BP網絡的遠程教育質量評價范文
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B（PBackPropagation）網絡是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網絡，是目前應用最廣泛的神經網絡模型之一。BP網絡能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前確定描述這種映射關系的數學方程。BP神經網絡拓撲結構由輸入層、隱含層和輸出層構成。網絡的學習過程由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。
輸入層各神經元接收來自外界的輸入信息，并傳遞給隱含層各神經元；隱含層是內部信息處理層，負責信息變換，根據信息處理的復雜程度不同，隱含層可以設計為單層或者多層結構；最后一個隱含層傳遞到輸出層各神經元的信息，經進一步處理后，完成一次學習的正向傳播處理過程，由輸出層輸出處理結果。當實際輸出與期望輸出不符時，進入誤差的反向傳播階段。誤差通過輸出層，按誤差梯度下降的方式修正各層權值，向隱含層、輸入層逐層反傳。在周而復始的正向傳播和誤差反向傳播過程，各層權值不斷調整，一直進行到網絡輸出的誤差減少到可以接受的程度，或者到達預先設定的學習次數為止。
用BP網絡來進行教師教學質量評價，其過程可以分為測打分、網絡訓練和評價應用三個階段。在測評打分階段，由教學管理人員、督導專家、同行教師、學生等按照測試規定和程序，填寫根據評價指標體系建立的測評量表，取得評價數據，并作歸一化處理。在網絡訓練階段，將訓練樣本輸入給BP網絡。網絡經過訓練學習并滿足要求后，就可以用于教學評價，輸入測評數據后其輸出即為所對應的評價結果。
2教學質量評價指標體系的構建
2.1建立教學質量評價指標體系的思路
建立教學質量評價指標體系，除了遵循科學性與現實性原則、可行性與可比性原則、綜合性與客觀性原則、定性指標與定量指標相結合的原則、靈敏性原則、繼承性與創新性相結合的原則等基本原則之外，還要考慮以下三點：1|)突出理論指導。以多元智能理論、形成性學習評價理論和發展性教育評價理論為基礎，建立覆蓋整個遠程教育教學全過程，突出遠程開放教育無時間、空間限制特點的指標體系。2)體現評價取向。通過建立科學、有效的遠程教育教師教學質量評價體系,改變目前注重對教師教學工作量、工作結果進行評價的現狀,把對教師的評價引導到發展性、過程性、重質量的取向上來。3)體現遠程教育特點。指標體系不僅包含教學內容、教學態度、教學方法、教學效果等傳統因素，還必須包括教學一體化設計、教學資源、網上教學組織、學習支持服務等體現遠程教育特點的因素。
2.2教學質量評價指標體系的結構
遠程教育教學質量評價體系由兩級指標構成，其中一級指標包括教學態度、教學內容、教學實施、學習支持服務、教學效果5項，每個一級指標又分解為4個二級指標。
3基于BP神經網絡的遠程教學質量評價模型的建立
3.1確定網絡結構評價網絡的結構設計主要是根據要解決的具體問題，確定網絡的輸入空間、輸出空間，確定網絡隱含層節點數和激勵函數。本設計中，因為指標體系二級指標設置了20項，則輸入空間維數M=20；輸入向量X=(X11,…X21,…,X54)；網絡運行的結果將產生一個輸出,則輸出空間維數L=1，輸出為Y。在BP網絡中,隱含層神經元數H的確定是一個關鍵問題。可以使用公式H=（m+n）1/2+a確定（n,m分別代表輸出和輸入的節點個數，a為0～1之間的常數），但并一定是最優解。本文使用試湊法，先設置較少的節點數目進行訓練，計算誤差，然后逐步增加節點個數，用相同的樣本進行訓練，直到計算得到得誤差最小，即為需要的隱含層節點個數。隱含層、輸出層分別采用tansig、purelin函數，誤差為0.001，訓練次數上限1000，學習率為0.03，學習率增長系數為1.04，學習率減小系數為0.65，動量系數選為0.95。
3.2確定訓練樣本集訓練樣本集的確定是應用BP神經網絡進行教學質量評價的重要環節。這里使用陜西電大2012年具有代表性的50名教師的評價數據作為對網絡進行訓練的樣本。3.3訓練和仿真選擇前40組數據作為訓練樣本集,對該網絡進行訓練"經過567次的訓練,網絡誤差達到了0.001的要求,將后10組數據作為檢測樣本輸人已訓練好的BP網絡,檢測結果如表2所示,網絡的輸出值與目標值（專家評價的結果）基本一致。
4結語
運用BP神經網絡建立的教學質量評價模型,揭示了教學質量與其相關評價因素間的關聯關系，是遠程教育教師教學質量評價的有效方法。但BP網絡對訓練樣本集的數量以及數據的完整性要求比較高,訓練樣本集越豐富完整,評價的結果就越接近真實水平,因此，應設法增加樣本數量，提高樣本質量。另外，BP網絡結構設計尚無可靠的理論依據做支撐，都是依靠經驗在反復試探的過程中確定的，并不一定能夠達到最優。
作者：郭富強單位：陜西廣播電視大學資源建設與現代教育技術中心