發(fā)布時(shí)間：2017-09-17 18:41

  本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)過程性評價(jià)研究

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【摘要】：學(xué)習(xí)評價(jià)能夠使教師快速地了解學(xué)生在課堂教學(xué)中的學(xué)習(xí)表現(xiàn),因此評價(jià)在課堂教學(xué)環(huán)節(jié)中扮演著非常重要的角色。傳統(tǒng)評價(jià)方式是采用總結(jié)性評價(jià)方式,通過考試成績來考察學(xué)生的最終學(xué)習(xí)結(jié)果,以成績論能力。而在提倡素質(zhì)教育的時(shí)代,傳統(tǒng)評價(jià)方式已不能適應(yīng)社會的發(fā)展,因而一種新的評價(jià)方式,即過程性評價(jià)應(yīng)運(yùn)而生。過程性評價(jià)既能夠有效促進(jìn)學(xué)生的學(xué)習(xí),又能夠優(yōu)化教師教學(xué)。但是在過程性評價(jià)的使用過程中,仍然存在著缺陷,比如教師對學(xué)習(xí)者的偏見、邏輯錯誤,信息收集不足等,易造成過程性評價(jià)的信度與效度的降低,且過程性評價(jià)的使用易增加教師的工作負(fù)擔(dān)。因此,需要提出一種更加科學(xué)、合理的方法來解決過程性評價(jià)中所存在的問題。針對教育問題,由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠處理海量數(shù)據(jù)中潛在的有用信息,因此數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)應(yīng)用于教學(xué)質(zhì)量評價(jià)、遠(yuǎn)程教育、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)形成性評價(jià)等方面,且均取得很好的應(yīng)用價(jià)值。對過程性評價(jià)結(jié)果進(jìn)行分析,可以看出該問題是一個(gè)分類問題,而數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)之一就是進(jìn)行分類,所以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來實(shí)施。分類算法能夠利用已有數(shù)據(jù)對未知結(jié)果進(jìn)行預(yù)測分類,支持向量機(jī)同其他分類算法進(jìn)行比較,在解決小樣本、非線性及高維模式識別中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢。因此選擇支持向量機(jī)算法來預(yù)測過程性評價(jià)的最終結(jié)果。針對過程性評價(jià)的缺陷,利用支持向量機(jī)分類算法來解決,主要工作如下:(1)分析過程性評價(jià)的三種表現(xiàn)形式,根據(jù)具體需求,選擇使用評價(jià)量表來表現(xiàn)過程性評價(jià)。根據(jù)過程性評價(jià)指標(biāo)體系中需遵守的相應(yīng)設(shè)計(jì)原則,制定了《C程序設(shè)計(jì)》該門課程的評價(jià)指標(biāo)體系,進(jìn)一步制定相關(guān)的評價(jià)量表。(2)由于評價(jià)指標(biāo)內(nèi)容可能存在缺失,且各評價(jià)指標(biāo)間存在的非線性關(guān)系,因此,將支持向量機(jī)算法應(yīng)用于學(xué)習(xí)過程性評價(jià)中,構(gòu)建了基于支持向量機(jī)算法的過程性評價(jià)模型,用來解決過程性評價(jià)中存在的問題。(3)對大同大學(xué)教育與科學(xué)學(xué)院上《C程序設(shè)計(jì)》課程的大一學(xué)生進(jìn)行了過程性評價(jià)教學(xué),并填寫了相應(yīng)的評價(jià)量表,并將評價(jià)量表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、收集,得到多個(gè)數(shù)據(jù)集。然后應(yīng)用MATLAB軟件,利用LIBSVM對收集到的四個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),并對其分析。將SVM算法的預(yù)測精度與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較,分析結(jié)果表明,支持向量機(jī)對多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類,具有很好的準(zhǔn)確率,且預(yù)測精度優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò),能夠很好的預(yù)測未標(biāo)記樣本。
【關(guān)鍵詞】：評價(jià)指標(biāo) 過程性評價(jià) 分類算法 支持向量機(jī) 數(shù)據(jù)挖掘
【學(xué)位授予單位】：重慶師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：G434
【目錄】：

• 中文摘要5-7
• 英文摘要7-9
• 目錄9-11
• 1 緒論11-16
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 論文的主要研究內(nèi)容及研究方法14-15
• 1.3.1 主要研究內(nèi)容14
• 1.3.2 研究方法14
• 1.3.3 論文的組織結(jié)構(gòu)14-15
• 1.4 本章小結(jié)15-16
• 2 學(xué)習(xí)過程性評價(jià)的理論與方法16-21
• 2.1 學(xué)習(xí)過程性評價(jià)的理論16-18
• 2.1.1 過程性評價(jià)的基本概念16-17
• 2.1.2 過程性評價(jià)的意義與價(jià)值17-18
• 2.2 過程性評價(jià)的方法18-20
• 2.2.1 過程性評價(jià)的工具18-19
• 2.2.2 過程性評價(jià)的優(yōu)點(diǎn)與局限性19-20
• 2.3 本章小結(jié)20-21
• 3 基于支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)過程性評價(jià)模型21-29
• 3.1 支持向量機(jī)概述21-24
• 3.1.1 支持向量機(jī)的兩分類模型21-23
• 3.1.2 支持向量機(jī)的多分類模型23-24
• 3.2 基于支持向量機(jī)的評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建24-27
• 3.2.1 構(gòu)建指標(biāo)體系的基本原則24-25
• 3.2.2 構(gòu)建學(xué)習(xí)過程性評價(jià)指標(biāo)體系25-27
• 3.3 支持向量機(jī)的過程性評價(jià)27-28
• 3.4 本章小結(jié)28-29
• 4 基于Matlab的學(xué)習(xí)過程性評價(jià)實(shí)例分析29-35
• 4.1 數(shù)據(jù)的選取29-31
• 4.1.1 評價(jià)量表的編制29
• 4.1.2 過程性評價(jià)的實(shí)施29-30
• 4.1.3 評價(jià)量表中評價(jià)數(shù)據(jù)的處理30-31
• 4.2 評價(jià)結(jié)果分析31-34
• 4.3 本章小結(jié)34-35
• 5 總結(jié)35-37
• 5.1 工作總結(jié)35
• 5.2 下一步研究工作35-37
• 參考文獻(xiàn)37-39
• 附錄A：作者攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文及科研情況39-40
• 附錄B：學(xué)習(xí)過程性評價(jià)量表40-41
• 致謝#@@

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：871083