基于BP神经网络的大学生编程能力评价方法研究

发布时间：2020-03-19 17:51

【摘要】：大学生作为社会储备人才必需要掌握一定程度的技能。尤其是计算机专业的学生,课程的实践性强,要求学生具有较强实践操作能力。然而许多大学生计算机理论知识不够扎实,且缺乏实战能力,人才需求旺盛的IT企业很难招聘到合适的软件人才。研究如何培养和提高大学生的编程能力,缩短与企业用人需求之间的差距,是解决软件人才缺口的根本。目前,我国对软件开发人员编程能力评价的研究还比较少,对大学生编程能力的评估还比较滞后,缺乏科学的编程能力评估模型。设计一个全面、准确的大学生编程能力的评价模型,可以促进高校教育教学信息化管理。还能实时反馈学生编程能力水平,为学生提供学习效果反馈,同时也为企业用人单位招聘人才提供参考依据,具有重要的理论价值和实践意义。本文首先介绍了课题研究背景及意义,简单概述了国内外能力评价的研究现状,针对软件开发者的特点,通过文献综述法、专家评分法等分析了影响编程能力的各个要素,建立了编程能力评价指标体系。接着,结合模糊层次分析法和BP神经网络的优点,利用模糊层次分析法确定各评估指标的初始权值和编程能力综合评价值,进而确定BP神经网络编程能力评估模型的训练和测试样本的输出结果,通过统计分析大学生在线编程行为数据,不断调整网络权值和阀值,建立了基于BP神经网络的大学生编程能力动态评估模型,实现了大学生编程能力评估值的预测。通过仿真实验验证了该评估方法的可行性。最后,完成了编程能力评价系统的需求分析、主要功能模块设计、系统实现等三个方面的阐述,并设计了评价系统中行为监测、行为统计分析、编程能力评估等三大主要的功能模块。完成了大学生编程能力评价系统的初步设计与实现,为计算机专业大学生的编程能力评价提供了实用的评价工具。
【图文】：

能力冰山模型

能力洋葱模型
【学位授予单位】：南华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：G642;TP183;TP311.1

【参考文献】

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本文编号：2590503