基于主元分析的神经网络教学质量评估

发布时间：2017-09-15 21:18

  本文关键词：基于主元分析的神经网络教学质量评估

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【摘要】：现有的课堂教学评价指标体系间存在高度的非线性,数据冗余等特征。针对此课堂教学评估方法无法消除数据之间的冗余和捕捉非线性规律导致预测精度较低的问题,提出一种基于主元分析的神经网络教学质量评估方法。首先构建影响课堂教学质量评估的因素体系,利用主元分析法消除数据的冗余信息,选择贡献率大的主成分因子作为网络输入,然后构造神经网络模型对教学质量进行评估。通过收集陕西科技大学30名教师的评价数据进行实例验证,结果显示基于主元分析的评估模型在简化BP神经网络结构的同时,也提高了课堂教学质量评估的预测效果。
【作者单位】： 陕西科技大学电气与信息工程学院;西安交通大学机械制造系统国家重点实验室;西安理工大学经济与管理学院;
【关键词】： 教学质量评估;主成分分析 BP神经网络;特征提取
【基金】：陕西省科技统筹创新工程计划项目(2012KTCQ01-19) 陕西省科技攻关项目(2011K06-06) 西安市未央区科技计划项目(201304)
【分类号】：G434;TP183
【正文快照】： 教学质量是教育的生命线,开展教师课堂教学质量评价对于引导教师不断进行教学内容、教学方法的改革,提高课堂教学质量和水平具有积极意义和重要作用[1]。但教学质量的评估是一个复杂的多因素系统,其评估体系中有定量指标,也有定性指标,并且指标体系间存在高度的非线性,数据冗

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