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大数据背景下大学生学业质量动态评价研究

摘要第10-11页
英文摘要第11-12页
1 绪论第13-20页
    1.1 研究背景第13-14页
        1.1.1 时代背景第13页
        1.1.2 实践背景第13-14页
    1.2 研究目的及意义第14-16页
        1.2.1 研究目的第14页
        1.2.2 研究意义第14-15页
        1.2.3 应用前景第15页
        1.2.4 技术路线第15-16页
    1.3 国内外研究现状第16-18页
        1.3.1 国外研究现状第16-17页
        1.3.2 国内研究现状第17-18页
        1.3.3 国内外研究评述第18页
    1.4 研究内容与研究方法第18-19页
        1.4.1 研究内容第18-19页
        1.4.2 研究方法第19页
    1.5 研究前提第19-20页
2 概念界定和理论基础第20-23页
    2.1 相关概念界定第20-21页
        2.1.1 大数据第20页
        2.1.2 教育大数据第20页
        2.1.3 学业质量评价第20-21页
    2.2 理论基础第21-22页
        2.2.1 多元智能理论第21页
        2.2.2 建构主义理论第21-22页
    2.3 本章小结第22-23页
3 构建大数据背景下高校大学生学业质量评价体系第23-34页
    3.1 高校大学生学业质量评价的现实诉求第23-26页
        3.1.1 大学生学业质量评价的现实困境第23-24页
        3.1.2 大数据背景下高等教育教学的变革趋势第24-25页
        3.1.3 大数据对高校大学生学业评价的影响第25-26页
    3.2 构建大数据背景下大学生学业质量评价体系的原则第26-27页
        3.2.1 全员性原则第26页
        3.2.2 全面性原则第26-27页
        3.2.3 全程性原则第27页
        3.2.4 准确性原则第27页
        3.2.5 预测性原则第27页
    3.3 构建大数据背景下大学生学业质量评价指标体系的具体内容第27-33页
        3.3.1 起点评价第27-28页
        3.3.2 过程评价第28-33页
        3.3.3 毕业评价第33页
    3.4 本章小结第33-34页
4 基于模糊数学的实证研究第34-57页
    4.1 高校大学生理论课程学习的模糊评价第34-40页
        4.1.1 数据收集第34-35页
        4.1.2 确定指标权重第35-36页
        4.1.3 数据处理第36-37页
        4.1.4 构建理论课程模糊评价模型第37-38页
        4.1.5 评价结果第38-40页
    4.2 高校大学生实验课程学习的模糊评价第40-46页
        4.2.1 数据收集第40-41页
        4.2.2 确定指标权重第41-42页
        4.2.3 数据处理第42-43页
        4.2.4 构建实验课程模糊评价模型第43-44页
        4.2.5 评价结果第44-46页
    4.3 高校大学生德育素质的模糊评价第46-52页
        4.3.1 数据收集第46-47页
        4.3.2 确定指标权重第47-48页
        4.3.3 数据处理第48-49页
        4.3.4 构建德育素质模糊评价模型第49-50页
        4.3.5 评价结果第50-52页
    4.4 高校大学生毕业论文设计的模糊评价第52-57页
        4.4.1 数据收集第52页
        4.4.2 确定指标权重第52-53页
        4.4.3 数据处理第53-54页
        4.4.4 构建毕业论文设计模糊评价模型第54-55页
        4.4.5 评价结果第55-57页
5 结论第57-59页
    5.1 总结第57页
    5.2 不足与后续工作第57-59页
致谢第59-60页
参考文献第60-62页
附录A第62-66页
附录B第66-70页
附录C第70-74页
附录D第74-77页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第77页

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