思政课智能评价体系构建及实现服务竞价公告

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项目名称	思政课智能评价体系构建及实现服务	项目编号	********************
项目编号	********************
公告时间	**// :**	报价截止时间	**// :**
报价截止时间	**// :**
采购单位	重庆电子科技职业大学	采购预算	￥,.*
采购预算	￥,.*
联系人	登录后在报价页面查看	联系手机	登录后在报价页面查看
联系手机	登录后在报价页面查看
是否本地化服务	是	是否需要踏勘	否
是否需要踏勘	否
踏勘联系人		踏勘联系电话
踏勘联系电话
踏勘地点
送货/施工/服务期限：	合同生效之日起**日内	送货/施工/服务地址	重庆市沙坪坝区大学城东路**号
送货/施工/服务地址	重庆市沙坪坝区大学城东路**号

采购清单

采购内容		是否进口	品牌及型号	采购数量	单位
思政课智能评价体系构建及实现服务		否	不限定品牌型号	*	套
售后服务	.提供**小时的电话服务， .年之内，因数据源发生变化而导致模型发生变化，供应商应免费提供模型修改服务。 .提供*人月的驻场服务。
技术参数要求	（一）多源数据融合整合来自不同渠道、不同结构的数据，形成一份统一、干净、可用于建模的数据集。 . 数据源识别：定量数据：学生成绩数据（期末成绩、平时成绩、作业成绩等）学生出勤记录教学资源数据（课程资料下载量、在线学习平台登录时长、互动次数）教师背景数据（职称、教龄、科研成果等）定性数据：学生评教数据（问卷调查、开放式文本评价）同行/专家听课评议表教学督导反馈 . 数据融合技术：实体对齐：使用唯一标识符（如学号、课程号、教师工号）将不同来源的数据表关联起来。数据清洗与预处理：处理缺失值。处理异常值。数据标准化/归一化。数据仓库/湖构建：建议使用星型模型或雪花模型构建一个主题为“教学质量”的数据集，便于后续分析。（二）综合评价模型构建、使用层次分析法确定指标权重。将专家的主观判断定量化，科学地确定各评价指标的权重。（）建立层次结构模型：目标层：教学质量综合评价准则层：从多个维度分解目标，如：教学态度、教学内容、教学方法、教学效果。指标层：为每个准则设计具体可测的指标。（）构造判断矩阵：邀请教学专家，对同一层次的指标进行两两比较，形成多个判断矩阵。（）计算权重并一致性检验：、使用模糊综合评价法处理定性指标将学生、专家等人的定性评价（如“很好”、“一般”、“较差”）转化为可计算的量化分数。（三）模型嵌入与系统实现使用***或框架。核心模型（、模糊评价、回归、聚类）使用***编写，封装成接口。数据库：**/******存储结构化数据，***用于缓存。