L'évaluation académique est un facteur important pour promouvoir la réforme de l'enseignement, qui peut fournir une aide de données pour la réforme de l'enseignement et améliorer les méthodes d'apprentissage. Actuellement, la recherche sur l'évaluation académique se concentre principalement sur la construction d'un modèle unique d'évaluation, et la méthode d'évaluation est unique. La méthode d'évaluation académique basée sur l'analyse de régression multiple utilise les avantages des différentes méthodes d'analyse de régression dans le traitement des données pour améliorer la précision de l'évaluation académique. L'analyse du modèle gaussien, la régression par moindres carrés partiels et l'algorithme linéaire pluraliste ont été intégrés de manière efficace. Les performances et l'efficacité des méthodes ont été testées à l'aide d'échantillons réels provenant de quatre spécialités dans le domaine de la chimie appliquée, des spécialités en sciences humaines liées aux langues, de la comptabilité et de l'informatique dans les universités. Les résultats de vérification indiquent que l'algorithme d'évaluation académique a une très haute précision et stabilité, et peut fournir un soutien de données pour améliorer la qualité de l'enseignement.
Yao et al. (Jeu,) ont étudié cette question.
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