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AI技术推动高等教育教学评价体系改革的必要性.docx

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    AI技术推动高等教育教学评价体系改革的必要性

    引言

    在数据的处理过程中，特征提取尤为重要。为了准确评估教学效果，必须从复杂的数据中提取出关键特征。例如，学习行为的频繁性、学生的学习时长、作业的完成质量等，这些都是影响教学效果的重要因素。数据预处理技术，如去噪、缺失值填补、标准化等步骤，能确保数据的质量与可用性，从而为后续分析提供高质量的数据支持。

    未来，AI技术将在多个学科领域的交叉中得到进一步应用和拓展。AI不仅能够帮助评估学术知识的掌握情况，还能辅助评估学生的创新能力、实践能力等综合素质。随着跨学科研究的深入，AI技术将能够更加全面、精准地

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