1. 毕业设计（论文）主要内容：

大学课程评教是国内外众多高校进行课程质量监控和教师考核的一项重要措施。

由于学生评教的复杂性，研究者对评教结果的有效性争议不休，另一方面也促进相关研究不断深入。

国内大学课程评教从80年代开始，已积累了大量的评教数据，抛开评教量表中相对固定的指标外，还包含了允许评教者自行填写的内容。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1.查阅和整理相关参考文献，撰写开题报告，要求参考文献不少于15篇，其中近五年的文献不少于3篇；
2.掌握文献管理工具EndNote、开源自然语言处理工具和文献分析工具CiteSpace的使用；
3.掌握数据数据处理的基本方法，能收集整理出足够数量的大学课程评教数据；
4.能有目的地结合题目选用相关软件或工具进行研究分析，并合理解释分析结果；
5.完成英文文献的翻译、论文写作等工作，要求英文翻译准确，论文字数不少于12000字。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

2018年1月5至2018年1月31日，和指导教师讨论选题，明确要完成的任务。

2018年2月1至2018年3月15日，查阅并整理资料，撰写和修改开题报告。

2018年3月16至2018年4月15日，提交论文大纲，撰写论文初稿。

4. 主要参考文献

[1] 胡乐乐. 美国高校学生评教研究90年:历史、争议与反思 [J]. 高等教育研究, 2017, 09): 91-109.
[2] 陈子健, 朱晓亮. 基于教育数据挖掘的在线学习者学业成绩预测建模研究 [J]. 中国电化教育, 2017, 12): 75-81 9.
[3] 王洪才. 论大学生评教中的文化冲突 [J]. 华中师范大学学报(人文社会科学版), 2014, 03): 146-52.
[4] 马秀麟, 衷克定, 刘立超. 从大数据挖掘的视角分析学生评教的有效性 [J]. 中国电化教育, 2014, 10): 78-84.
[5] 吴挺. 数据挖掘在高职院校学生评教中的应用 [D]; 华南理工大学, 2008.
[6] 刘路, 刘志民, 罗英姿. 欧洲MOOC教育质量评价方法及启示 [J]. 开放教育研究, 2015, 05): 57-65.
[7] 赵明芳. 数据挖掘技术在教学评教中的应用与研究 [D]; 宁夏大学, 2015.
[8] 穆燕, 马星光, 王婉隽, et al. 学生评教影响因素的实证研究 [J]. 中医教育, 2014, 04): 13-5.
[9] 赵慧琼, 姜强, 赵蔚, et al. 基于大数据学习分析的在线学习绩效预警因素及干预对策的实证研究 [J]. 电化教育研究, 2017, 01): 62-9.
[10] PRESTON S L S, BOSWELL S S, MCCALEB K, et al. Professor Gender, Age, and “Hotness” in Influencing College Students’ Generation and Interpretation of Professor Ratings [J]. Higher Learning Research Communications, 2016, 6(3): págs.