教学质量评价作为教学工作的一个重要环节，是判断教学水平、提高教学质量的重要手段，对加强现代教学管理起着至关重要的作用。随着教学评价的不断发展，先后出现了多种评价方法，这些评价方法都在不同程度上取得了相应的效果，但仍然存在一些缺陷与不足，因此，在教师教学质量评价呈现多元化趋势的今天，选择科学有效的教学评价方法至关重要。然而，在教学评价中，由于各种人为因素的影响，其评价体系呈现出一定的灰色特性，对此，传统的评价方法无法进行很好的处理。灰关联分析法则正好适合这种灰色因素分析的客观需要，它能够较好地对信息不完全明确的灰色系统进行分析。本论文梳理了教学质量评价的基本理论；介绍了教师教学质量评价中较为常用的层次分析法、模糊综合评判法、BP神经网络评价等评价方法的优势与不足。本论文的主要工作如下：（1）针对教学质量评价中，各影响因素呈现出的模糊性和不确定性，以及灰关联分析具有处理灰色系统的独特优势，提出运用灰关联分析法对教学质量进行综合评价。（2）针对Delphi测定法、主成分分析法等赋权法主观性太强、算法复杂度较高的缺陷，以及灰关联分析结构简单、计算量小等优点，提出应用灰关联分析法确定各项评价指标的权重。（3）针对分辨系数取其中值0.5时，关联系数恒大于0.333的不足，引入分辨系数序列，让分辨系数能够根据实际情况进行动态取值，以使最终的评价结果更加合理。（4）针对定性语言描述的评价指标难以用传统的数学模型进行准确表示的难题，本文将云模型与灰关联分析进行结合，提出基于云—灰关联分析的评价方法，以实现定性描述与定量数值之间的相互转换。（5）本文以问卷调查的方式获得了重庆师范大学理工类、文史类三位授课教师的相关信息，然后在MATLAB中对三位教师的教学质量进行了仿真分析，并将仿真结果与模糊综合评判法、BP神经网络评价法的结果进行对比分析。分析结果表明，基于灰关联分析的教学评价模型具有一定的合理性和可行性。