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模糊模型识别在教学质量评价中的应用
摘 要 随着我国教育事业的发展,教学质量水平的高低是其发展的关键,从教师的教学质量可以看出某校的教学质量水平,而教师的教学质量由多个因素共同来决定.为了更系统、更简便的判断一个教师的教学质量如何,文章通过模糊模型识别方法对教师的教学质量进行评价,进而有利于提高教学水平,改善教学工作.
关键词 贴进度；模糊模型识别；教学质量评价
中图分类号:G642.4 文献标识码:C 文章编号:2095-1205(2018)11-85-02
我国学校的考试和教学情况主要是通过考试的方式进行的,而学习成绩水平反映了学生在一定阶段的学习状况,反映了教师教学质量的高低,决定了学校教学质量的高低．在现实世界中有许多模糊的概念和现象,而模糊数学就是一种研究和处理模糊概念（或现象的数学方法）,但模糊数学不是“模模糊糊”的,而是非常严密的,其中模糊模型识别是根据研究对象的某些特征对其进行识别并分类的一种方法.
1 相关知识
2 模糊模型识别的应用
为了了解某中学的教师教学质量水平,通过对该学校进行调查,目前该校教师教学质量主要有四个评价方式：领导评价、同行评价、学生评价以及教师自评,学校中各个评价主体根据评价标准进行打分．现将教学质量分为五个评价等级：优秀、良好、合格、较差、差,利用最大隶属原则来识别某位教师的教学质量属于哪个等级.
现有一位待识别的教师的评分为：
利用上述方法还可以判断出其余的位教师的教学质量属于哪个等级,从而可以看出该校的教学质量水平.
模糊模型识别作为模糊数学中一种重要的模糊性数学方法,在实践中,普遍存在．例如,在气象学、技术研究和环境领域以及医学领域、军事领域的刑事调查领域可以使用,它可以更好地使数学知识与实际问题紧密相联,让人们意识到理论与实践相结合的益处.
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