摘要：教师教学质量评价作为高校教师管理的一项重要的基础性工作，在加强高校教师队伍建设、促进高校教师专业发展、提升高校教育教学质量等方面发挥着日益重要的作用。文章旨在利用决策树和相关规则建立高校教学评价框架，研究教育因素、教育链因素和教育效果之间的关系，为教学质量评价提供决策框架。文章充分考虑影响教学质量评价的诸多方面，如教师的学历、职称、年龄、性别、课程类型、学生人数、教学方法和资源开发等，并对相关因素进行综合分析。

　　关键词：决策树算法；高校；教学质量评价

　　近年来，随着数据库技术的快速发展和管理系统的广泛应用，收集到的数据越来越多，这使得在数据库中查找有用信息变得非常重要。因此，数据挖掘技术作为解决这一问题的有效方法越来越受到人们的关注，并取得了很大的成就。如今，它广泛应用于商业、金融、工业和商业。随着数据挖掘技术的不断发展和应用，数据挖掘技术在高等教育中的应用将对提高教学管理水平起到重要作用。

　　教学评价是根据教育目标和标准对学校教学进行系统研究和评价，以评价学习过程中活动和学习结果的价值。它是学校教育管理的重要组成部分，是衡量教育效果的重要工具。每学期，学校都会进行教育评估调查，收集大量数据。然而，目前的教育评价主要是基于教师晋升和员工评价的数值计算。本文分析了各种数据挖掘方法，将决策树算法应用于高校教学评价，并进行数据挖掘，研究影响教育效果的因素及其关系，以更好地理解教师教学质量评价与各类属性之间关系。

　　一、决策树概念和挖掘算法

　　决策树(Decision Tree)是机器学习中一种常见的算法，它的思想非常朴素，就像我们平时利用选择做决策的过程。决策树是一种基本的分类与回归方法，当被用于分类时叫做分类树，被用于回归时叫做回归树。

　　一般情况下，一棵决策树包含一个根节点、若干个内部节点和若干个叶结点。

　　根节点：包含样本全集，从根节点到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序列。

　　内部节点：表示一个特征和属性。每个内部节点都是一个判断条件，并且包含数据集中，满足从根节点到该节点所有条件的数据的集合。根据内部节点的属性测试结果，内部节点对应的数据的集合别分到两个或多个子节点中。

　　叶节点：表示一个类，对应于决策结果。叶节点为最终的类别，如果该数据被包含在该叶节点，则属于该类别。

　　如下图中，其中圆和方框分别表示内部节点和叶结点。

　　简而言之，决策树是一个利用树的模型进行决策的预测模型，表现出的是对象属性与对象值之间的一种映射关系，简单明了，非常容易理解。

　　我们决策树学习的目的是为了产生一棵泛化能力强，也就是能够高效、有效处理未见示例的决策树。

　　一般来说，使用决策树进行分类可以分为两个阶段。在第一阶段，应通过递归生成决策树形成序列来构建决策树。在第二阶段，应使用决策树模型对输入数据进行分类。建立决策树的过程非常重要。本质上，决策树的生成是一种贪婪算法。对每个未分类节点进行测试，以找到从顶部节点开始的一组示例属性(测试属性)。根据测试结果，将训练实例划分为几个子集，每个子集形成一个新节点，并重复训练，直到达到新节点的闭合条件。建立决策树的一个重要部分是测试特征的选择和样本集的分布。为此，不同的决策树算法使用不同的方法。一些决策树算法已经逐渐发展起来，如CLSJID3、CHAID、

　　其次，根据金融行业人才发展中长期规划，地方金融行业协会组织有基层金融人才需求的金融机构，参与到地方教育行政部门牵头地方高职院校参与的高职金融专业人才培养方案和核心课程标准建设过程，确定金融机构的人才需求，共同制定人才培养目标和方案，共同确定核心课程并制定核心课程标准。

　　再次，地方高职院校按照课程标准实施课程教学，核心课程标准是教育教学过程的依据，直接指导课程教学，金融专业教师和院校根据课程教学过程以及毕业生实习就业过程中反馈的情况，定期向地方层面高职人才培养联席会就课程标准修改完善提出意见和建议，使课程标准根据金融行业发展处于动态完善过程中。

　　(四)核心课程标准落实保障

　　核心课程标准建设的意义，很大程度上取决于课程标准是怎样实施和落实的。根据金融核心课程标准，对照提供硬件和软件保障措施。在硬件保障方面，主要配备有资质的教师、提供能开展实践性教学在内的多形式教学活动场地和模拟操作平台；在软件保障方面，根据核心课程标准设定督导检查指标体系、同行评价指标体系、学生评教指标体系，以及毕业生追踪评价指标体系，综合性多元化全方面全过程对课程标准落实情况进行监督控制，利用信息化平台开展课程标准实施状态数据收集，形成和积累课程标准实施的数据资源，及时发现实施过程中出现的各种状况，并根据数据资料深入分析原因，反馈给课程实施教师、学校和地方高职人才培养联席会，为核心课程开展定期修改和完善提供有力的依据。

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