劉忠 寶馬 巧梅 楊秋翔

(中北大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院,山西太原030051)

基于PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法

劉忠 寶馬 巧梅 楊秋翔

(中北大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院,山西太原030051)

針對(duì)傳統(tǒng)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)的不足，利用PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立高校教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用了PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，將教學(xué)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)作為輸入，教學(xué)評(píng)價(jià)結(jié)果作為輸出。以中北大學(xué)為例進(jìn)行的實(shí)證研究表明，所提方法既克服了人為因素對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的直接影響，又為建立全面合理的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系奠定基礎(chǔ)。

高等學(xué)校教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1 引言

隨著我國(guó)高等教育的不斷發(fā)展，高等院校成為高等教育的主力軍。近年來，高等學(xué)校在專業(yè)設(shè)置、人才培養(yǎng)、服務(wù)社會(huì)等方面取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。國(guó)家各級(jí)教育主管部門一直以提高高等教育教學(xué)質(zhì)量為抓手，以培養(yǎng)高層次專門人才為目標(biāo)，不斷提高我國(guó)高等院校的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。目前，世界各國(guó)普遍關(guān)注高等院校教育教學(xué)質(zhì)量保障體系與教學(xué)質(zhì)量評(píng)估問題[1-3]。改革開放以來，我國(guó)高等教育事業(yè)獲得長(zhǎng)足發(fā)展，取得令人矚目的成績(jī)，初步形成適應(yīng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)建設(shè)和社會(huì)發(fā)展需要的多個(gè)層次、多種形式、學(xué)科門類基本齊全的社會(huì)主義高等教育體系。在高等教育發(fā)展過程中，各高校逐漸意識(shí)到教學(xué)質(zhì)量評(píng)估體系建設(shè)的重要性，科學(xué)合理的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系[4]對(duì)于提升高等院校教育教學(xué)水平具有重要意義。

課堂教學(xué)是學(xué)校實(shí)現(xiàn)教育目標(biāo)的主要途徑，對(duì)教師課堂教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，有助于學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)者和管理者了解教學(xué)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)程度，全面準(zhǔn)確地掌握學(xué)校教學(xué)工作情況，提高教學(xué)質(zhì)量。教學(xué)工作水平的高低，對(duì)人才培養(yǎng)水平影響極大，因此對(duì)教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)價(jià)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

2 基于PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法

2.1 PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

粒子群優(yōu)化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法[5]是一種基于群智能方法的演化計(jì)算技術(shù)。其受鳥類的群體行為建模和仿真研究結(jié)果啟發(fā)，試圖使粒子能夠飛向解空間并在最優(yōu)解處落下。PSO原理簡(jiǎn)單，實(shí)現(xiàn)容易，對(duì)眾多優(yōu)化問題具有較好的全局搜索能力以及較快的計(jì)算速度。因此PSO一提出便受到演化計(jì)算領(lǐng)域的學(xué)者們的關(guān)注，并逐漸成為研究熱點(diǎn)。

PSO算法基本思想[6]是：首先，PSO初始化為一群隨機(jī)粒子，粒子的位置代表優(yōu)化問題在搜索空間的潛在解，粒子的速度決定其飛行方向和距離，所有粒子都有一個(gè)適應(yīng)度函數(shù)決定的適應(yīng)值；然后，粒子追隨當(dāng)前粒子在解空間中搜索，通過迭代找到最優(yōu)解。

假設(shè)每個(gè)粒子的當(dāng)前位置和速度分別為x和v，粒子迄今找到的迭代初始到當(dāng)前迭代次數(shù)搜索生成的最優(yōu)解pi，整體群體當(dāng)前最優(yōu)解g，粒子根據(jù)以下公式進(jìn)行速度和位置的更新。

PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程如下：

步驟1：對(duì)所有粒子的速度和位置進(jìn)行初始化；

步驟2：使用適應(yīng)度函數(shù)對(duì)所有粒子評(píng)價(jià)；

步驟3：使用適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行個(gè)體極值和全局極值的更新；

步驟4：根據(jù)式（1）和式（2）進(jìn)行速度和位置的迭代；

步驟5：重復(fù)以上式（2）～式（4）直至滿足迭代停止條件為止。

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[7]是對(duì)自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人腦若干基本特征的抽象和模擬。目前最流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)分為輸入層、隱含層、輸出層等三層結(jié)構(gòu)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的本質(zhì)是通過訓(xùn)練算法調(diào)節(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鏈接權(quán)值，獲得盡可能小的訓(xùn)練誤差。假設(shè)訓(xùn)練樣本數(shù)為m，n個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)，產(chǎn)生的訓(xùn)練誤差為：

2.3 教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法及實(shí)踐

2.3.1 評(píng)價(jià)目標(biāo)

教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)目標(biāo)是查考教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方式、教學(xué)效果是否能夠使學(xué)生形成扎實(shí)的專業(yè)基礎(chǔ)和均衡的知識(shí)結(jié)構(gòu)，掌握相應(yīng)課程的思維方法和基本技能，形成濃厚的學(xué)習(xí)興趣。

2.3.2 評(píng)價(jià)對(duì)象

評(píng)價(jià)對(duì)象主要包括教師和學(xué)生。

2.3.3 評(píng)價(jià)內(nèi)容

（1）教學(xué)態(tài)度

①教學(xué)充滿熱情、講課認(rèn)真；

②教師的言傳身教有助于學(xué)生治學(xué)；

③對(duì)教學(xué)內(nèi)容和方法課前做精心準(zhǔn)備。

（2）教學(xué)方法

①課程目標(biāo)明確并與實(shí)際教學(xué)內(nèi)容相符；

②語言生動(dòng)、講解清楚、思路清晰；

③教學(xué)內(nèi)容充實(shí)；

④注重學(xué)生創(chuàng)新意識(shí)培養(yǎng)；

⑤講課具有參與性和啟發(fā)性；

⑥理論與實(shí)踐相結(jié)合；

⑦多角度進(jìn)行教學(xué)內(nèi)容評(píng)價(jià)；

⑧課堂教學(xué)融入學(xué)科前沿知識(shí)；

⑨講授過程重點(diǎn)難點(diǎn)突出；

⑩布置的作業(yè)有助于學(xué)生理解課堂內(nèi)容。

（3）教學(xué)效果

①學(xué)生學(xué)習(xí)實(shí)際知識(shí)；

②學(xué)生的分析能力和解決問題能力有一定提升。

（4）總體評(píng)價(jià)

教師教學(xué)效果等級(jí)。

2.3.4 評(píng)價(jià)方法

（1）評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)表示

用Xi(i=1,2,…,15)表示評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)：X1表示教學(xué)充滿熱情、講課認(rèn)真；X2表示教師的言傳身教有助于學(xué)生治學(xué)；X3表示對(duì)教學(xué)內(nèi)容和方法課前做精心準(zhǔn)備；X4表示課程目標(biāo)明確并與實(shí)際教學(xué)內(nèi)容相符；X5表示語言生動(dòng)、講解清楚、思路清晰；X6表示教學(xué)內(nèi)容充實(shí)；X7表示注重學(xué)生創(chuàng)新意識(shí)培養(yǎng)；X8表示講課具有參與性和啟發(fā)性；X9表示理論與實(shí)踐相結(jié)合；X10表示多角度進(jìn)行教學(xué)內(nèi)容評(píng)價(jià)；X11表示課堂教學(xué)融入學(xué)科前沿知識(shí)；X12表示講授過程重點(diǎn)難點(diǎn)突出；X13表示布置的作業(yè)有助于學(xué)生理解課堂內(nèi)容；X14表示學(xué)生學(xué)習(xí)實(shí)際知識(shí)；X15表示學(xué)生的分析能力和解決問題能力有一定提升。

（2）PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

①確定輸入層神經(jīng)元數(shù)：教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)共15個(gè)，因此輸入層個(gè)數(shù)為15；

②確定輸出層神經(jīng)元數(shù)：將教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果作為輸出，因此輸出層個(gè)數(shù)為1；

③確定隱含層數(shù)：鑒于此，由Kosmogorov定理可知：在結(jié)構(gòu)合理、權(quán)值恰當(dāng)條件下，三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可逼近任意連續(xù)函數(shù)，因此，本文選用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

④確定隱含層神經(jīng)元數(shù)：根據(jù)網(wǎng)絡(luò)收斂性能好壞確定的隱含層神經(jīng)元數(shù)為8；

（3）PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)

通過上述PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后，輸入給定的15項(xiàng)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，可得到最終的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果。

2.3.5 評(píng)價(jià)實(shí)踐

（1）評(píng)價(jià)主體

評(píng)價(jià)主體是中北大學(xué)的學(xué)生和教師。為了保證樣本充足，明確要求90%以上的學(xué)生和教師參與評(píng)教。

（2）評(píng)價(jià)的有效性

①學(xué)生評(píng)價(jià)：評(píng)價(jià)之初要求輔導(dǎo)員給學(xué)生講明給教師打分的重要性以及打分結(jié)果給教師產(chǎn)生的影響。但實(shí)際操作過程中，學(xué)生評(píng)價(jià)的差異性不可避免，因此對(duì)于課程成績(jī)不正常的學(xué)生，則該學(xué)生的評(píng)教得分不計(jì)入教師的評(píng)價(jià)總分（提供足夠支撐材除外）；

②教師評(píng)價(jià)：教師評(píng)價(jià)構(gòu)建包括教務(wù)處、學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)、教師互評(píng)等多層評(píng)價(jià)體系。另外，集合期中教學(xué)檢查，有重點(diǎn)的組織聽課，保證教師一學(xué)期內(nèi)被聽課次數(shù)。

（3）評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的處理與反饋

為避免評(píng)價(jià)主體對(duì)教師評(píng)價(jià)的主觀隨意性，評(píng)價(jià)過程不采用百分制，而采用評(píng)價(jià)等級(jí)，如A-E五級(jí)，由計(jì)算機(jī)自動(dòng)算出相應(yīng)分值。評(píng)價(jià)結(jié)果不僅反映出排名，更要通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)得到產(chǎn)生相應(yīng)評(píng)價(jià)結(jié)果的原因，特別要結(jié)合評(píng)價(jià)指標(biāo)，將得分低的指標(biāo)反饋給教師，使其明確教學(xué)中的不足，不斷提高教學(xué)質(zhì)量。

2.3.6 評(píng)價(jià)的優(yōu)勢(shì)

教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)是一種檢驗(yàn)教學(xué)成效的有效方法，是衡量教師教學(xué)和學(xué)生學(xué)習(xí)效果的重要手段[8]。學(xué)生對(duì)教學(xué)的真實(shí)反饋是評(píng)價(jià)教師教學(xué)質(zhì)量的客觀依據(jù)。通過教學(xué)評(píng)價(jià)，教師可以了解課堂授課情況以及存在的主要問題，有利于教師進(jìn)一步提高教學(xué)水平。利用PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)，從應(yīng)用效果看，可以得出以下結(jié)論：

（1）評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性

PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)克服了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)等問題，具有較好的全局搜索能力以及較快的計(jì)算速度。PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)把研究對(duì)象看作一個(gè)系統(tǒng)，模擬人的綜合判斷推理能力進(jìn)行決策，通過對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，根據(jù)系統(tǒng)中各因素的重要程度，為科學(xué)評(píng)價(jià)教學(xué)質(zhì)量提供有效方法。由于PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的綜合判斷能力，因而評(píng)價(jià)結(jié)果更具科學(xué)性。

（2）定性分析和定量分析相結(jié)合

通過對(duì)當(dāng)前主流教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)分析得到各評(píng)價(jià)指標(biāo)的定性表示，利用PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析，這種定性分析和定量分析相結(jié)合的研究方法，極大地克服了教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)工作中的主觀隨意性。

（3）評(píng)價(jià)實(shí)施的可操作性

整個(gè)評(píng)價(jià)步驟明確，評(píng)價(jià)規(guī)則簡(jiǎn)單，指標(biāo)量化和數(shù)據(jù)處理部分可通過計(jì)算機(jī)編程實(shí)現(xiàn)，具有良好的可操作性。

3 結(jié)束語

當(dāng)前主流的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)往往包含一些非定量因素，系統(tǒng)的輸入和輸出之間呈復(fù)雜的非線性關(guān)系，難以建立一個(gè)科學(xué)合理的數(shù)學(xué)模型。針對(duì)當(dāng)前教學(xué)質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)存在的不足，本文提出基于PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的教學(xué)質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)。該系統(tǒng)充分利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PSO算法分別在非線性映射以及全局搜索方面的優(yōu)勢(shì)，有效地克服了傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法的不足，為建立科學(xué)合理的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

[1]劉恩允.高等學(xué)校教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系構(gòu)建的思考[J].黑龍江高教研究,2004(3):85-87.

[2]劉志軍.試論課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的建立[J].華東師范大學(xué)學(xué)報(bào),2002,20(2):35-41.

[3]畢青華.建立課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系的實(shí)踐性探索[J].北京大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版),2007(5):295-296.

[4]鄭延福.本科高校教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)研究[D].中國(guó)礦業(yè)大學(xué),2012.

[5]馬俊.PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在冷連軋機(jī)張力控制中的應(yīng)用研究[D].東北大學(xué),2008.

[6]許磊,張鳳鳴,程軍.基于PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法研究[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2007,28(15):3640-3641,3674.

[7]李玲,高亮,周馳,等.基于PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在動(dòng)態(tài)聯(lián)盟制造伙伴選擇中的應(yīng)用[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與制造,2009(1):74-76.

[8]丁家玲,葉金華.層次分析法和模糊綜合評(píng)判在教師課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版), 2003,56(2):241-245.

Evaluation Method of University Teaching Quality Based on PSO Neural Network

LIU Zhong-bao,MA Qiao-mei,YANG Qiu-xiang
(School of Computer and Control Engineering,North University of China,Taiyuan Shanxi 030051,China)

Aiming at the deficiencies of traditional teaching quality evaluation systems,the university teaching quality evaluation system is constructed based on PSO neural network.This system uses the PSO neural network,and takes the teaching evaluation criteria as input and the teaching evaluation results as output.The empirical researche of North University of China shows that the proposed evaluation method not only overcomes the direct influence of human factor on evaluation results,but also lays the foundation for construction of comprehensive and rational synthetic evaluation index system.

university;teaching quality evaluation;PSO neural network

G642

A

1008-1739（2015）05-52-3

定稿日期：2015-02-12

“

山西省高等學(xué)校教學(xué)改革項(xiàng)目(J2013057)山西省教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃課題(GH-13060)全國(guó)教育信息技術(shù)研究“十二五”規(guī)劃課題(146241697)”