基于PCA并行算法的学生评教系统的设计与实现

随着教育事业的飞速发展,各高校也更积极地开展对本校任课教师的学生评教工作。学生评教的直接目的是对该门课程的任课教师教学工作的效果做出评价,但是更重要的是为了总结教师优秀的教学经验,为本科教学质量的稳定提高找到科学的规范。传统的学生评教体系的缺陷是在学生评教过程中,评教的指标过多且大多属于定性的指标,使综合分析难以掌握和操作。 事实上应从多个角度对学生评教的结果进行分析,这样就会产生如下两个问题:考虑尽可能多的指标;指标过多又增加了问题的复杂性。同时很多评教指标彼此之间常常存在着一定的相关性。为解决以上问题,应用PCA方法对过多的评教指标进行分析,从而得到主要的几个评教指标。 另外由于高校任课教师的众多,得到的数据也将是非常庞大的。出于速度的考虑,并行计算可以很好的解决这个问题。目前,随着Internet的高速发展,并行计算能合理充分地利用校园网络资源,为本校的学生评教工作发挥应有的作用。 利用PCA并行算法,将开发基于此的学生评教系统,该系统主要用于对学校评教过程中所涉及指标的处理,从现有指标中取出几个主要指标,降低学生评教的工作量,也为综合分析评教结果降低难度。在得到主要指标的基础上,评教系统还将运用K-Means(K均值)聚类算法对数据进行分类,使学生评教工作真正脱离手工操作,提高评教的效率和公正性。本文采用目前国内外较为流行的面向对象系统分析设计技术,确定了由对象层、结构与实例连接层、主题层、属性层和主题层构成的静态架构。最后,给出由静态架构反射出来的用例视图,用于表示系统功能的高层逻辑模型,实现基于PCA并行算法的学生评教系统,并应用于本校内部的学生评教工作。