基于多指标体系的GoldSA-SVM 的高校英语教学质量评价

张光华

（西安铁路职业技术学院，陕西西安 710600）

摘 要 为改善高校英语教学质量评价工作的效率、准确度，针对支持向量机(support vector machine，SVM)模型性能受其参数选择影响，提出一种基于黄金正弦算法(golden sine algorithm，GoldenSA)优化SVM(GoldSA-SVM)的高校英语教学质量评价模型。首先，从教师基本素养、教学工作态度、课堂授课内容、授课方式方法和授课实施效果等5 个维度构建出一套高校英语教学质量多指标评价体系；其次，将18 个高校英语教学质量评价二级指标的得分数据作为SVM的输入向量，高校英语教学质量水平（优、良、一般和较差）作为SVM 的输出向量，建立GoldenSA-SVM 的高校英语教学质量评价模型。与PSO-SVM 和SVM 对比可知，GoldenSA-SVM 进行高校英语教学质量评价具有更高的分类准确率、特异性以及灵敏度。

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