教师评价方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种教师评价方法及系统，该方法包括：获取各科目试题及对应所述试题的各班级学生考试成绩；对各科目试题进行难度分析，得到各科目试题难度得分；基于各科目试题难度得分及对应所述试题的各班级学生考试成绩确定各班级的非教师影响因素；对于每个班级的每个科目教师，根据该班级的非教师影响因素确定该科目教师的教学能力。利用本发明专利技术，可以实现对教师更准确的评价。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据挖掘
，具体涉及一种教师评价方法及系统。
技术介绍
教师评价是对教师个体价值的判断，是教育评价的重要内容。对教师教学质量的评价，可以使学校教学管理部门和教师本人了解教学情况、发现问题、总结经验并改进工作，以达到最终提高教学质量的目的。因而如何较为公平公正、准确地评价教师，一直是教育界探索的一个问题。目前，关于教师评价的方法主要有以下几种：基于学生或同行打分评价、基于学生考试成绩简单比较评价。基于学生或同行打分的评价方法首先需设计教师的评价指标，然后收集学生或同行在这些指标上的打分，最后统计这些打分并给出教师的评价。基于学生考试成绩简单比较评价教师，是我国多数地方和学校采取的方法，尤其是中小学，它的评价指标是班级在一些大型考试中的平均分或者升学率。上述传统的教师评价方法中，基于学生或同行打分的评价方法，虽可以从多角度评价教师，但其操作较为繁琐，且因一些人为主观因素(如同行竞争打分偏低等)，无法确保打分结果的真实性；仅基于学生考试成绩的高低简单地对教师做出评价的方法，是片面且不合理的，事实上，学生考试成绩的高低受多种因素影响，例如学生自身的努力程度、家庭环境和学校环境等；因此，采用传统的教师评价方法，难以对教师做出公正、准确、全面的评价。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种教师评价方法及系统，以实现对教师更准确的评价。为此，本专利技术实施例提供如下技术方案：一种教师评价方法，包括：获取各科目试题及对应所述试题的各班级学生考试成绩；对各科目试题进行难度分析，得到各科目试题难度得分；基于各科目试题难度得分及对应所述试题的各班级学生考试成绩确定各班级的非教师影响因素；对于每个班级的每个科目教师，根据该班级的非教师影响因素确定该科目教师的教学能力。优选地，所述对各科目试题进行难度分析，得到各科目试题难度得分包括：利用IRT模型对各科目试题进行难度分析，得到各科目试题难度得分。优选地，所述基于各科目试题难度得分及对应所述试题的各班级学生考试成绩确定各班级的非教师影响因素包括：基于各科目试题难度得分对每个学生各科目的考试成绩进行归一化处理，得到归一化的学生考试成绩；针对每个科目，利用所述归一化的学生考试成绩确定学校对该科目的重视度；利用学校对各科目的重视度归一化各班级各科目的得分，得到各班级全科能力，并将所述班级全科能力作为所述班级的非教师影响因素。优选地，所述方法还包括：计算各班级对知识点和/或技能的掌握能力；根据各班级对知识点和/或技能的掌握能力对各班级各科目教师的教学能力进行优化。优选地，所述计算各班级对知识点和/或技能的掌握能力包括：获取题库中知识点和/或技能的标注信息；获取试题信息，所述试题信息包括：试题难度得分及试题分值矩阵；根据所述标注信息及所述试题信息，计算各班级对知识点和/或技能的掌握能力。一种教师评价系统，包括：信息获取模块，用于获取各科目试题及对应所述试题的各班级学生考试成绩；难度分析模块，用于对各科目试题进行难度分析，得到各科目试题难度得分；非教师影响因素确定模块，用于基于各科目试题难度得分及对应所述试题的各班级学生考试成绩确定各班级的非教师影响因素；评价模块，用于对于每个班级的每个科目教师，根据该班级的非教师影响因素确定该科目教师的教学能力。优选地，所述难度分析模块，具体用于利用IRT模型对各科目试题进行难度分析，得到各科目试题难度得分。优选地，所述非教师影响因素确定模块包括：归一化处理单元，用于基于各科目试题难度得分对每个学生各科目的考试成绩进行归一化处理，得到归一化的学生考试成绩；重视度确定单元，用于针对每个科目，利用所述归一化的学生考试成绩确定学校对该科目的重视度；全科能力计算单元，用于利用学校对各科目的重视度归一化各班级各科目的得分，得到各班级全科能力，并将所述班级全科能力作为所述班级的非教师影响因素。优选地，所述系统还包括：计算模块，用于计算各班级对知识点和/或技能的掌握能力；优化模块，用于根据各班级对知识点和/或技能的掌握能力对各班级各科目教师的教学能力进行优化。优选地，所述计算模块包括：标注信息获取单元，用于获取题库中知识点和/或技能的标注信息；试题信息获取单元，用于获取试题信息，所述试题信息包括：试题难度得分及试题分值矩阵；计算单元，用于根据所述标注信息及所述试题信息，计算各班级对知识点和/或技能的掌握能力。本专利技术实施例提供的教师评价方法及系统，根据学生考试成绩自动完成对各班级不同科目教师的评价，而且在评价时去除了非教师影响因素，从而使得对教师的评价更准确。进一步地，将学生对各知识点和/或技能的掌握情况纳入对教师评价时考虑的一个因素，使得对教师的评价更全面。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例教师评价方法的一种流程图；图2是本专利技术实施例教师评价方法的另一种流程图；图3是本专利技术实施例教师评价系统的一种结构示意图；图4是本专利技术实施例教师评价系统的另一种结构示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术实施例的方案，下面结合附图和实施方式对本专利技术实施例作进一步的详细说明。针对现有技术的缺点，本专利技术实施例提供一种教师评价方法及系统，根据学生考试成绩自动完成对各班级不同科目教师的评价，而且在评价时去除了非教师影响因素，从而使得对教师的评价更准确。进一步地，将学生对各知识点和/或技能的掌握情况纳入对教师评价时考虑的一个因素，使得对教师的评价更全面。本专利技术实施例提供的教师评价方法及系统，既可以针对不同学校范围内的各科教师进行评价，也可以针对同一学校范围内的各科教师进行评价。如图1所示，是本专利技术实施例教师评价方法的一种流程图，包括以下步骤：步骤101，获取各科目试题及对应所述试题的各班级学生考试成绩。所述学生考试成绩是针对一次考试的成绩数据，而且这些数据是经过预处理(去除无用甚至干扰数据)后的有效数据，比如，过滤掉人工输入错误及分数过低的数据等。步骤102，对各科目试题进行难度分析，得到各科目试题难度得分。在实际应用中，可以根据IRT(ItemResponseTheory，项目反映理论)对各科目试题进行难度分析，得到难度得分。所述IRT的基本思想是：对于任一考生，一道试题(即项目)能否正确回答(即反映)的概率，取决于两个方面：一是自身能力，此为主观因素；二是用难度与区分度等指标反映的试题情况，此为客观因素。具体到该实施例中，针对客观题，可以将答题结果标注为0和1，0表示答错，1表示答对，得到答题矩阵作为IRT模型输入，然后可基于极大似然估计算法训练一级IRT模型。针对主观题，可以按答题分数标注为不同等级，如一个题目总分是10分，答题分数在0-3分标注为等级一，4-7分标注为等级二，8-10分标注为等级三，然后采用多级IRT模型进行训练，IRT模型的输出为学生参数θ(表示学生整体能力)和试题参数(a，b)，其中(a，b)表示(试题难度，试题区分度)。步骤103，基于各科目试题难度本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种教师评价方法，其特征在于，包括：获取各科目试题及对应所述试题的各班级学生考试成绩；对各科目试题进行难度分析，得到各科目试题难度得分；基于各科目试题难度得分及对应所述试题的各班级学生考试成绩确定各班级的非教师影响因素；对于每个班级的每个科目教师，根据该班级的非教师影响因素确定该科目教师的教学能力。

【技术特征摘要】
1.一种教师评价方法，其特征在于，包括：获取各科目试题及对应所述试题的各班级学生考试成绩；对各科目试题进行难度分析，得到各科目试题难度得分；基于各科目试题难度得分及对应所述试题的各班级学生考试成绩确定各班级的非教师影响因素；对于每个班级的每个科目教师，根据该班级的非教师影响因素确定该科目教师的教学能力。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对各科目试题进行难度分析，得到各科目试题难度得分包括：利用IRT模型对各科目试题进行难度分析，得到各科目试题难度得分。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各科目试题难度得分及对应所述试题的各班级学生考试成绩确定各班级的非教师影响因素包括：基于各科目试题难度得分对每个学生各科目的考试成绩进行归一化处理，得到归一化的学生考试成绩；针对每个科目，利用所述归一化的学生考试成绩确定学校对该科目的重视度；利用学校对各科目的重视度归一化各班级各科目的得分，得到各班级全科能力，并将所述班级全科能力作为所述班级的非教师影响因素。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：计算各班级对知识点和/或技能的掌握能力；根据各班级对知识点和/或技能的掌握能力对各班级各科目教师的教学能力进行优化。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算各班级对知识点和/或技能的掌握能力包括：获取题库中知识点和/或技能的标注信息；获取试题信息，所述试题信息包括：试题难度得分及试题分值矩阵；根据所述标注信息及所述试题信息，计算各班级对知识点和/或技能的掌握能力。6.一种教师评价系统，其特征在于，包括：信息获取模块，用于...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏喻，陈志刚，胡国平，胡郁，刘庆峰，
申请(专利权)人：科大讯飞股份有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34