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基于LDA-BP神经网络的高校思政课教师数据驱动决策力评价研究
被引量：
1
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作者
齐磊磊
李晨曦
《黑龙江高教研究》
北大核心
2024年第3期110-119,共10页
数据驱动决策力为高校思政课教师提供科学合理的教学判断,对数据驱动决策力进行评价研究,有助于提高高校思政课教师的数据决策水平,进而提升思想政治教育教学质量。鉴于传统评测方法缺乏客观性与可重复性,运用LDA-BP神经网络技术构建高...
数据驱动决策力为高校思政课教师提供科学合理的教学判断,对数据驱动决策力进行评价研究,有助于提高高校思政课教师的数据决策水平,进而提升思想政治教育教学质量。鉴于传统评测方法缺乏客观性与可重复性,运用LDA-BP神经网络技术构建高校思政课数据驱动决策力的指标体系与评价模型。首先,运用LDA方法对高校思想政治教育相关的政策文本与研究文献进行主题提取,并将主题信息作为指标构建基础;其次,通过研读文献与政策文本,并结合主题分析结果构建高校思政课教师数据驱动决策力评价指标体系;最后,通过对BP神经网络的训练及测试来生成高校思政课教师数据驱动决策力的评价模型。研究表明,高校思政课教师的专业知识、教学水平以及数据分析与解读能力是影响数据驱动决策能力的关键因素,据此,理应从素养提升、文化培育、管理革新、政府支持等方面入手增强数据驱动决策力。
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关键词
思政课教师
数据驱动决策力
LDA模型
BP神经网络模型
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题名
基于LDA-BP神经网络的高校思政课教师数据驱动决策力评价研究
被引量：
1
1
作者
齐磊磊
李晨曦
机构
华南理工大学
出处
《黑龙江高教研究》
北大核心
2024年第3期110-119,共10页
基金
国家社会科学基金一般项目“人工智能中因果推理模型的哲学研究”(编号:22BZX028)
2022年度教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“复杂适应系统哲学问题研究”(编号:22JJD720016)
中央高校基本科研业务费专项资金(编号:ZDPY202210)资助。
文摘
数据驱动决策力为高校思政课教师提供科学合理的教学判断,对数据驱动决策力进行评价研究,有助于提高高校思政课教师的数据决策水平,进而提升思想政治教育教学质量。鉴于传统评测方法缺乏客观性与可重复性,运用LDA-BP神经网络技术构建高校思政课数据驱动决策力的指标体系与评价模型。首先,运用LDA方法对高校思想政治教育相关的政策文本与研究文献进行主题提取,并将主题信息作为指标构建基础;其次,通过研读文献与政策文本,并结合主题分析结果构建高校思政课教师数据驱动决策力评价指标体系;最后,通过对BP神经网络的训练及测试来生成高校思政课教师数据驱动决策力的评价模型。研究表明,高校思政课教师的专业知识、教学水平以及数据分析与解读能力是影响数据驱动决策能力的关键因素,据此,理应从素养提升、文化培育、管理革新、政府支持等方面入手增强数据驱动决策力。
关键词
思政课教师
数据驱动决策力
LDA模型
BP神经网络模型
评价
Keywords
teachers in ideological and political theory courses
data-driven decision-making
LDA model
BP neural network model
evaluation
分类号
G641.0 [文化科学—高等教育学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LDA-BP神经网络的高校思政课教师数据驱动决策力评价研究
齐磊磊
李晨曦
《黑龙江高教研究》
北大核心
2024
1
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参考文献
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