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大學(xué)教師學(xué)術(shù)水平排名模型

發(fā)布時(shí)間:2020-11-05 23:44
   學(xué)術(shù)評價(jià)對評估學(xué)術(shù)研究質(zhì)量、促進(jìn)學(xué)術(shù)活動、審核高校教師的學(xué)術(shù)成果和合理分配教師資源的發(fā)展,都具有重要的作用。針對目前很少且不完善的教師學(xué)術(shù)水平評價(jià)排名系統(tǒng),本文嘗試性選擇在眾多體育競賽中使用廣泛的梅西法、科利法、基納法和馬爾可夫法四種評價(jià)排名方法,并成功應(yīng)用到教師排名案例中,建立起四個(gè)相應(yīng)的教師學(xué)術(shù)水平排名模型;谄骄灰l次指標(biāo)建立學(xué)術(shù)排名模型。首先把教師發(fā)表論文的平均被引頻次作為教師學(xué)術(shù)實(shí)力屬性,相當(dāng)于球隊(duì)的比賽得分。其次,為形成成對比較數(shù)據(jù),將平均被引頻次的原始數(shù)據(jù)按七大洲進(jìn)行詳細(xì)統(tǒng)計(jì),此時(shí)根據(jù)平均引用次數(shù)對教師學(xué)術(shù)水平排名就如同使用比賽得分信息對球隊(duì)實(shí)力進(jìn)行評價(jià)。并使用某大學(xué)某學(xué)院8名教師的真實(shí)數(shù)據(jù)對該思路進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠有效地對教師學(xué)術(shù)實(shí)力進(jìn)行度量,為保證公平地對教師學(xué)術(shù)水平評價(jià)提供了新的思路。建立加權(quán)學(xué)術(shù)評價(jià)模型。針對被引頻次指標(biāo)中引用者學(xué)術(shù)水平的差異,本文開創(chuàng)性地提出通過引用者所在地區(qū)和學(xué)校排名來衡量此差異。將所有國家按基礎(chǔ)學(xué)科應(yīng)用數(shù)學(xué)水平強(qiáng)弱分為四大集團(tuán),800所高校按世界排名先后分為五個(gè)等級,借助層次分析法確定每層指標(biāo)的權(quán)重,基于此,建立四種加權(quán)學(xué)術(shù)水平排名模型。并選用某所在國內(nèi)有較大影響力的高水平研究型大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)研究所的教師為研究樣本進(jìn)行實(shí)例分析,運(yùn)用Matlab軟件得出的排名結(jié)果,驗(yàn)證了加權(quán)模型有更高的精確度。教師學(xué)術(shù)水平排名模型的聚合。為得到一個(gè)更好且更穩(wěn)定的排名列表,將以上四種加權(quán)排名列表按一定的方式聚合起來,得到一個(gè)新的魯棒聚合列表。首先,選用了通俗易懂且操作便捷的波達(dá)計(jì)數(shù)法;其次,基于圖論方法聚合四種排名列表,此時(shí)形成教師之間的結(jié)點(diǎn)圖,根據(jù)有名的Google搜索引擎使用的Page Rank算法解決此具有鏈接權(quán)值的結(jié)點(diǎn)圖,通過迭代方法得到最終的Page Rank向量即聚合排名向量;最后,對比兩種聚合方法的研究結(jié)果,且都與真實(shí)情況相吻合。
【學(xué)位單位】:東北石油大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:G645.1
【部分圖文】:

路線圖,路線圖


基本框架的技術(shù)路線圖

線圖,名教師,總平均,線圖


名教師的梅西評分的數(shù)線

餅圖,名教師,餅圖


名教師基納評分值餅圖
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號:2872364

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