| 中文摘要 | 第5-6页 |
| 英文摘要 | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 选题的背景 | 第10页 |
| 1.1.2 研究的意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外教师教学质量研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 在评价主体上倡导多元化 | 第11页 |
| 1.2.2 评价方法的合理性 | 第11-14页 |
| 1.2.3 指标体系的科学性 | 第14-15页 |
| 1.2.4 在评价过程中突出交流反馈环节 | 第15-16页 |
| 1.2.5 在评价结果的处理上强调激励性 | 第16页 |
| 1.3 本文主要研究内容、研究思路和创新之处 | 第16-19页 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 本文的研究思路 | 第17-18页 |
| 1.3.3 本文研究的创新之处 | 第18-19页 |
| 2 教师教学质量评价指标体系的构建 | 第19-28页 |
| 2.1 影响教师教学质量的因素分析 | 第19-21页 |
| 2.2 指标的选取及分析 | 第21-22页 |
| 2.3 指标体系的构造 | 第22-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 3 教师教学质量综合评价模型及方法 | 第28-36页 |
| 3.1 离散型Hopfield神经网络 | 第28-32页 |
| 3.1.1 网络结构 | 第28-29页 |
| 3.1.2 网络工作方式 | 第29-30页 |
| 3.1.3 网络的稳定性 | 第30页 |
| 3.1.4 学习规则 | 第30-32页 |
| 3.2 熵权TOPSIS法综合评价 | 第32-34页 |
| 3.2.1 熵权法的原理和计算权重步骤 | 第32-33页 |
| 3.2.2 TOPSIS法的排序原理 | 第33-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-36页 |
| 4 重庆安全技术职业学院教师教学质量的实证分析 | 第36-50页 |
| 4.1 神经网络分类的模型建立步骤及MATLAB的实现 | 第36-44页 |
| 4.1.1 设计理想的等级评价指标 | 第36-38页 |
| 4.1.2 理想的等级评价指标编码 | 第38页 |
| 4.1.3 待分类的等级评价指标编码 | 第38-41页 |
| 4.1.4 创建网络 | 第41-42页 |
| 4.1.5 网络测试、仿真、分析 | 第42页 |
| 4.1.6 MATLAB的实现 | 第42-44页 |
| 4.2 计算指标的权重并对同一等级中的教师进行排序 | 第44-47页 |
| 4.2.1 对原始数据无量纲化处理 | 第44页 |
| 4.2.2 计算熵权 | 第44-45页 |
| 4.2.3 基于TOPSIS法对同一等级中的教师进行排序 | 第45-47页 |
| 4.3 评价结果与实际情况作比较 | 第47-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 结论及展望 | 第50-53页 |
| 5.1 结论 | 第50页 |
| 5.2 建议 | 第50-51页 |
| 5.3 不足与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 附录A | 第56-63页 |
| 附录B | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
