论文题目：专业硕士研究生培养评价模型及其支撑系统设计
摘要：高校对专业硕士研究生培养的标准,关系到社会是否能够获得高水平的应用型人才。因此,对专业硕士研究生培养评价体系展开研究势在必行。一个全面、系统、客观的专业硕士研究生培养评价体系,有益于加深对专业硕士研究生整体与个体学习情况的认识,反应教育质量问题,促进专业硕士研究生的教育发展。但是,当前专业硕士研究生培养质量的评价标准和评价体系不是十分明确,研究还仅限于模型的构建阶段,体系中影响因素所占权重的制定还源于主观臆断,没有客观依据。除此之外,专业硕士研究生培养评价体系仍是理论研究,并未实现大量应用,且没有相应的支撑系统辅助专业硕士研究生的培养评价工作的完成。本文致力于使用计算机手段研究专业硕士研究生培养评价模型,通过线性回归的方法,实现系统、科学、准确、客观、高效的专业硕士研究生培养评价模型。首先构建出专业硕士研究生培养评价体系和就业评价体系,而后以就业情况为导向,使用就业评分,通过机器学习中的线性回归算法,对培养评价体系中的影响因素进行拟合,计算出各影响因素在评价结果中所占的权重,最终得到专业硕士研究生培养评价模型。为了使研究所得的模型可以投入实践与应用。针对模型开发了支撑系统——研究生评价系统。研究生评价系统对专业硕士研究生的各项信息数据进行统一的采集与处理。与此同时,通过模型计算得出的权重应用到研究生评价系统的评价模块中,对专业硕士研究生进行评价,并得到相应的评价结果。最终,专业硕士研究生培养评价模型及其支撑系统均已得到实现,并通过了一系列科学的测试,满足了设计的相关要求,实现了对专业硕士研究生培养质量的科学评价,具有一定的现实应用意义。
关键词：专业硕士;评价模型;层次分析法;线性回归;评价系统
学科专业：数据库与信息处理（专业学位）
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 本文研究内容
1.4 本文组织结构
2 相关理论
2.1 MVVM模式
2.1.1 MVVM模型解析
2.2 VUE框架
2.2.1 虚拟DOM
2.2.2 双向数据绑定
2.3 Spring Boot框架
2.3.1 Spring Boot框架的核心功能
2.3.2 Spring Boot框架的特点
2.4 Mybatis框架
2.4.1 Mybatis框架的功能架构
2.4.2 Mybatis框架的优点
2.5 机器学习
2.5.1 机器学习的要素
2.5.2 基于学习方法的分类
2.6 线性回归
2.6.1 线性回归分析
2.6.2 一元线性回归
2.7 层次分析法
2.7.1 层次分析法的步骤
2.7.2 层次分析法的优点
2.8 本章小结
3 培养评价模型的设计与建立
3.1 构建培养评价体系
3.1.1 培养评价体系的内涵和制定原则
3.1.2 主要影响因素
3.1.3 培养评价指标体系的建立
3.2 构建就业评价体系
3.2.1 就业评价的内涵和影响因素
3.2.2 就业评价指标体系的构建
3.2.3 就业评价体系的建立
3.3 培养评价模型的设计
3.3.1 培养评价模型分析
3.3.2 培养评价模型设计
3.4 培养评价模型的实现
3.4.1 数据处理
3.4.2 模型实现
3.4.3 实现结果
3.5 本章小结
4 支撑系统的设计与实现
4.1 系统需求分析
4.1.1 系统目标
4.1.2 功能需求
4.1.3 非功能需求
4.2 系统设计
4.2.1 系统总体架构设计
4.2.2 功能模块设计
4.2.3 数据库设计
4.3 系统详细设计与实现
4.3.1 登录模块
4.3.2 信息采集模块
4.3.3 数据信息管理模块
4.3.4 用户信息管理模块
4.3.5 数据处理模块
4.3.6 评价模块
4.4 系统测试
4.4.1 系统测试
4.5 本章小结
5 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
致谢
参考文献
附录一 专业硕士研究生培养评价体系——指标调查咨询表
附录二 专业硕士研究生培养评价体系——指标权重调查表