發(fā)布時間：2018-11-10 16:58

【摘要】：對教學(xué)質(zhì)量促進學(xué)習(xí)成績評估建模,可提高教學(xué)改革的成功率。進行教學(xué)質(zhì)量促進學(xué)習(xí)成績評估建模時,需要計算影響學(xué)生自主學(xué)習(xí)成績的各因素之間關(guān)聯(lián)度和相關(guān)性系數(shù),對學(xué)習(xí)成績進行劃分,建立學(xué)生自主學(xué)習(xí)成績轉(zhuǎn)移概率矩陣,但是傳統(tǒng)方法通過有限的經(jīng)驗數(shù)據(jù)學(xué)習(xí),建立學(xué)生自主學(xué)習(xí)成績與其影響因素之間的非線性關(guān)系,對教學(xué)質(zhì)量促進學(xué)習(xí)成績進行評估,但是不能對影響學(xué)生自主學(xué)習(xí)成績的各因素之間關(guān)聯(lián)度和相關(guān)性系數(shù)進行準(zhǔn)確計算,無法建立學(xué)生自主學(xué)習(xí)成績轉(zhuǎn)移概率矩陣,降低了建模的精度。提出一種灰色理論的教學(xué)質(zhì)量促進學(xué)習(xí)成績評估建模方法。該模型融合灰關(guān)聯(lián)熵分析理論分析影響學(xué)生自主學(xué)習(xí)成績的各因素之間關(guān)聯(lián)度,計算影響因素的相關(guān)性系數(shù),并依據(jù)計算結(jié)果進行排序,選取系數(shù)較大的關(guān)聯(lián)因素,利用馬爾科可夫模型劃分各個階段的學(xué)生自主學(xué)習(xí)狀態(tài),給出學(xué)生自主學(xué)習(xí)成績轉(zhuǎn)移概率矩陣,并組建教學(xué)質(zhì)量促進學(xué)習(xí)成績評估模型。仿真結(jié)果表明,所提模型能夠有效教學(xué)質(zhì)量促進學(xué)習(xí)成績評估的精度,且具有較強的泛化能力。
[Abstract]:The success rate of teaching reform can be improved by modeling the teaching quality to promote the evaluation of learning achievement. In the modeling of teaching quality to promote the evaluation of learning achievement, it is necessary to calculate the correlation degree and correlation coefficient among the factors that affect the students' autonomous learning achievement, to divide the learning achievement, and to establish the probability matrix of students' autonomous learning achievement transfer. However, the traditional method establishes the nonlinear relationship between students' autonomous learning achievement and its influencing factors through limited empirical data learning, and evaluates the teaching quality to promote learning achievement. However, it can not accurately calculate the correlation degree and correlation coefficient among the factors that affect students' autonomous learning achievement, and can not establish the transition probability matrix of students' autonomous learning achievement, which reduces the precision of modeling. In this paper, a grey theory modeling method of teaching quality for learning achievement evaluation is proposed. The model combines grey correlation entropy analysis theory to analyze the correlation degree among the factors that affect students' autonomous learning achievement, calculates the correlation coefficient of the influencing factors, and sorts according to the results of the calculation, and selects the correlation factors with large coefficients. In this paper, the Markov model is used to divide the students' autonomous learning states in different stages, and the probability matrix of students' autonomous learning achievement transfer is given, and a model of teaching quality to promote the evaluation of learning achievement is set up. The simulation results show that the proposed model can effectively promote the accuracy of learning achievement evaluation and has a strong generalization ability.
【作者單位】： 吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院;長春大學(xué);
【基金】：吉林省教育科學(xué)"十二五"規(guī)劃重點自助課題(ZC13021) 吉林省教育廳高等教育教學(xué)改革研究重點課題(SJZD1501,SJZD1502)
【分類號】：G424.7;N941.5

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本文編號：2323034