摘要：教学评价是对授课教师的教学效果和学生的学习情况进行评估,已成为高等教育教学管理的重要组成部分。为了满足大学程序设计教学效果评价要求,提出一种基于粒子群(PSO)算法和径向基神经网络(RBF)的大学程序设计教学效果评价模型,从而提高大学程序设计教学效果评价的准确率。基于PSO-RBF神经网络的大学程序设计教学效果评价的机器学习方法算法收敛速度快、优化能力强、泛化能力强,有效降低了人为因素对指标权重确定的影响,可以提高评价预测的准确性。

摘要：基于大规模开放在线课程(MOOC)的线上教学在提升教学效率、促进教学资源共享、节约教育资源、保证教育公平等方面发挥着越来越大的优势,也为高校基础课程教学提供了新的思路。针对程序设计课程,从课程的搭建、完善和使用的建设全过程,提出了一种基于团队协作的MOOC开发方法,阐述了课程不同阶段的建设构想和实现方式,为高校程序设计类MOOC课程的教学建设和改革提供参考。