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        基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的線上與線下教學研究

        2022-03-07 06:58:32畢華玲李舒婷盧福強
        軟件導刊 2022年2期
        關鍵詞:線下神經(jīng)網(wǎng)絡節(jié)點

        畢華玲,李舒婷,盧福強

        (1.東北大學秦皇島分校 管理學院,河北 秦皇島 066004;2.燕山大學 經(jīng)濟管理學院,河北 秦皇島 066000)

        0 引言

        2019 年12 月底,新冠疫情爆發(fā)。為配合防疫工作,教育部決定延期開學。同時,為保證教學工作的正常進行,教育部指導部署各個學校利用網(wǎng)絡平臺開展線上教學,成為2020 年的主流教學方式。

        調(diào)查報告顯示,疫情期間,2.65 億在校生通過網(wǎng)絡學習課程,教育部組織推出22個線上課程平臺,開設2.4 萬門在線課程,多個在線教育應用程序的日均活躍人數(shù)達千萬以上。然而,與傳統(tǒng)教學方式相比,線上教學方案仍處于探索期,其考核方式千篇一律,考核內(nèi)容相對零散,且教學評價體系缺乏客觀性、規(guī)范性?,F(xiàn)有對線上、線下混合教學模式的探索研究大多是定性的線上與線下教學的融合分析,缺乏普適性。本文基于MOOC、Gitee、學習通、PTA、騰訊課堂、慕課堂等多個平臺,設計完善的線上教學方案以及評價指標體系。同時采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡模型,以數(shù)據(jù)結構課程為例,以真實的學生成績與學生評分為支撐,探索兩種教學模式的優(yōu)缺點,并結合二者優(yōu)勢總結出混合教學模式的改進方案。

        1 評價指標體系構建

        評價指標體系由客觀評價指標和主觀評價指標組成,兩個指標體系存在一一對應的映射關系?;谄毡檎J知的評價指標重要程度,預先設置各個指標的權重大小,具體如表1 所示,其中指標X6(Y6)是對前5 項指標的綜合,因此權重為100%。

        Table 1 Evaluation index weight表1 評價指標權重

        2 線上教學方案設計

        根據(jù)表1 中的客觀評價指標,結合實際的線上教學資源,以數(shù)據(jù)結構課程為例,制定以下教學方案,具體如表2所示。

        Table 2 Online teaching plan表2 線上教學方案

        3 線上、線下教學效果客觀層面比較分析

        3.1 初始數(shù)據(jù)選取

        在進行1個學期的數(shù)據(jù)結構課程線上教學后,由任課老師給出各項指標的成績并將其與表2 中指標對應的權重相乘,部分成績?nèi)绫? 所示。樣本為燕山大學信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)的64 名學生。

        Table 3 Part of the results of online teaching表3 線上教學部分成績

        為保證線上與線下教學的可比性,選取同一老師講授的數(shù)據(jù)結構課程,樣本為上屆采用線下教學的信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)的64 名學生。對應的部分成績?nèi)绫? 所示。

        Table 4 Part of the results of offline teaching表4 線下教學部分成績

        3.2 客觀評價指標分析比較

        分別計算線上與線下教學時學生各項指標的平均成績,如圖1 所示??梢钥闯觯€上教學在平時測驗和學習積極性方面占優(yōu)勢,線下教學在實驗報告和期末考試方面表現(xiàn)優(yōu)異,在課堂考勤和綜合成績方面略占優(yōu)勢。

        Fig.1 Average performance of objective indicators圖1 客觀指標的平均成績

        4 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的主觀層面比較分析

        4.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡基本原理

        BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡是一種按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡,其在各個領域的系統(tǒng)評價中均有廣泛應用。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡訓練包括前向傳播和反向傳播兩個過程。前向傳播時,輸入信號傳播至隱含層,根據(jù)預設的權值和閾值,信號經(jīng)過在隱含層中的逐層傳遞傳播至輸出層,產(chǎn)生預測的輸出值,并得到輸出值與期望值之間的誤差。然后,將誤差逐級反向傳播回各個層級的節(jié)點,以得到更小誤差為目的,調(diào)整權值與閾值,即為誤差的反向傳播。設置迭代次數(shù),在該次數(shù)內(nèi)反復進行訓練,選取訓練期間產(chǎn)生的最小誤差所對應的權值與閾值,訓練宣告結束。詳細流程如圖2 所示。

        Fig.2 Flow of BP neural network圖2 BP算法流程

        4.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡基本步驟

        采用3 層BP 神經(jīng)網(wǎng)絡結構。

        4.2.1 數(shù)據(jù)收集

        收集初始樣本數(shù)據(jù),確定輸入層、輸出層節(jié)點個數(shù)以及期望值。

        4.2.2 參數(shù)設置

        輸入層與輸出層節(jié)點個數(shù)均由實際問題確定,對隱含層的選取無硬性要求,利用經(jīng)驗公式(1)計算出隱含層節(jié)點個數(shù)

        l

        ,表示為:

        式中,

        m

        為輸入層節(jié)點個數(shù),

        n

        為輸出層節(jié)點個數(shù),

        a

        為1~10 之間的調(diào)節(jié)常數(shù)。激活函數(shù)選擇MATLAB 中newff 函數(shù)默認使用的激活函數(shù),為tansig(雙S)型。學習率、訓練集與測試集的樣本數(shù)目通過反復嘗試確定。

        4.2.3 BP算法實現(xiàn)

        應用MATLAB 軟件進行仿真實驗,步驟如下:

        (1)利用公式(2)對數(shù)據(jù)進行正向歸一化處理。

        (2)創(chuàng)建前向型神經(jīng)網(wǎng)絡,對該神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練。

        (3)輸出最終預測結果。

        4.3 實例分析

        4.3.1 數(shù)據(jù)收集

        向信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)的64 名同學發(fā)放評分表,使其以表1 中的主觀指標為基準進行打分,評分區(qū)間為[0,10],數(shù)值越大說明該指標的線上教學效果越優(yōu)于線下教學,以5 為基準。最終數(shù)值如表5 所示。

        Table 5 Part of subjective evaluation index data表5 主觀評價指標部分數(shù)據(jù)

        4.3.2 參數(shù)設置

        將Y1、Y2、Y3、Y4、Y5 作為5個輸入層指標,Y6 由前5個指標加權求得,作為輸出層的期望值。輸入層節(jié)點個數(shù)為5,輸出層節(jié)點個數(shù)為1,根據(jù)式(1),選定隱含層節(jié)點個數(shù)為4。經(jīng)過反復測驗比較分析,發(fā)現(xiàn)迭代次數(shù)為1 000 時訓練效果最佳。同時,將學習率設定為0.01,訓練集樣本數(shù)目設為54個,測試集樣本數(shù)目設為10個。

        4.3.3 BP算法實現(xiàn)

        采用MATLAB 軟件進行仿真實驗,得到測試集綜合評分的預測值與真實值如圖3 所示。圖中,R為決定系數(shù),體現(xiàn)了指標之間的相關程度,其值越接近1,相關性越高,擬合度越好;越接近0,相關性越低,擬合度越差。本文BP 神經(jīng)網(wǎng)絡預測結果決定系數(shù)高達99.795%,表明預測結果有很高的擬合度,具有參考價值。在10個測試樣本中,綜合評分低于5 的占60%。可見在主觀感受層面,學生認為線下教學的整體效果優(yōu)于線上教學。

        Fig.3 Comprehensive score圖3 綜合評分

        4.3.4 主觀評價指標比較分析

        從單個指標出發(fā),分析線上與線下教學各方面的優(yōu)劣勢,各指標平均得分如圖4 所示。由圖可知,線上教學模式對學生自主學習能力和聽課效率的提升效果較為明顯;線下教學模式對學生實踐能力和綜合分析能力的提升效果較為明顯;兩種模式對學生學習態(tài)度和整體教學效果的提升效果差異不明顯,但線下教學稍優(yōu)于線上教學。

        Fig.4 Average score of subjective evaluation indicators圖4 主觀評價指標平均得分

        5 結論

        在線上教學模式下,學生在自主學習能力和聽課效率指標中表現(xiàn)良好,這是由于線上教學比線下教學增加了課前預習這一步驟,利用在線優(yōu)質教學資源使學生培養(yǎng)了自主學習、主動學習的良好習慣。在課堂討論環(huán)節(jié)中,線上教學可通過彈幕、群聊等無聲的討論方式與學生進行實時互動,調(diào)動了其積極性與活躍度。在隨堂檢測環(huán)節(jié)中,教師可利用線上教學平臺實時發(fā)布題目進行測驗,以便加深學生對該部分知識點的記憶,提高了聽課效率。

        在線下教學模式下,學生在實驗報告(實踐能力)、結課考試(綜合分析能力)指標中表現(xiàn)良好。這是由于線下教學的實驗課有老師現(xiàn)場輔導,能夠快準狠地解決實驗中出現(xiàn)的問題。此外,學生們可以坐在教室中心無旁騖地學習,形成了良性循環(huán)的學習氛圍。

        相比而言,兩種模式下學生在課堂考勤(學習態(tài)度)和綜合成績(整體教學效果)指標方面的表現(xiàn)相差不大,但線上教學的課堂考勤指標可能會受到偶爾出現(xiàn)的網(wǎng)絡問題、停電以及平臺系統(tǒng)Bug 等不可抗因素的影響。線下教學可以關注到每個學生的學習狀況,有良好的集體學習氛圍,在整體教學效果上會稍優(yōu)于線上教學。但由于老師起到的督促作用,二者差異不明顯。

        根據(jù)以上結論,結合表1 的映射關系,認為線上、線下教學對學生主觀、客觀指標的影響各有傾向。

        6 結語

        線上、線下相結合的混合型教學模式是大勢所趨。根據(jù)研究結論,提出以下建議:①在保證線下教學質量的前提下,利用網(wǎng)絡優(yōu)質資源教學如虎添翼,與現(xiàn)下大熱的MOOC 有異曲同工之妙;②近年來興起的彈幕可運用在課堂中,為老師與學生進行課堂互動提供更生動的方式;③可以利用網(wǎng)絡平臺隨時發(fā)布隨堂檢測,并實時評分,省去許多中間環(huán)節(jié),可提高教學效率;④線下教學模式要充分利用面對面?zhèn)魇诘膬?yōu)勢,在開設實驗課程的同時增設答疑環(huán)節(jié),增強學生的實踐能力。

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