基于神经网络的教师教学质量评价模型的研究与实现

发布时间：2017-05-10 08:12

  本文关键词：基于神经网络的教师教学质量评价模型的研究与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：目前对于高校教师教学评价,还没有一种评价方式是极其公平、合理和科学的。为使其评价更具有科学性,通常将数学的方法引入高校教师教学质量评价中,一般包括:传统统计分析评价模型、模糊评价法、灰色决策法、层次分析法(AHP)等等。由于教师教学评价是一个非线性的问题,上述方法虽然取得了一些好的结果,但是这些方法又都具有一定的局限性,不论是在评价指标的选取上,还是在评价指标权值的设置上都不够科学和客观,存在一定的主观性。 人工神经网络凭借其本身具有的非线性处理、自适应学习、高度容错能力等特性在诸多领域中得到了广泛的使用。BP神经网络是神经网络中的一种,具有很强的非线性映射能力,因此对于解决教师教学评价这种非线性关系问题具有很强的可行性和科学性。在建立教师教学评价体系的过程中,本文将主要从不同学科专业考虑,设置不同的评价指标项目,建立不同的评价指标体系。利用MATLAB工具箱强大的功能,建立BP神经网络,进行训练网络、测试网络、最终分析实验结果。 经过实验论证,基于BP神经网络的教师教学评价模型在教学评价方面的应用是科学的、客观的和合理的。
【关键词】：教师教学评价 人工神经网 BP神经网络 MATLAB工具箱
【学位授予单位】：长春师范学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：G434
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 一、绪论8-11
• （一） 研究背景8
• （二） 研究目的和意义8-9
• （三） 本文研究的主要内容9
• （四） 论文的主要研究方法9-10
• （五） 论文的基本框架10-11
• 二、教师教学质量评价的研究11-16
• （一） 相关概念的界定11
• （二） 国外关于高校教学评价的概述11-12
• （三） 国内关于高校教师教学评价的研究12
• （四） 教师教学评价当前存在的问题12-13
• （五） 教师教学质量评价方法的相关研究13-16
• 三、人工神经网络16-22
• （一） 人工神经网络16
• （二） 人工神经网络发展史16
• （三） 人工神经网络的特征16
• （四） 人工神经元模型16-19
• （五） 人工神经网络模型分类19
• （六） 神经网络学习19-22
• 四、BP 神经网络22-29
• （一） BP 神经网络模型22
• （二） BP 神经网络算法22-23
• （三） BP 神经网络的学习规则23-24
• （四） BP 神经网络的特点24
• （五） BP 神经网络的应用领域24-25
• （六） BP 神经网络算法程序实现流程图25-27
• （七） BP 神经网络算法的局限性27
• （八） BP 算法的改进27-29
• 五、基于神经网络的教师教学质量评价模型29-41
• （一） 教师教学评价的概述29
• （二） 教师教学质量评价体系存在的问题29-30
• （三） 建立基于神经网络的教师教学指质量评价模型30-31
• （四） 建立教师教学质量评价体系31-41
• 六、基于MATLAB 的教师教学质量评价实验41-47
• （一） 神经网络工具箱求解问题的一般过程41
• （二） 实验设计41-42
• （三） BP 神经网络在MATLAB 中的训练和测试42-47
• 七、总结与展望47-48
• （一） 总结47
• （二） 展望47-48
• 参考文献48-50
• 附录50-51
• 作者在攻读硕士学位期间主要成果51-52
• 后记52

【参考文献】

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本文编号：354351