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1、第28卷第2期海南大学学报自然科学版Vo.l28No.22010年6月NATURALSCIENCEJOURNALOFHAINANUNIVERSITYJun2010文章编号:1004-1729(2010)02-0188-05基于多元统计神经网络的教学质量评估模型张吉刚,梁娜(咸宁学院数学系,湖北咸宁437005)摘要:给出了基于多元统计BP神经网络的教学质量评估模型,先采用相关分析、主成分分析对其影响因子作评价和预处理分析,然后以BP神经网络模型作预测,并在Matlab中实现.结果表明,基于多元统计BP神经网络
2、的教学质量评估模型,既克服了在评估过程中的主观因素,又得到了满意的评估结果,具有广泛的适用性.关键词:BP神经网络;教学质量;评估模型中图分类号:C943;TP183文献标志码:A高等学校的主要职能是为国家培养高级科学技术人才,教师的教学工作是实现这一职能的中心环节.教学质量的高低,对所培养的人才的水平影响极大;因此,学校对教师的教学质量进行分析评估已成[1]为高校管理的一个重要内容.近年来,许多学者利用BP神经网络理论建立了教学质量评价系统的数学模型,与传统方法相比,神经网络无需事先知道描述自变量与因变量之间的数学
3、方程式,就可以任意精度地逼近任意连续的函数,神经网络的容错能力还允许输入样本中带有噪音,这对于采集样本受各种条件限制的预测问题而言具有重要的意义.但是,对于复杂问题和高维输入变量,直接用BP神经网络进行预测,会带来网络规模剧增,运算时间增加,网络的收敛性和泛化能力降低;另一方面,由于预测因子之间的相关性,会导致输入信息重叠,从而[2]使得模型预报的准确率降低,因此,应对此类样本和众多的预报因子进行必要的处理.本文针对教学质量评估问题,首先用相关分析,对总样本进行相关分析,解析各个影响因子与教学质量的相关程度,然后对众多的影响
4、因子采用主成分分析的方法进行降维处理,选出主要的主成分作为BP神经网络预测模型的输入变量,这样,就将相关分析、主成分分析、BP神经网络有机地结合起来,构建了教学质量评估模型.1相关分析为了评价一个教师的教学质量,通常对其教学内容、教学方法、教学态度、教学效果等进行评价.评价[3]指标有7个,x1代表课程进度、教学深广度和学习负担合理程度;x2代表与实践结合程度和能否反映近代科技成就;x3代表讲课条理清楚、层次分明、重点突出程度;x4代表讲解生动、启发诱导、有吸引力、举例典型、理论联系实际;x5代表指导学习方法、培养分析能力
5、;x6代表备课充分、讲解熟练、答疑、批改作业认真程度;x7代表教书育人,不断改进教学,评价目标定为教学效果,其主要内容包括学生考查成绩、课堂纪律、理解掌握程度、分析解决问题的能力等方面.我们将评价指标的取值范围定为(0,9),表格分别由领导、教师、学生填写,每人填写1份,经总结后得到表1所示的结果.收稿日期:2010-03-03作者简介:张吉刚(1975-),男,湖北阳新人,咸宁学院数学系讲师,硕士.第2期张吉刚等:基于多元统计神经网络的教学质量评估模型189将表1的24组数据导入SPSS软件中,执行Analys
6、eCorrelateDistances命令,完成相关分析,结果如表2所示.表1教学质量评价指标数据评价指标评价指标序号教学效果序号教学效果x1x2x3x4x5x6x7x1x2x3x4x5x6x715.557655.57.57.75138595.58777.5267.567.5677.57.25145.54432466.7538.5495.588.588.5154865.566.566.5496.58686.58816495697.566.556.56.56546.566.75176.5574.54677.7566877
7、.556.577.51847.535.574.566.2573.562685.56.56.75196956.556.55.56846.554.5976.56.25207.58.557.578.57.56.759736545.56.56.75216.55.5678776.251076.5766777.25227.5486.536781166.584776.56.52375.565.5477.57.512768756.576.75246957456.56.5表2相关系数表yx1x2x3x4x5x6x7y10.629-0.496
8、0.6440.052-0.1230.2120.775x10.6291-0.3780.7380.173-0.1500.3760.661x2-0.496-0.3781-0.3470.4720.2760.187-0.320x30.6440.738-0.34710.057-0.0080.4530.
