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高校环境类专业课程智能评价框架构建与实践

2026-03-23 点击：63 次

作者：	王壮
作者单位：	南京信息工程大学环境科学与工程学院
摘要：	为切实把握教育数字化转型历史机遇，稳步助力环境类专业课程教学高质量发展，本文以课程目标为特征变量，运用机器学习分类技术，构建了一个针对环境类专业课程学生完成效果（以总评成绩为基础）的智能评价框架，并以南京信息工程大学“环境科学概论”课程为例，将该评价框架投入教学实践。实践结果显示，在该课程学生综合成绩评价的分类预测中，三个分类器模型的分类性能良好。其中，神经网络分类器在受试者工作特征曲线下面积、平衡F分数（或F1分数）、查准率和查全率上表现最佳。特征变量重要性分析表明，学生重视适应社会变化、追踪前沿技术和开拓创新意识等能力。
关键词：	人工智能；环境科学；教学改革；教学创新；思政融合
中图分类号：	G642
基金项目：	2024年南京信息工程大学“专业平台课”建设经费（1181072501005）、“数智课程”建设项目（1181072501002）资助

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