王彥群,張樹艷(. 塔里木大學(xué)信息工程學(xué)院信息與計(jì)算科學(xué)實(shí)驗(yàn)中心,新疆阿拉爾,843300;2. 塔里木大學(xué)信息工程學(xué)院通信工程系,新疆阿拉爾,843300)
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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)質(zhì)課評(píng)價(jià)模型研究
王彥群1,張樹艷2*
(1. 塔里木大學(xué)信息工程學(xué)院信息與計(jì)算科學(xué)實(shí)驗(yàn)中心,新疆阿拉爾,843300;2. 塔里木大學(xué)信息工程學(xué)院通信工程系,新疆阿拉爾,843300)
摘要:針對(duì)當(dāng)前優(yōu)質(zhì)課評(píng)價(jià)機(jī)制尚不完善的現(xiàn)象,提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)質(zhì)課評(píng)價(jià)模型。首先,建立教師優(yōu)質(zhì)課評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,然后設(shè)計(jì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對(duì)模型進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。
關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);優(yōu)質(zhì)課;指標(biāo);模型
為了不斷提高整體教學(xué)水平,一些高校已經(jīng)提出了優(yōu)課優(yōu)酬的辦法。要施行優(yōu)課優(yōu)酬方案,必須要確定優(yōu)質(zhì)課的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),至于優(yōu)酬怎么分配,那便是學(xué)校行政部門的事情。
李元元探討了高校教師績(jī)效評(píng)價(jià)體系構(gòu)建的思路與對(duì)策。王林軍等進(jìn)行了構(gòu)建應(yīng)用型本科課程教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系改革探索,李光耀做了高校課堂教學(xué)質(zhì)量模糊綜合評(píng)價(jià)方法的研究。張恒業(yè)等人進(jìn)行了實(shí)施教學(xué)評(píng)價(jià)和優(yōu)課優(yōu)酬的探索但并未涉及指標(biāo)體系的建立方式和評(píng)判方式的確立。
優(yōu)質(zhì)課評(píng)價(jià)的實(shí)施方式正在探索之中。其中,重要的環(huán)節(jié)在于評(píng)價(jià)指標(biāo)內(nèi)容的確定和評(píng)價(jià)方式的應(yīng)用。評(píng)價(jià)指標(biāo)的內(nèi)容需要精準(zhǔn)、全面,評(píng)價(jià)方式應(yīng)盡量使得評(píng)價(jià)結(jié)果客觀、準(zhǔn)確。
BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(即誤差反向傳播的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是目前使用較廣泛的一類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,實(shí)質(zhì)就是調(diào)節(jié)各層的權(quán)值使其學(xué)會(huì)并記憶學(xué)習(xí)樣本集,訓(xùn)練過(guò)程由正向過(guò)程(計(jì)算節(jié)點(diǎn)誤差)和反向過(guò)程(調(diào)整連接權(quán)值)組成。BP算法可解決大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所面臨的問(wèn)題,如模式識(shí)別、函數(shù)逼近、數(shù)據(jù)壓縮等。
本文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立優(yōu)質(zhì)課評(píng)價(jià)模型,相信它將成為評(píng)價(jià)優(yōu)質(zhì)課的有效方法。
筆者從教務(wù)處收集了數(shù)據(jù),包括一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)(A,B,C,D)及細(xì)化指標(biāo)(A 1,A 2,B1,B2,C1,C2,D1,D2,E1,E2,E3)。教學(xué)方法A, 采用現(xiàn)代教學(xué)手段和靈活多樣教學(xué)方式A1,教學(xué)目的明確,關(guān)注學(xué)習(xí)方法指導(dǎo)與培養(yǎng)A2;教學(xué)內(nèi)容B, 重視基本理論與基礎(chǔ)知識(shí)的講授B1, 教學(xué)重難點(diǎn)突出,理論與實(shí)際相結(jié)合B2;教學(xué)態(tài)度C, 愛崗敬業(yè),教書育人,教學(xué)工作認(rèn)真負(fù)責(zé)C1, 備課充分,教態(tài)和藹,情緒飽滿熱情C2;教學(xué)組織D, 因材施教,內(nèi)容充實(shí),系統(tǒng)性邏輯性強(qiáng)D1, 講課有感染力,課堂氣氛活躍D2;教學(xué)質(zhì)量E, 教學(xué)方式與課程相適應(yīng),信息量大,新穎生動(dòng)E1, 講解簡(jiǎn)練準(zhǔn)確,思想清晰,重點(diǎn)突出,詳略得當(dāng)E2,反映學(xué)科發(fā)展的新思路、新概念、新成果E3。
基本的BP網(wǎng)絡(luò)是三層網(wǎng)絡(luò),包括輸入層、隱含層、輸出層。算法過(guò)程由正向傳播過(guò)程和反向傳播過(guò)程組成,在前一個(gè)過(guò)程中,輸入信息從輸入層經(jīng)隱含單元逐層處理,并傳向輸出層,每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層的神經(jīng)元狀態(tài)。如果在輸出層不能得到期望的輸出,則轉(zhuǎn)反向傳播,將誤差信號(hào)沿原來(lái)的通路返回,通過(guò)修改各層神經(jīng)元的權(quán)值,使得誤差信號(hào)最小。
如果評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中,既有定性指標(biāo),又有定量指標(biāo),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入節(jié)點(diǎn)和輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的取值范圍應(yīng)該是[0,1],必須對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理。
利用MATLAB建立一個(gè)輸入層、隱含層和輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為11、5、5的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。輸出為10000表示結(jié)果為優(yōu),輸出為01000表示結(jié)果為良,輸出為00100表示結(jié)果為中,輸出為00010表示結(jié)果為合格,輸出為00001表示結(jié)果為不合格。收集到2個(gè)班(共計(jì)62人)對(duì)15位任課教師評(píng)價(jià)的實(shí)際數(shù)據(jù),通過(guò)對(duì)指標(biāo)的歸一化處理整理成為基本數(shù)據(jù)(表1),將前12位教師評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本。該網(wǎng)絡(luò)經(jīng)初始化,預(yù)設(shè)誤差為0.01,當(dāng)訓(xùn)練到3558步之后,網(wǎng)絡(luò)誤差達(dá)到了設(shè)定的誤差要求。將第13、14、15位教師數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證樣本,網(wǎng)絡(luò)輸出如表2所示。
表2 網(wǎng)絡(luò)輸出的結(jié)果
網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)的結(jié)果和實(shí)際評(píng)價(jià)的結(jié)果基本上是一致的,這標(biāo)志著基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)質(zhì)課評(píng)價(jià)模型已經(jīng)成功建成。以后在對(duì)教師的課程評(píng)價(jià)進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí),只需輸入標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)數(shù)據(jù),就可得到評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。
表1 樣本數(shù)據(jù)表
本文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立了優(yōu)質(zhì)課評(píng)價(jià)模型,這是一種可行和有效的方法。這是人工智能算法的典型應(yīng)用,是探索優(yōu)質(zhì)課評(píng)價(jià)的有益實(shí)踐。
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王彥群(1982~),男,碩士,塔里木大學(xué)信息工程學(xué)院講師,研究方向?yàn)檐浖こ蹋?/p>
Based on BP neural network of high quality class evaluation model research
Wang Yanqun1,Zhang Shuyan2*
(1.Experimental center of information and computing science, Tarim University,Alaer Xinjiang,843300; 2.Department of communication engineering,Tarim University,Alaer Xinjiang,843300)
Abstract:In view of the phenomenon that the evaluation mechanism is not perfect,a high quality evaluation model based on BP neural network is put forward.First,establish the evaluation index system of teacher quality class,then design the BP neural network model,and use the neural network toolbox to realize the model.
Keywords:BP neural network;Quality class;Index;Model
*通訊作者:張樹艷(1984~),女,碩士,塔里木大學(xué)信息工程學(xué)院講師,研究方向?yàn)橥ㄐ殴こ獭?/p>
作者簡(jiǎn)介
基金項(xiàng)目:塔里木大學(xué)校長(zhǎng)基金項(xiàng)目(TDZKQN201508)