人工智能驱动的高效学习质量预警系统设计

本文主要探讨了在当前高等教育背景下，由于学习质量评估工作中的人员短缺和效率低下问题，设计并实现了一种基于人工智能和数据分析的学习质量评估预警系统。系统的核心目标是通过技术创新来优化评估流程，提高工作效率。 系统设计分为四个关键模块：评教指标管理，用于智能化管理各类评估指标；评价管理，支持用户根据设定的指标快速设计问卷，使得设计过程更加高效；结果管理，实时收集并存储用户录入的评价结果；系统管理，负责整个系统的运行维护和数据管理。 在数据处理方面，系统利用层次分析法算法对评价指标体系进行梳理，这是一种定性和定量相结合的方法，能够有效地分析指标间的相对重要性。接着，通过嵌入的人工神经网络模型对收集到的数据进行深度学习，这使得系统能够自主学习和预测，从而得出更为准确的评价结果。经过实际应用，该系统的智能化评价结果与传统人工评价的一致性高达99.6%，显示出显著的优势。 这种基于人工智能与数据分析的学习质量评估预警系统的优点在于其自动化程度高，减少了人为操作的繁琐，节省了大量人力资源。同时，其交互界面设计简洁易用，使得非专业人员也能方便地进行操作。这个系统不仅提升了学习质量评估的准确性，也极大地提高了工作效率，对于优化教育资源分配和提升教学管理具有重要意义。 本研究还得到了西安航空职业技术学院2018年科研计划项目的资金支持，反映出教育机构对这类创新技术应用的重视。作者宁睿和张琳分别来自西安航空职业技术学院和西北大学，他们的研究方向涵盖了公共管理和思想政治教育，表明了这一领域的交叉融合和实践应用。 本文的研究成果对于改进高校的教学质量评估体系具有重要的理论价值和实践意义，为教育行业的信息化和智能化转型提供了有力的工具和技术支持。