基于LMBP算法的网络学习评价体系设计

发布时间：2017-03-21 09:09

  本文关键词：基于LMBP算法的网络学习评价体系设计，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着计算机技术的发展和网络技术的不断进步,网络学习在教育领域也逐渐地发展起来。网络学习评价在整个网络学习中起着至关重要的作用,它不仅要甄别和选拔学生,还要起到反馈、矫正和促进学生发展的作用,以促进整个网络学习的开展。因此,设计一个科学有效的网络学习评价体系,是搞好网络学习的关键。 本论文通过分析阅读国内外大量网络学习评价有关文献,总结其研究主攻方向,分析研究薄弱环节,发现目前我国在科学设计网络学习评价模型、评价内容、评价标准等方面存在不足。据此,笔者对目前主流的网络学习评价方法进行了比较,最终选用神经网络评价法中的LMBP算法进行网络学习评价体系设计。 本文结合具体平台,分析其评价方式存在的不足及产生原因,并在此基础上重新设计评价指标体系和评价模型。利用数据挖掘方法获得影响学习者网络学习效果的相关数据,并进行数据处理与抽样。编写程序代码,并进行模型训练和仿真测试。仿真结果表明,训练后的LMBP网络模型能够很好地逼近目标函数,这表明基于LMBP算法的网络学习评价模型泛化性能较好,用训练好的网络学习评价模型对该学习平台的在线学习者进行评价,能够得到较为科学有效的结果。最后,本文分析模型在评价指标设计上的不足,并提出了改进方案。
【关键词】：网络学习评价 LMBP算法 评价体系设计
【学位授予单位】：福建师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：G434
【目录】：

• 中文摘要2-3
• Abstract3-4
• 中文文摘4-6
• 目录6-8
• 前言8-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 项目研究背景9
• 1.2 项目研究现状9-15
• 1.2.1 国外网络学习评价研究现状9-10
• 1.2.2 国内网络学习评价研究现状10-12
• 1.2.3 目前主流的网络学习评价方法及优缺点比较12-15
• 1.3 项目研究的目的与意义15
• 1.4 项目研究的内容及创新点15-16
• 1.5 论文结构和研究框架16-17
• 第2章 LMBP算法理论基础17-23
• 2.1 基本BP算法原理17-20
• 2.1.1 信号的前向传播过程18
• 2.1.2 误差的反向传播过程18-20
• 2.2 LMBP算法原理20-23
• 第3章 网络学习评价指标体系构建23-27
• 3.1 评价方式介绍及不足分析23-24
• 3.2 基于LMBP算法的网络学习评价模型设计24-27
• 3.2.1 评价要素确定24-25
• 3.2.2 评价模型建立25-27
• 第4章 网络学习评价数据的收集与整理27-31
• 4.1 数据的收集27
• 4.2 数据的预处理27-28
• 4.3 数据的归一化处理28-29
• 4.4 训练数据和测试数据的确定29-31
• 第5章 网络学习评价模型的实验仿真31-39
• 5.1 MATLAB7.0神经网络工具箱及其相关函数简介31-32
• 5.2 网络学习评价模型仿真过程32-39
• 第6章 网络学习评价指标体系改进39-41
• 6.1 评价要素确定39-40
• 6.2 评价指标体系的确定40-41
• 第7章 结论41-43
• 参考文献43-47
• 附录1 训练样本和测试样本归一化数据47-75
• 附录2 基于LMBP算法的网络学习评价模型部分关键代码75-77
• 附录3 神经网络仿真结果与目标输出对比表77-91
• 致谢91-97
• 个人简历97

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 王晓明;亓学广;王霞;;改进LMBP算法收敛速度的方法研究及仿真[J];电测与仪表;2008年09期

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3 邵艳丽;孙丽娜;;基于电子学档的在线学习行为监控[J];中国远程教育;2008年05期

4 鲜思东;;基于Bayes方法的网络学习评价系统研究[J];中国远程教育;2008年07期

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10 林育曼;;高校网络化自主学习绩效管理探析[J];高教探索;2011年06期

  本文关键词：基于LMBP算法的网络学习评价体系设计，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：259385