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思政课智能评价体系构建及实现服务结果公告
信息来源： ******[查看]
|地区：重庆
|类型：结果公示
基本信息
信息类型：结果公示
区域：重庆
源发布时间：2025-11-18
项目名称：******[查看]
项目编号：******[查看]
招标单位：******[查看]
中标单位：******[查看]
*符合收录标准*
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中标信息

中标供应商： ******有限公司    
选择理由： 总价最低，推荐成交    
质疑投诉说明： ******大学采购中心。
项目名称 思政课智能评价体系构建及实现服务 项目编号 CQCET-Z-******-247
项目编号 CQCET-Z-******-247
公告时间 2025/11/15 15:25 报价截止时间 2025/11/18 15:25
报价截止时间 2025/11/18 15:25
踏勘联系人 踏勘联系电话
踏勘联系电话
踏勘联系时间
踏勘地点
采购单位 ******大学 送货/施工/服务地址 ******大学城东路76号
送货/施工/服务地址 ******大学城东路76号
联系人 登录后在报价页面查看 联系手机 登录后在报价页面查看
联系手机 登录后在报价页面查看
是否本地化服务 是 是否需要踏勘 否
是否需要踏勘 否
采购预算 ￥44,000.00 成交金额 ￥38,500.00    
成交金额 ￥38,500.00    


   采购清单 1
采购内容 品牌及型号 预算单价（元） 采购数量 分项报价
思政课智能评价体系构建及实现服务 不限定品牌型号 44000 1 ￥38,500.00
售后服务 1.提供7*24小时的电话服务， 2.1年之内，因数据源发生变化而导致模型发生变化，供应商应免费提供模型修改服务。 3.提供1人月的驻场服务。
技术参数要求 （一）多源数据融合 整合来自不同渠道、不同结构的数据，形成一份统一、干净、可用于建模的数据集。 1. 数据源识别： 定量数据： 学生成绩数据（期末成绩、平时成绩、作业成绩等） 学生出勤记录 教学资源数据（课程资料下载量、在线学习平台登录时长、互动次数） 教师背景数据（职称、教龄、科研成果等） 定性数据： 学生评教数据（问卷调查、开放式文本评价） 同行/专家听课评议表 教学督导反馈 2. 数据融合技术： 实体对齐：使用唯一标识符（如学号、课程号、教师工号）将不同来源的数据表关联起来。 数据清洗与预处理： 处理缺失值。 处理异常值。 数据标准化/归一化。 数据仓库/湖构建：建议使用星型模型或雪花模型构建一个主题为“教学质量”的数据集，便于后续分析。 （二）综合评价模型构建 1、使用层次分析法确定指标权重。将专家的主观判断定量化，科学地确定各评价指标的权重。 （1） 建立层次结构模型： 目标层：教学质量综合评价 准则层：从多个维度分解目标，如：教学态度、教学内容、教学方法、教学效果。 指标层：为每个准则设计具体可测的指标。 （2）构造判断矩阵： 邀请教学专家，对同一层次的指标进行两两比较，形成多个判断矩阵。 （3） 计算权重并一致性检验： 2、使用模糊综合评价法处理定性指标 将学生、专家等人的定性评价（如“很好”、“一般”、“较差”）转化为可计算的量化分数。 （三）模型嵌入与系统实现 使用Python或Java框架。核心模型（AHP、模糊评价、回归、聚类）使用Python编写，封装成API接口。 数据库：MySQL/PostgreSQL存储结构化数据，Redis用于缓存。

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快照：2025-11-18
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