况 |
| 附录 B：教师教学质量调查问卷 |
| 致谢 |
（8）温州大学就业指导工作满意度测评建模与实证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 就业指导方面的研究 |
| 1.2.2 就业指导满意度方面的研究 |
| 1.2.3 国内外顾客满意度的研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容与总体结构 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线图 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 灰色系统理论研究 |
| 2.1 灰色系统 |
| 2.2 灰色系统理论概述 |
| 2.3 灰色系统理论的主要研究内容 |
| 2.4 灰色系统的数学描述 |
| 2.4.1. 灰数的类型 |
| 2.4.2. 灰数的白化 |
| 2.5 灰色综合评价 |
| 2.5.1 确定评价样本矩阵 |
| 2.5.2 确定评价灰类 |
| 2.5.3 计算每个二级指标U_(ij)的灰色评价权 |
| 2.5.4 对每个一级指标U_i作综合评价 |
| 2.5.5 对评价目标U作综合评价 |
| 2.5.6 计算灰色综合满意度评价值,做出评价结论 |
| 2.6 灰色关联分析 |
| 2.7 灰色系统理论的特点和应用 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 温州大学就业指导工作满意度测评模型 |
| 3.1 高校就业指导工作服务质量 |
| 3.1.1 高校就业指导工作是一个服务系统 |
| 3.1.2 高校就业指导服务质量内涵及特征 |
| 3.2 高校就业指导工作满意度测评模型研究 |
| 3.3 满意度测评模式 |
| 3.3.1 直接绩效测评模式 |
| 3.3.2 直接差异测评模式 |
| 3.3.3 绩效与期望差距测评模式 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 温州大学就业指导工作测评指标体系的构建 |
| 4.1 顾客满意度测评指标体系的建立 |
| 4.1.1 建立顾客满意度测评指标体系的原则 |
| 4.1.2 顾客满意度测评指标体系的构成 |
| 4.2 温州大学就业指导工作满意度测评指标体系的构建 |
| 4.2.1 就业指导工作的基本任务和主要内容 |
| 4.2.2 温州大学就业指导工作满意度测评指标体系的构建 |
| 4.3 问卷信度的检验 |
| 4.3.1 问卷信度 |
| 4.3.2 问卷信度检验 |
| 4.4 权重的确定 |
| 4.4.1 权重向量 |
| 4.4.2 确定权重的原则 |
| 4.4.3 确定权重的方法 |
| 4.4.4 本课题测评指标权重的确定 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 温州大学就业指导工作满意度测评模型实证研究 |
| 5.1 温州大学就业指导工作满意度调查 |
| 5.1.1 抽样调查 |
| 5.1.2 样本量的确定 |
| 5.2 灰色综合评价 |
| 5.2.2 计算三级指标的灰色评价权 |
| 5.2.3 对每个二级指标U_i作综合评价 |
| 5.2.4 一级指标的综合评价 |
| 5.2.5 评价目标的综合评价 |
| 5.2.6 计算灰色综合满意度评价值,做出评价结论 |
| 5.2.7 灰色综合评价分析 |
| 5.3 灰色关联分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 附录1 温州大学(含独立学院)就业指导工作满意度评价指标体系调查表 |
| 附录2 温州大学、温大城市学院、温大瓯江学院就业指导工作满意度调查表 |
| 附录3 温州大学(含独立学院)就业指导工作满意度权重调查表 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 |
（9）多指标不确定综合评判方法及其应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 综合评判方法的发展历史及研究现状 |
| 1.3 本文要解决的问题 |
| 第二章 不确定理论预备知识 |
| 第三章 多指标综合评判期望值准则 |
| 3.1 期望值准则比较法 |
| 3.2 应用举例――教学质量期望值综合评判 |
| 第四章 多指标综合评判乐观值与悲观值准则 |
| 4.1 乐观值准则比较法 |
| 4.2 应用举例-教学质量乐观值综合评判 |
| 4.3 悲观值准则比较法 |
| 4.4 应用举例-教学质量悲观值综合评判 |
| 第五章 多指标综合评判测度比较准则 |
| 5.1 不确定测度评判法 |
| 5.2 应用举例-教学质量测度综合评判 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 本文主要研究结论 |
| 6.2 四种准则之间的联系与区别 |
| 6.3 进一步研究的课题 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在学期间科研情况 |
（10）基于灰色理论的高职院校教师实践教学质量评价研究（论文提纲范文）
| 一、实践教学质量评价指标体系的建立 |
| 二、实践教学质量评价的理论基础 |
| 1.层次分析法 |
| 2.模糊综合评价法 |
| 3.灰色关联度分析法 |
| 三、实践教学质量评价的分析与计算 |
| 四、结论 |
四、灰色系统理论在教学质量评判中的应用（论文参考文献）
- [1]基于学习者在线评论文本的MOOC质量评判——以“中国大学MOOC”网的在线评论文本为例[J]. 张新香,段燕红. 现代教育技术, 2020(09)
- [2]应用型高校教学质量的灰色聚类分析方法[J]. 马守明,郑武,程晨,周祎. 高教学刊, 2020(13)
- [3]基于灰色系统理论的中学地理教学质量评价[J]. 张铁牛,张智林,董锡,曹雁. 课程教学研究, 2019(06)
- [4]新常态下我国农科人才需求预测研究[D]. 赵杏娜. 南京农业大学, 2019(08)
- [5]工业工程方法在泉州F学院教师薪酬分配优化中的应用研究[D]. 易德才. 东华大学, 2020(12)
- [6]高校课程评估研究现状与展望[J]. 苗永美,钱立生,胡庆森,金光明. 南昌师范学院学报, 2017(05)
- [7]基于灰关联分析的教师教学质量评价研究[D]. 冉燕辉. 重庆师范大学, 2014(01)
- [8]温州大学就业指导工作满意度测评建模与实证研究[D]. 钱合激. 浙江工业大学, 2014(07)
- [9]多指标不确定综合评判方法及其应用[D]. 杨芳芳. 上海师范大学, 2014(01)
- [10]基于灰色理论的高职院校教师实践教学质量评价研究[J]. 李聪. 太原城市职业技术学院学报, 2013(01)