朱玥

摘 要：為了實(shí)現(xiàn)英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)，客觀地反映英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量水平，運(yùn)用層次分析法構(gòu)建了一套基于教師素質(zhì)、教學(xué)態(tài)度、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法和教學(xué)效果的英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。將英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量水平劃分為欠規(guī)范、規(guī)范和精品3個(gè)等級(jí)并將其作為KH-KELM的輸出，通過專家打分法獲得18個(gè)英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)二級(jí)指標(biāo)數(shù)據(jù)并將其作為KH-KELM的輸入，建立KH-KELM的英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型。與KELM和SVM相比較，KH-KELM可以有效提高英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的精度，為英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)提供新的方法和途徑。

關(guān)鍵詞：英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量;層次分析法;專家打分法;磷蝦群算法;評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;核極限學(xué)習(xí)機(jī)

中圖分類號(hào)：TP 391;G 523

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1007-757X（2020）11-0059-04

Abstract：In order to realize the English teaching quality evaluation and objectively reflect the English teaching quality level， an English teaching quality evaluation index system based on teachers quality， teaching attitude， teaching content， teaching method and teaching effect was constructed by using analytic hierarchy process. The English teaching quality level was divided into three grades：under-standard， standard and excellent， which were taken as the output of KH-KELM. The expert scoring method was used to obtain 18 English teaching quality evaluation second-level index data， which were taken as the input of KH-KELM， and the English teaching quality evaluation model of KH-KELM was established. Compared with KELM and SVM， KH-KELM can effectively improve the accuracy of English teaching quality evaluation and provide a new method and approach for English teaching quality evaluation.

Key words：English teaching quality;analytic hierarchy process;expert scoring method;Krill algorithm;evaluation index system;kernel extreme learning machine

0?引言

教學(xué)質(zhì)量是教育競(jìng)爭(zhēng)力的核心內(nèi)容，高校教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)對(duì)提升教師教學(xué)能力和教學(xué)管理水平具有重要意義[1]。通過教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)，學(xué)生可以反饋教師教學(xué)情況，與此同時(shí)，教師可以反思教學(xué)效果，學(xué)?？梢愿倪M(jìn)教學(xué)管理，有針對(duì)性地提出解決措施和辦法，從而提高教師的教學(xué)水平和教學(xué)質(zhì)量。目前高校教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的方法主要有模糊綜合評(píng)價(jià)法[2]、層次分析法[3]、灰色關(guān)聯(lián)分析法[4]和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[5]等，這些方法取得了一定效果，然而存在隨機(jī)性和主觀性的缺點(diǎn)，導(dǎo)致無(wú)法準(zhǔn)確評(píng)價(jià)教學(xué)質(zhì)量。為提高高校英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確度，提出一種基于層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）和磷蝦群算法（Krill Herd，KH）改進(jìn)核極限學(xué)習(xí)機(jī)（Kernel Extreme Learning Machine，KELM）的英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。為了實(shí)現(xiàn)英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)，運(yùn)用AHP構(gòu)建出包含5個(gè)一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。將英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量水平劃分為欠規(guī)范、規(guī)范和精品3個(gè)等級(jí)并將其作為KH-KELM的輸出，通過專家打分法獲得18個(gè)英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)二級(jí)指標(biāo)數(shù)據(jù)并將其作為KH-KELM的輸入，建立KH-KELM的英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型。與KELM和支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）相比較，KH-KELM可以有效提高英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的精度，為英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)提供新的方法和途徑。

1?英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.1?層次分析法

AHP[6]主要用來(lái)處理較為復(fù)雜和模糊的問題，其主要步驟如下。

（1） 建立AHP層次結(jié)構(gòu)模型;AHP層次模型主要包括目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和要素層。

（2） 構(gòu)建判斷矩陣;運(yùn)用兩兩比較法對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)的相對(duì)優(yōu)劣程度進(jìn)行排序，建立判斷矩陣。對(duì)于n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，其判斷矩陣如式（1）。

1.2?評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

科學(xué)合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)是提高教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)水平的重要保證。在參考文獻(xiàn)[7]的基礎(chǔ)上，構(gòu)建出一套基于教師素質(zhì)、教學(xué)態(tài)度、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法和教學(xué)效果的英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如圖1所示。

2?核極限學(xué)習(xí)機(jī)

為改善ELM模型的泛化能力和穩(wěn)定性，將正則化系數(shù)C引入標(biāo)準(zhǔn)ELM模型，如式（8）。

3?基于AHP和KH-ELM的英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)

3.1?磷蝦群算法

（1） 誘導(dǎo)運(yùn)動(dòng)

誘導(dǎo)運(yùn)動(dòng)分為目標(biāo)指引、局部影響以及引導(dǎo)慣性，如式（13）。

3.2?目標(biāo)函數(shù)

針對(duì)KELM模型性能受其正則化系數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)g的影響，運(yùn)用KH算法優(yōu)化KELM模型的正則化系數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)g，為使得英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)最小，選擇適應(yīng)度函數(shù)[12]如式（18）。

3.3?算法流程

基于AHP和KH-KELM的英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)算法流程如下。

Step1：建立英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)層次分析模型;

Step2：構(gòu)建判斷矩陣B：運(yùn)用1-9標(biāo)度法兩兩比

較英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的判斷矩陣B;如果英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)集A=a1，a2，…，ai，…，an，其中n為評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)量，ai為第i個(gè)需要比較的評(píng)價(jià)指標(biāo)如式（19）。

Step4：一致性檢驗(yàn)：根據(jù)公式（2）進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，若CR<0.1，則通過一致性檢驗(yàn);反之，調(diào)整判斷矩陣;

Step5：將評(píng)分矩陣劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，訓(xùn)練集用于建立KH-KELM英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，而測(cè)試集用于驗(yàn)證KH-KELM英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型的正確性;

Step6：設(shè)置IKH算法參數(shù)：磷蝦種群大小N、最大隨機(jī)擴(kuò)散速度Tmax、最大誘導(dǎo)速度Rmax、最大迭代次數(shù)Maxgen以及最大覓食速度Vs，并隨機(jī)初始化種群;

Step7：對(duì)于訓(xùn)練集，根據(jù)公式（18）計(jì)算種群適應(yīng)度，并進(jìn)行排序，計(jì)算各運(yùn)動(dòng)分量;

Step8：更新磷蝦種群位置;

Step9：判斷算法終止條件，若達(dá)到最大迭代次數(shù)Max gen，則輸出最優(yōu)解，也就是獲得最佳正則化系數(shù)C*和核函數(shù)參數(shù)g*。反之，返回步驟Step7;

Step10：將最佳正則化系數(shù)C*和核函數(shù)參數(shù)g*代入KELM模型進(jìn)行英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)。

4?實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

4.1?數(shù)據(jù)來(lái)源

根據(jù)AHP英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)層次模型，運(yùn)用專家打分法獲取西安培華學(xué)院英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)2008—2017年數(shù)據(jù)，運(yùn)用最大最小值法歸一化處理數(shù)據(jù)，歸一化結(jié)果，如表1所示。

評(píng)分專家由陜西省教育廳2019年度科研計(jì)劃項(xiàng)目英語(yǔ)教學(xué)專家?guī)斐蓡T隨機(jī)抽取，共10名專家，專家職稱具有副高及以上水平，具有很強(qiáng)的學(xué)術(shù)水平，對(duì)本專業(yè)內(nèi)容非常熟悉。10名專家對(duì)18個(gè)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行打分，為避免個(gè)人主觀因素帶來(lái)的影響，最終將10名專家打分結(jié)果的平均值作為最終打分結(jié)果，如表2所示。

4.2?評(píng)價(jià)指標(biāo)

為衡量英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)效果，評(píng)價(jià)指標(biāo)選擇均方根誤差（root mean square error，RMSE）和平均絕對(duì)誤差（mean absolute error，MAE）[13]如式（22）、式（23）。

4.3?結(jié)果分析

根據(jù)英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量要求，在相關(guān)研究文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，將英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量水平劃分為課程建設(shè)欠規(guī)范、規(guī)范和精品3個(gè)等級(jí)，劃分標(biāo)準(zhǔn)如表3所示。

通過專家打分獲得2008-2017年一共10組數(shù)據(jù)，將前6組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，后4組數(shù)據(jù)作為測(cè)試集。為驗(yàn)證KH-KELM進(jìn)行英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的有效性和可靠性，將KH-KELM與KELM和支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）進(jìn)行對(duì)比，對(duì)比結(jié)果如圖2、表4所示。

由圖2和表4英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果可知，與KELM和SVM相比較，KH-KELM進(jìn)行英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果的RMSE和MAE最小，分別為0.315 2和0.183 5，從而說(shuō)明KH-KELM可以有效提高英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的精度，為英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)提供新的方法和途徑。

5?總結(jié)

為了實(shí)現(xiàn)英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)，運(yùn)用AHP構(gòu)建出包含5個(gè)一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。將英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量水平劃分為欠規(guī)范、規(guī)范和精品3個(gè)等級(jí)并將其作為KH-KELM的輸出，通過專家打分法獲得18個(gè)英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)二級(jí)指標(biāo)數(shù)據(jù)并將其作為KH-KELM的輸入，建立KH-KELM的英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型。與KELM和SVM相比較，KH-KELM可以有效提高英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的精度，為英語(yǔ)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)提供新的方法和途徑。

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（收稿日期：2020.03.30）