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        基于機(jī)器學(xué)習(xí)的德語視聽教材甄選方法

        2019-11-22 03:45:02
        文學(xué)教育 2019年36期
        關(guān)鍵詞:教材評(píng)價(jià)模型

        張 璐

        一.研究意義

        據(jù)相關(guān)調(diào)查結(jié)果顯示,97%的學(xué)生喜歡老師在課堂上應(yīng)用多媒體(視頻、圖片等)進(jìn)行視聽課教學(xué),92%的學(xué)生認(rèn)為多媒體的運(yùn)用在外語課堂中的應(yīng)用提高了教學(xué)質(zhì)量。但是也有學(xué)生對(duì)課堂活動(dòng)的設(shè)計(jì),視聽材料的選取有不滿意之處。雖然視聽教材在學(xué)生的口語和聽力技能訓(xùn)練中起到循序漸進(jìn)的作用,有其系統(tǒng)性和科學(xué)性,但由于學(xué)生個(gè)體語言能力差異的存在,導(dǎo)致統(tǒng)一的教材不能激發(fā)部分學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情,即不能因材施教。因此探索出德語視聽教學(xué)中科學(xué)的學(xué)習(xí)材料甄選新方法具有很明確的意義,它可以提高學(xué)生利用視聽材料的效率,改善教學(xué)效果,做到真正的因材施教。如今網(wǎng)絡(luò)資源發(fā)達(dá),視聽教學(xué)卻發(fā)展緩慢,師生之間的有效互動(dòng)不夠,教師缺乏足夠的精力獲取全部學(xué)生的個(gè)體學(xué)情并制訂有針對(duì)性的學(xué)習(xí)計(jì)劃。如果利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法依據(jù)學(xué)生個(gè)體學(xué)情對(duì)不同水平的學(xué)習(xí)材料進(jìn)行甄選,智能推送適合的材料給不同學(xué)生,可以大大減少教師工作量,同時(shí)又能有效提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效果,促進(jìn)學(xué)習(xí)積極性。充分利用信息數(shù)據(jù)并通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法來獲取新建議的思路已經(jīng)在很多領(lǐng)域獲得應(yīng)用,如某高校就曾利用數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)本校學(xué)生成績進(jìn)行分析處理,獲取潛藏在大量學(xué)生成績信息中的有用信息,從而調(diào)整對(duì)學(xué)生的培養(yǎng)計(jì)劃、課程信息設(shè)置、教師的教學(xué)工作等,從而有效提高學(xué)生的學(xué)習(xí)成績。

        隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的崛起,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在人工智能、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中得到了高度重視和深度的應(yīng)用與發(fā)展,成為一門基于計(jì)算機(jī)科學(xué)、邏輯學(xué)和認(rèn)知學(xué)等多學(xué)科交叉的科學(xué)。人工智能的最終目的是讓機(jī)器能夠像人一樣學(xué)習(xí)、思考、推理、決策等。從2006年開始,隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究的進(jìn)步,尤其是計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的大幅度提升,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的深度學(xué)習(xí)逐步引起重視,并迅猛發(fā)展,成為目前人工智能研究的最主要方向。2016年,基于深度學(xué)習(xí)的AlphaGo,在人機(jī)圍棋大戰(zhàn)中戰(zhàn)勝人類,徹底將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等概念展現(xiàn)到世人面前。因此,本文希望乘著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法發(fā)展潮流,在德語視聽教學(xué)領(lǐng)域做出應(yīng)用,更多地挖掘出機(jī)器學(xué)習(xí)在實(shí)際領(lǐng)域中的應(yīng)用價(jià)值。

        二.實(shí)施方案

        基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行視聽教材分類的總體思路是利用學(xué)生對(duì)測試數(shù)據(jù)庫中的材料進(jìn)行學(xué)習(xí),然后基于學(xué)生的反饋結(jié)果數(shù)據(jù)計(jì)算分析獲取學(xué)生的能力模型,該模型為一組參數(shù)值,然后將總數(shù)據(jù)庫中的待分類材料通過學(xué)生能力模型解算,最后獲取分類結(jié)果。詳細(xì)的實(shí)施步驟如下文所示:

        1)構(gòu)建德語視聽教學(xué)語料庫

        該步驟為整個(gè)方案實(shí)施的重要環(huán)節(jié),需要教師通過多種渠道搜尋得到各類德語視聽材料,并匯總成庫。本著有難度、有梯度、興趣范圍廣泛的原則展開工作,本部分工作由學(xué)科團(tuán)隊(duì)內(nèi)有經(jīng)驗(yàn)的多位一線教師協(xié)力完成,也可動(dòng)員德語班有興趣的同學(xué)協(xié)同參與。該過程是個(gè)不斷積累,往復(fù)迭代的過程,逐步達(dá)到完善。

        2)構(gòu)建視聽材料評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,教師對(duì)材料進(jìn)行指標(biāo)評(píng)價(jià)

        本步驟要建立學(xué)生對(duì)視聽材料評(píng)價(jià)指標(biāo),即學(xué)生可以通過哪些角度對(duì)材料進(jìn)行評(píng)價(jià),如“材料難度等級(jí)”、“興趣愛好關(guān)注度”、“生詞覆蓋率”等等,教師結(jié)合指標(biāo)對(duì)語料庫中的每個(gè)材料進(jìn)行學(xué)習(xí)分析后進(jìn)行評(píng)價(jià),將各指標(biāo)評(píng)價(jià)值與對(duì)應(yīng)材料進(jìn)行綁定,以待應(yīng)用。如表1中所列的每一行數(shù)據(jù)含有評(píng)價(jià)指標(biāo)1-評(píng)價(jià)指標(biāo)4,該組指標(biāo)綜合起來即為評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,教師需要綜合權(quán)衡設(shè)定,每個(gè)視聽教材的指標(biāo)分值均為教師結(jié)合實(shí)際考察后給出的主觀評(píng)價(jià)結(jié)果。

        3)構(gòu)建測試庫,獲取測試結(jié)果

        為了獲取學(xué)生個(gè)體的語言能力信息,從語料庫中挑選具有代表性的測試用例,挑選原則依據(jù)建立的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,且用例盡量涵蓋各指標(biāo)的分布區(qū)間;讓學(xué)生學(xué)習(xí)觀看視聽教材用例,然后就每個(gè)用例給出評(píng)價(jià)結(jié)果(適合/不適合),舉如表1所示的一組測試材料信息為例

        其中,評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)價(jià)值為教師在建立語料庫時(shí)已確定,該組數(shù)值與對(duì)應(yīng)視聽教材綁定,而評(píng)價(jià)結(jié)果為學(xué)生學(xué)習(xí)教材后給出的評(píng)價(jià),為了后面計(jì)算方便,定義適合用1代表,不適合用0代表。

        4)運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法學(xué)習(xí)個(gè)體能力模型

        人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能是依據(jù)給定的輸入與輸出信息,通過前向反饋算法經(jīng)過多次迭代最終獲得復(fù)雜的非線性模型,該模型可以在偏差很小的情況下滿足輸入與輸出之間的關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法近似于數(shù)學(xué)領(lǐng)域的擬合算法,但是利用該方法獲取的模型非線性強(qiáng),精度更高,更能真實(shí)反映出輸入與輸出之間的關(guān)系,本研究中對(duì)應(yīng)學(xué)生的能力模型。

        首先建立網(wǎng)絡(luò)函數(shù),函數(shù)包含兩個(gè)參數(shù),分別為隱藏網(wǎng)絡(luò)層與網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法,考慮視聽教材分類問題的復(fù)雜程度與數(shù)據(jù)特點(diǎn),設(shè)定隱含層數(shù)為2,訓(xùn)練方法為梯度訓(xùn)練法。

        然后設(shè)定訓(xùn)練參數(shù),參數(shù)主要包含迭代次數(shù)與允許誤差,考慮解決問題的需求以及實(shí)驗(yàn)室采用PC機(jī)的性能,迭代次數(shù)設(shè)為1000,允許誤差為0.001。

        最后進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)過程,將如圖1所示的學(xué)生1的評(píng)價(jià)結(jié)果作為系統(tǒng)輸出,將對(duì)應(yīng)的教材評(píng)價(jià)指標(biāo)值作為系統(tǒng)的輸入,通過編好的應(yīng)用程序利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法工具箱進(jìn)行迭代分析計(jì)算,在程序后臺(tái)獲取一組兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值及屬性常值,即代表學(xué)生1的個(gè)體能力模型。

        5)語料庫視聽材料甄選

        通過步驟4獲取了學(xué)生個(gè)體能力模型后,將語料庫中視聽材料遍歷,分別將每一個(gè)視聽材料的評(píng)價(jià)值作為輸入代入到學(xué)生個(gè)體能力模型中,然后計(jì)算得出最后的輸出評(píng)價(jià)值,輸出結(jié)果為0即為該材料不適合該學(xué)生在現(xiàn)有水平下學(xué)習(xí),輸出結(jié)果為1則代表適合該學(xué)生在現(xiàn)階段學(xué)習(xí)。最后將全部適合的材料編號(hào)輸出,供學(xué)生結(jié)合語料庫進(jìn)行利用。

        整個(gè)甄選過程大致如下圖所示:

        圖1 視聽教材甄選流程示意圖

        三.實(shí)施要點(diǎn)

        1)為了獲取更加客觀、準(zhǔn)確的篩選結(jié)果,教師在對(duì)語料進(jìn)行指標(biāo)確定時(shí)要重視代表性,屬性標(biāo)定時(shí)要做到盡量準(zhǔn)確,充分利用平時(shí)教學(xué)時(shí)對(duì)學(xué)生的了解,從學(xué)生的視角去處理該步驟;

        2)在制作測試庫的時(shí)候,要盡量涵蓋每個(gè)指標(biāo)的全部允許范圍,且數(shù)量不宜過多,減少給學(xué)生帶來的負(fù)擔(dān),利于獲取更真實(shí)的評(píng)價(jià)結(jié)果;

        3)利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算過程中,選擇分層數(shù)適宜,防止出現(xiàn)過擬合等現(xiàn)象影響模型的準(zhǔn)確性。

        結(jié)論:本文將機(jī)器學(xué)習(xí)的思想引入到了德語視聽教學(xué)工作中,用相對(duì)客觀、智能的方法替代傳統(tǒng)以人的絕對(duì)主觀意識(shí)決定教學(xué)過程,為語言教學(xué)改革提供了新的思路,符合教育面向現(xiàn)代化的發(fā)展潮流,具有一定的應(yīng)用價(jià)值,然而在實(shí)踐過程中還存在較多考慮不周,在后續(xù)研究中會(huì)繼續(xù)探索改善。科學(xué)技術(shù)的發(fā)展就是要服務(wù)于人,在教育領(lǐng)域不斷做出更多的應(yīng)用嘗試可以充分利用科技發(fā)展成果,這也符合算法開發(fā)人員初衷,值得發(fā)揚(yáng)推崇。

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