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本发明公开了一种基于少量学生反馈的教学评估方法，属于教学技术领域，包括构造训练样本集、构造图拉普拉斯矩阵、模型超参数设定、神经网络模型训练、进行教学评估五个主要步骤。传统的教学评估方法主要是对几种输入进行线性加权平均得出，而非考虑学生的真实反馈。与这类传统的方法相比，本发明充分考虑了学生的真实反馈，用学生的评价作为已完成教学课程的最终评价，并从已有的数据中挖掘出适合做教学课程评估的数学模型。由于大部分学生不愿意在课后给教学打分，而且打分缺乏可信度，导致训练数据标签过少与不完整等问题，本发明提供的方法能够应对这类数据集存在缺陷的情况，从而训练出具有较高准确度的评估预测模型。