本文關(guān)鍵詞：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的教育評(píng)價(jià)方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 教育信息化是國(guó)家“十五”期間面向基礎(chǔ)教育改革提出的一項(xiàng)重要任務(wù)，將信息技術(shù)用于教育領(lǐng)域，有助于實(shí)現(xiàn)教育現(xiàn)代化，提高我國(guó)的教育水平。教育評(píng)價(jià)是教育領(lǐng)域在基礎(chǔ)信息化建設(shè)完成后提出的一項(xiàng)更高層次要求，是根據(jù)一定的教育價(jià)值觀或教育目標(biāo)，運(yùn)用可行的科學(xué)手段，通過(guò)系統(tǒng)地搜集信息、分析解釋，，對(duì)教育現(xiàn)象進(jìn)行價(jià)值判斷，從而為不斷優(yōu)化教育和教育決策提供依據(jù)的過(guò)程。 教育評(píng)價(jià)從20世紀(jì)30年代誕生至今，經(jīng)過(guò)廣大研究人員的努力，已逐漸形成一套比較完備的理論體系，其評(píng)價(jià)對(duì)象不僅涵蓋了早期的學(xué)生學(xué)習(xí)效果，而且還涵蓋了教育計(jì)劃、教育活動(dòng)等，甚至涵蓋了整個(gè)教育過(guò)程。評(píng)價(jià)所用到的方法有線性規(guī)劃、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、層次分析方法、回歸分析、因素分析、聚類分析、齊次馬爾科夫鏈等。 考試作為檢查學(xué)習(xí)和教學(xué)效果的主要形式，歷來(lái)被學(xué)校采用，通過(guò)考試成績(jī)準(zhǔn)確、客觀地評(píng)價(jià)學(xué)生學(xué)習(xí)效果是教育評(píng)價(jià)的一項(xiàng)重要內(nèi)容�？荚嚦煽�(jī)的客觀性，不僅關(guān)系到學(xué)生學(xué)習(xí)水平和能力評(píng)價(jià)的客觀性，也關(guān)系到教師的教學(xué)能力、教學(xué)效果評(píng)價(jià)的客觀性。但是，影響考試成績(jī)的客觀因素很多，如試卷質(zhì)量、監(jiān)考、閱卷以及學(xué)生的能力水平等。其中，試卷質(zhì)量對(duì)學(xué)生的考試成績(jī)有著直接的影響，純粹的考試成績(jī)并不能準(zhǔn)確地反映學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks)理論是80年代中后期世界范圍內(nèi)迅速發(fā)展起來(lái)的一門新興信息科學(xué)。B-P(Back Propagation)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)眾多類型中的一種，是一種多層前饋型網(wǎng)絡(luò)，具有強(qiáng)大的非線性映射能力�？紤]到依據(jù)反映試卷質(zhì)量的評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)對(duì)考試成績(jī)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題，實(shí)際上是一個(gè)比較復(fù)雜的、非線性綜合決策問(wèn)題，本文于是選用B-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行建模分析，并主要開展了一下研究工作： ◆分析了現(xiàn)有的教育評(píng)價(jià)方法，并著重討論了與論文第四章所研究問(wèn)題相關(guān)的一些評(píng)價(jià)方法，探討了如何將它們用于綜合評(píng)價(jià)決策問(wèn)題，并分析了方法的特點(diǎn)和局限性； ◆探討了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及其在綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用方法，其中重點(diǎn)探討了B-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其學(xué)習(xí)算法； ◆結(jié)合論文第五章所要解決的學(xué)生考試成績(jī)綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題，論文第四章分析了試卷質(zhì)量的影響因素，并從定性和定量角度探討了試卷質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的相互關(guān)系； ◆以學(xué)生學(xué)習(xí)考試成績(jī)綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題為研究對(duì)象，著重探討了如何基于B-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立綜合評(píng)價(jià)模型，并對(duì)評(píng)價(jià)模型的合理性進(jìn)行了仿真分析。
【關(guān)鍵詞】：教育評(píng)價(jià) 試卷質(zhì)量 學(xué)習(xí)效果 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) B-P學(xué)習(xí)算法
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號(hào)】：G434
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-7
• 目錄7-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究目的及意義9-11
• 1.1.1 研究目的9-10
• 1.1.2 研究意義10-11
• 1.2 教育評(píng)價(jià)的主要范圍11-12
• 1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容12-13
• 1.4 本章小結(jié)13-15
• 第二章 現(xiàn)有教育評(píng)價(jià)方法及在綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用分析15-29
• 2.1 教育評(píng)價(jià)方法分類15
• 2.2 層次分析方法AHP15-22
• 2.2.1 AHP方法用于評(píng)價(jià)的基本思想16
• 2.2.2 構(gòu)建AHP模型的主要步驟16-18
• 2.2.3 AHP分析方法的應(yīng)用分析18-20
• 2.2.4 有關(guān)AHP模型的一些分析評(píng)價(jià)20-22
• 2.3 模糊綜合評(píng)價(jià)方法22-28
• 2.3.1 模糊綜合評(píng)價(jià)方法所涉及的基本概念22-23
• 2.3.2 運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)方法的一般步驟23-24
• 2.3.3 模糊綜合評(píng)價(jià)方法的應(yīng)用分析24-27
• 2.3.4 有關(guān)模糊綜合評(píng)價(jià)方法的一些分析27-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第三章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及在綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用分析29-40
• 3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史29-30
• 3.2 B-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)30
• 3.3 B-P學(xué)習(xí)算法的實(shí)現(xiàn)步驟30-33
• 3.4 B-P學(xué)習(xí)算法存在的不足33-34
• 3.5 改進(jìn)B-P學(xué)習(xí)算法的方法34-36
• 3.6 B-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用分析36-39
• 3.7 本章小結(jié)39-40
• 第四章 影響試卷質(zhì)量的評(píng)價(jià)指標(biāo)及相互關(guān)系分析40-46
• 4.1 試卷質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)40-43
• 4.1.1 信度40-41
• 4.1.2 效度41
• 4.1.3 難度41-42
• 4.1.4 區(qū)分度42-43
• 4.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)間的相互關(guān)系分析43-44
• 4.3 試卷質(zhì)量與學(xué)習(xí)水平的關(guān)系44-45
• 4.4 本章小結(jié)45-46
• 第五章 基于B-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的考試成績(jī)綜合評(píng)價(jià)方法研究46-56
• 5.1 研究意義46-47
• 5.2 基本思路47
• 5.3 評(píng)價(jià)模型設(shè)計(jì)47-50
• 5.4 訓(xùn)練樣本設(shè)計(jì)50-52
• 5.5 模型的仿真驗(yàn)證52-55
• 5.5.1 仿真工具M(jìn)ATLAB簡(jiǎn)介52
• 5.5.2 利用MATLAB創(chuàng)建模型52-54
• 5.5.3 模型的評(píng)價(jià)效果分析54-55
• 5.6 本章小結(jié)55-56
• 第六章 總結(jié)與展望56-59
• 致謝59-60
• 參考文獻(xiàn)60-62
• 附錄:作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的文章62

【相似文獻(xiàn)】

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