基于BP網(wǎng)絡(luò)的民族高校教學(xué)質(zhì)量評價(jià)體系的應(yīng)用研究
本文選題:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 參考:《蘭州大學(xué)》2012年碩士論文
【摘要】:提高各少數(shù)民族的文化素質(zhì),實(shí)現(xiàn)各民族共同團(tuán)結(jié)進(jìn)步,促進(jìn)各民族共同繁榮,是國家的一項(xiàng)基本政策,民族高校作為給少數(shù)民族發(fā)展培訓(xùn)人才的主要陣地,教育質(zhì)量是民族高校發(fā)展的核心問題。但是,要提高教育質(zhì)量重點(diǎn)是要提高教學(xué)質(zhì)量,提高教學(xué)質(zhì)量的有效舉措就是教學(xué)評價(jià),對于民族高校如何建立有效、科學(xué)、合理的教學(xué)質(zhì)量評價(jià)體系是首要解決的問題。 對教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行評價(jià),要考慮影響教學(xué)質(zhì)量的所有因素,而影響教學(xué)質(zhì)量的因素眾多,各因素的影響程度也有差異,所以教學(xué)質(zhì)量評價(jià)結(jié)果往往很難用適當(dāng)準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)解析式來表達(dá),傳統(tǒng)的分類方法無法準(zhǔn)確的解決這些問題,而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有其非線性映射、學(xué)習(xí)分類和實(shí)時(shí)優(yōu)化的基本特征,為非線性分類和模式識別研究提供了新的研究方法。 本課題結(jié)合民族高校教學(xué)工作的實(shí)際特點(diǎn)和教育發(fā)展對教學(xué)質(zhì)量的要求,將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論引入民族高校教學(xué)質(zhì)量評價(jià)中,建立相關(guān)的數(shù)學(xué)模型,把眾多復(fù)雜的指標(biāo)綜合起來,并予以量化,以期為民族高校教學(xué)質(zhì)量評價(jià)等級的認(rèn)定提出更為準(zhǔn)確合理而又科學(xué)客觀的評價(jià)方法。通過MATLAB軟件編程,構(gòu)造出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,利用LMBP算法,經(jīng)過訓(xùn)練、合理化檢驗(yàn),得到較合理的結(jié)果。 通過構(gòu)建民族高校課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)模型。解決主觀因素對教學(xué)質(zhì)量評價(jià)的影響,為教學(xué)質(zhì)量評價(jià)提供一種新思路,為民族高校教學(xué)質(zhì)量建設(shè)提供一種新方法。具體來說,本文開展了以下研究工作: 1)分析了民族高校教學(xué)質(zhì)量評價(jià)體系現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 2)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論與技術(shù),BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法、原理等。 3)從教育理論出發(fā),制定合理的民族高校教學(xué)質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)。 4)設(shè)計(jì)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的民族高校課堂教學(xué)質(zhì)量評價(jià)系統(tǒng),包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價(jià)模型、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)參數(shù)和學(xué)習(xí)算法。 5)應(yīng)用MATLAB仿真軟件對已建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價(jià)系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證,包括實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)樣本準(zhǔn)備、實(shí)驗(yàn)過程和實(shí)驗(yàn)結(jié)果,實(shí)驗(yàn)顯示,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在民族高校教學(xué)質(zhì)量評價(jià)體系中的應(yīng)用是合理可行的。 論文結(jié)束部分對本文的研究工作進(jìn)行了總結(jié),并對研究中一些尚待進(jìn)一步研究的問題進(jìn)行了討論。
[Abstract]:It is a basic policy of the state to improve the cultural quality of all ethnic minorities, to achieve common unity and progress among all ethnic groups, and to promote the common prosperity of all ethnic groups. The quality of education is the core problem in the development of universities for nationalities. However, in order to improve the quality of education, the key point is to improve the quality of teaching. The effective measure to improve the quality of teaching is the evaluation of teaching, which is the most important problem to be solved for how to establish an effective, scientific and reasonable evaluation system of teaching quality in colleges and universities for nationalities. To evaluate the teaching quality, we should consider all the factors that affect the teaching quality, and there are many factors that affect the teaching quality, and the influence degree of each factor is also different. Therefore, the evaluation results of teaching quality are often difficult to express with proper and accurate mathematical analytic formula, the traditional classification method can not solve these problems accurately, and the artificial neural network has its nonlinear mapping. The basic features of learning classification and real-time optimization provide a new research method for nonlinear classification and pattern recognition. Combining with the actual characteristics of teaching work in universities for nationalities and the requirements of educational development for teaching quality, the paper introduces the theory of artificial neural network into the evaluation of teaching quality in universities for nationalities, and establishes the relevant mathematical models. This paper synthesizes and quantifies many complicated indexes in order to provide a more accurate, reasonable and scientific and objective evaluation method for the evaluation grade of teaching quality in colleges and universities for nationalities. The BP neural network model is constructed by programming with MATLAB software. By using LMBP algorithm, the reasonable results are obtained through training and rationalization test. By constructing the evaluation model of classroom teaching quality in universities for nationalities. To solve the influence of subjective factors on teaching quality evaluation, to provide a new way for teaching quality evaluation and a new method for teaching quality construction in universities for nationalities. Specifically, this paper has carried out the following research work: 1) the present situation and development trend of teaching quality evaluation system in universities for nationalities are analyzed. 2) the related theory and technology of BP neural network are introduced. 3) based on the educational theory, a reasonable evaluation index of teaching quality in colleges and universities for nationalities should be established. 4) designing the evaluation system of classroom teaching quality based on BP neural network, including neural network evaluation model, network structure, learning parameters and learning algorithm. 5) using MATLAB simulation software to verify the established neural network evaluation system, including experimental design, experimental sample preparation, experimental process and experimental results. The experiment shows that the application of BP neural network in the evaluation system of teaching quality is reasonable and feasible. At the end of the thesis, the research work is summarized, and some problems that need to be further studied are discussed.
【學(xué)位授予單位】:蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2012
【分類號】:G642;TP183
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