基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型

常寧

(1.中國(guó)人民武裝警察部隊(duì)學(xué)院基礎(chǔ)部，河北廊坊 065000；

2.中國(guó)人民武裝警察部隊(duì)學(xué)院滅火救援技術(shù)公安部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河北廊坊 065000）

基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型

常寧1，2

(1.中國(guó)人民武裝警察部隊(duì)學(xué)院基礎(chǔ)部，河北廊坊 065000；

2.中國(guó)人民武裝警察部隊(duì)學(xué)院滅火救援技術(shù)公安部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河北廊坊 065000）

結(jié)合課程特點(diǎn)和實(shí)驗(yàn)教學(xué)的需要建立了實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并利用Elman人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立了評(píng)價(jià)模型。測(cè)試結(jié)果表明，該模型應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)課程教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)中，精度較高，具有廣泛的適用性。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)；實(shí)驗(yàn)

0 引言

實(shí)驗(yàn)教學(xué)是理工科類(lèi)課程重要的教學(xué)環(huán)節(jié)，它能夠加深學(xué)生對(duì)理論知識(shí)的理解，提高他們觀察問(wèn)題、分析問(wèn)題和動(dòng)手解決問(wèn)題的能力。

在學(xué)校的教學(xué)工作中，教學(xué)質(zhì)量是生命線，直接關(guān)系到學(xué)校的生存發(fā)展和人才培養(yǎng)質(zhì)量。特別是在一些高校中，將教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果引入到教師職稱(chēng)評(píng)定工作中，進(jìn)一步提升了教學(xué)質(zhì)量的導(dǎo)向作用。因此，課堂教學(xué)質(zhì)量的評(píng)價(jià)結(jié)果是否客觀、公平，與被聽(tīng)課教師的切身利益息息相關(guān)。

目前，通過(guò)建立綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的方法來(lái)評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量，涵蓋了實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備、實(shí)驗(yàn)過(guò)程、實(shí)驗(yàn)效果全過(guò)程。具體方法包括專(zhuān)家評(píng)價(jià)法、模糊綜合評(píng)價(jià)法、層次分析法等，在確定指標(biāo)權(quán)重時(shí)，專(zhuān)家的主觀因素對(duì)第一種方法的影響較大，而后兩種方法的計(jì)算量大、計(jì)算復(fù)雜，自學(xué)習(xí)能力也比較缺乏［1-2］。

上述方法存在的缺限，往往使學(xué)校教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)工作流于形式。因此，如何建立一套可操作性強(qiáng)且科學(xué)有效的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系就成為教學(xué)管理部門(mén)迫切需要解決的一道難題［3］。近年來(lái)，許多學(xué)者嘗試在教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)中引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)仿生學(xué)的原理，模擬生物神經(jīng)元，由大量的人工神經(jīng)元交織而成的網(wǎng)絡(luò)，是一種新型信息處理系統(tǒng)，它可以模仿和擴(kuò)展人類(lèi)的腦功能。輸入信號(hào)通過(guò)神經(jīng)元傳遞，獲得輸出，具有高度非線性的特征，類(lèi)似于人類(lèi)大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和行為，并且系統(tǒng)可以通過(guò)學(xué)習(xí)大量的現(xiàn)有知識(shí)樣本，提取有效的知識(shí)和規(guī)則，不斷完善和發(fā)展［4-6］。

在本文中，考慮到實(shí)驗(yàn)課程的特點(diǎn)并結(jié)合實(shí)驗(yàn)教學(xué)的需要，擬定了實(shí)驗(yàn)課教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并將Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入到評(píng)價(jià)中。

1 設(shè)定實(shí)驗(yàn)課教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)［7-8］

首先，通過(guò)向具有豐富教學(xué)經(jīng)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)課教師和教學(xué)管理人員征求意見(jiàn)，調(diào)研走訪兄弟院校的成功經(jīng)驗(yàn)，并結(jié)合教育部《高等學(xué)校專(zhuān)業(yè)實(shí)驗(yàn)室評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)》設(shè)定了實(shí)驗(yàn)課程教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)表，見(jiàn)表1。

組織專(zhuān)家、同行、學(xué)員隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)和學(xué)員聽(tīng)課并根據(jù)表1選取的指標(biāo)對(duì)被評(píng)價(jià)教師進(jìn)行打分，隨后選取四者打分比較一致的評(píng)價(jià)結(jié)果作為樣本［9］，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的需要，同時(shí)也為了減小權(quán)值調(diào)整幅度，把樣本數(shù)據(jù)歸一化為［0 1］之間的數(shù)據(jù)。

表2為本文選取的數(shù)據(jù)。

2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)

2.1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［10-11］

Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1990年由J.L.Elman提出的一種網(wǎng)絡(luò)模型，是在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層中增加一個(gè)特別的隱含層，稱(chēng)之為承接層，也叫狀態(tài)層或上下文層，承接層從隱含層中接收到反饋信號(hào)，它的輸出又被前向至隱含層，可以起到延時(shí)算子的作用，并且使網(wǎng)絡(luò)具有記憶功能，使系統(tǒng)能夠適應(yīng)時(shí)變特性，是一種部分反饋型網(wǎng)絡(luò)模型，特別適合對(duì)非線性系統(tǒng)進(jìn)行識(shí)別和分析。

表1 實(shí)驗(yàn)課程教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)表

表2 樣本數(shù)據(jù)

圖1所示為Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖，共分為四層:輸入層、隱含層、承接層和輸出層。前三層的連接類(lèi)似于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層各單元起到傳輸信號(hào)的作用，隱含層各單元的傳遞函數(shù)既可以是線性的也可以是非線性的，承接層各單元起到延時(shí)作用，輸出層單元起到線性加權(quán)的作用。

圖1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

其中，u(k）、y(k）、x(k）、xc(k）分別為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入量、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出量、隱含層輸出量、承接層輸出量；w3、w2、w1分別表示隱含層到輸出層、輸入層到隱含層以及承接層到隱含層各結(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值矩陣；g(·）是輸出層傳遞函數(shù)；f(·）是隱含層傳遞函數(shù)，多采用S型的非線性函數(shù)。

2.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程

上述實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)共有7個(gè)，因此用于分類(lèi)的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的結(jié)點(diǎn)數(shù)為7。評(píng)價(jià)目標(biāo)只有1個(gè)，即教學(xué)質(zhì)量綜合得分，因此可確定Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的結(jié)點(diǎn)數(shù)為1。理論上來(lái)說(shuō)，隱含層和承接層的結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)不受限制，可以任意取值，但對(duì)于處理較復(fù)雜的問(wèn)題，為了提高網(wǎng)絡(luò)計(jì)算精度，一般為這兩層選取較多的結(jié)點(diǎn)。在兼顧計(jì)算速度和精確度的前提下，將這兩層的節(jié)點(diǎn)數(shù)都設(shè)置為25。采用雙曲正切S型函數(shù)作為隱含層傳遞函數(shù)［12］，即

采用S型對(duì)數(shù)函數(shù)作為輸出層傳遞函數(shù)［12］，即

首先對(duì)該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練函數(shù)采用梯度下降反向傳播算法，訓(xùn)練數(shù)據(jù)選用表2前15組數(shù)據(jù)，訓(xùn)練目標(biāo)為0.001。圖2所示為訓(xùn)練誤差曲線。從圖中可以看出，經(jīng)過(guò)253次訓(xùn)練之后，誤差達(dá)到了要求。

2.3 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能測(cè)試

為了檢驗(yàn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)能力，選取表2后9組數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試。測(cè)試結(jié)果如表3所示。

圖2 訓(xùn)練誤差曲線

表3 測(cè)試結(jié)果

3 結(jié)論

本文所構(gòu)建的基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)課程教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，其訓(xùn)練和預(yù)測(cè)誤差和精度完全在可以接受的范圍內(nèi)，可以替代專(zhuān)家對(duì)各指標(biāo)權(quán)重的分配，減少指標(biāo)權(quán)重確定時(shí)人為因素的干擾。因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自主學(xué)習(xí)的能力，因而該模型能夠很容易地實(shí)現(xiàn)權(quán)值的動(dòng)態(tài)更新，能及時(shí)跟蹤和反映各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)值變化，是一個(gè)合理的、可行的、適用性較強(qiáng)的評(píng)價(jià)模型。

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(責(zé)任編輯 陳小明）

D035.319

河北省軟科學(xué)項(xiàng)目“基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的河北省新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程與消防安全關(guān)系研究”(13455411）。

常寧(1975—），男，副教授，內(nèi)蒙古臨河人。主要從事數(shù)字信號(hào)處理、安全技術(shù)及工程方面的研究與教學(xué)。