教师教学的评价是教学部门的教学质量评价最为重要的组成内容之一,随着教育信息化进程的加快,使用现代化信息处理技术可为传统教学中教师的教学质量评价提供极为有利的条件和手段;同时,在一定网络环境下,利用教学评价辅助决策系统,可进一步促进教学评价的合理性和公平性。在此背景下,结合一些计算智能算法,亟待有针对性地研发教学质量评价模型或系统。论文研究了教师教学评价的特点及存在的问题,分析了传统院校教师教学评价的基本理论和方法,将神经网络技术引入到教师教学质量评价中来,构建了一套面向高职院校教学质量评价指标体系,在此基础上,通过教学专家评价、教师同行间的评价、学生评价等方式,形成了较为丰富的教学评价基础数据集。对输入样本采用归一化公式处理,建立若干个一级评价指标与之对应的训练网络,在MatLab仿真工具中,使用BP神经网络评价模型对教学质量数据进行了一定量的训练学习,通过训练实验,结果表明本文建立的面向高职院校的教师教学质量模型的评价结果客观、合理。最后,在BP神经网络的教学评价模型的仿真实验基础上,构建了一套以此评价模型为核心的教师教学评价系统,系统主要包括教学质量在线评价、评价结果管理、信息综合查询等功能模块。经对系统的运行情况测评,结果表明系统的评价结果和分析数据可为高职院校的教学质量的评估与辅助决策提供参考。