本文關(guān)鍵詞：基于LMBP算法的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)體系設(shè)計(jì)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷進(jìn)步,網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)在教育領(lǐng)域也逐漸地發(fā)展起來(lái)。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中起著至關(guān)重要的作用,它不僅要甄別和選拔學(xué)生,還要起到反饋、矯正和促進(jìn)學(xué)生發(fā)展的作用,以促進(jìn)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的開(kāi)展。因此,設(shè)計(jì)一個(gè)科學(xué)有效的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)體系,是搞好網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的關(guān)鍵。 本論文通過(guò)分析閱讀國(guó)內(nèi)外大量網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)有關(guān)文獻(xiàn),總結(jié)其研究主攻方向,分析研究薄弱環(huán)節(jié),發(fā)現(xiàn)目前我國(guó)在科學(xué)設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)模型、評(píng)價(jià)內(nèi)容、評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)等方面存在不足。據(jù)此,筆者對(duì)目前主流的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了比較,最終選用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)法中的LMBP算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)體系設(shè)計(jì)。 本文結(jié)合具體平臺(tái),分析其評(píng)價(jià)方式存在的不足及產(chǎn)生原因,并在此基礎(chǔ)上重新設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)模型。利用數(shù)據(jù)挖掘方法獲得影響學(xué)習(xí)者網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效果的相關(guān)數(shù)據(jù),并進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與抽樣。編寫程序代碼,并進(jìn)行模型訓(xùn)練和仿真測(cè)試。仿真結(jié)果表明,訓(xùn)練后的LMBP網(wǎng)絡(luò)模型能夠很好地逼近目標(biāo)函數(shù),這表明基于LMBP算法的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)模型泛化性能較好,用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)模型對(duì)該學(xué)習(xí)平臺(tái)的在線學(xué)習(xí)者進(jìn)行評(píng)價(jià),能夠得到較為科學(xué)有效的結(jié)果。最后,本文分析模型在評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)計(jì)上的不足,并提出了改進(jìn)方案。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià) LMBP算法 評(píng)價(jià)體系設(shè)計(jì)
【學(xué)位授予單位】：福建師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：G434
【目錄】：

• 中文摘要2-3
• Abstract3-4
• 中文文摘4-6
• 目錄6-8
• 前言8-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 項(xiàng)目研究背景9
• 1.2 項(xiàng)目研究現(xiàn)狀9-15
• 1.2.1 國(guó)外網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.3 目前主流的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)方法及優(yōu)缺點(diǎn)比較12-15
• 1.3 項(xiàng)目研究的目的與意義15
• 1.4 項(xiàng)目研究的內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)15-16
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)和研究框架16-17
• 第2章 LMBP算法理論基礎(chǔ)17-23
• 2.1 基本BP算法原理17-20
• 2.1.1 信號(hào)的前向傳播過(guò)程18
• 2.1.2 誤差的反向傳播過(guò)程18-20
• 2.2 LMBP算法原理20-23
• 第3章 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建23-27
• 3.1 評(píng)價(jià)方式介紹及不足分析23-24
• 3.2 基于LMBP算法的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)模型設(shè)計(jì)24-27
• 3.2.1 評(píng)價(jià)要素確定24-25
• 3.2.2 評(píng)價(jià)模型建立25-27
• 第4章 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的收集與整理27-31
• 4.1 數(shù)據(jù)的收集27
• 4.2 數(shù)據(jù)的預(yù)處理27-28
• 4.3 數(shù)據(jù)的歸一化處理28-29
• 4.4 訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)的確定29-31
• 第5章 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)模型的實(shí)驗(yàn)仿真31-39
• 5.1 MATLAB7.0神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱及其相關(guān)函數(shù)簡(jiǎn)介31-32
• 5.2 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)模型仿真過(guò)程32-39
• 第6章 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系改進(jìn)39-41
• 6.1 評(píng)價(jià)要素確定39-40
• 6.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的確定40-41
• 第7章 結(jié)論41-43
• 參考文獻(xiàn)43-47
• 附錄1 訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本歸一化數(shù)據(jù)47-75
• 附錄2 基于LMBP算法的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)模型部分關(guān)鍵代碼75-77
• 附錄3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真結(jié)果與目標(biāo)輸出對(duì)比表77-91
• 致謝91-97
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷97

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于LMBP算法的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)體系設(shè)計(jì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：259385