基于Matlab的加權(quán)隨機(jī)點(diǎn)名提問系統(tǒng)設(shè)計(jì)

黃秋豪 任呈祥 王旭 陳飛 錢祥利

摘要：該文從教學(xué)需求出發(fā)，設(shè)計(jì)一套具有權(quán)重的隨機(jī)點(diǎn)名課堂提問系統(tǒng)，其目的是提高課堂教學(xué)質(zhì)量與學(xué)生參與的積極性。該系統(tǒng)具有兩個(gè)方面的功能，第一，可以避免教師在課堂教學(xué)中的帶有個(gè)人感情色彩的提問偏重，給予每個(gè)學(xué)生相對(duì)均等的回答課堂提問的機(jī)會(huì);第二，可以根據(jù)學(xué)生知識(shí)掌握情況以及課堂問題難易程度，適度調(diào)節(jié)隨機(jī)點(diǎn)名的權(quán)重分配，提高學(xué)生問題回答質(zhì)量與課堂效率，將課堂提問在教學(xué)環(huán)節(jié)中發(fā)揮到最大的作用。

關(guān)鍵詞：隨機(jī)點(diǎn)名;抽查點(diǎn)名;加權(quán)算法;權(quán)重分配;課堂提問

中圖分類號(hào)：TP311? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2021）09-0071-04

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

Design of Weighted Random Roll Call System Based on MATLAB

HUANG Qiu-hao， REN Cheng-xiang， WANG Xu， CHEN Fei， QIAN Xiang-li

（School of Intelligent Engineering， Shandong University of Management， Jinan 255300， China）

Abstract： Based on the needs of teaching， this paper designs a set of weighted and random classroom questioning systems， the purpose of which is to improve the quality of classroom teaching and the enthusiasm of student participation. The system has two functions. First， it can avoid teachers 'personal emotional questions in classroom teaching， giving each student a relatively equal opportunity to answer classroom questions; second： according to the students' basic knowledge Grasp the situation and the difficulty of classroom questions， moderately adjust the weight distribution of random roll calls， improve the quality of students' question answering and classroom efficiency， and maximize the role of classroom questioning in teaching. Keywords： random roll call random check roll weighting algorithm classroom questioning.

Key words： random roll call; spot check roll call; weighted algorithm; weight distribution ; classroom questioning

1 引言

傳統(tǒng)的課堂提問點(diǎn)名主要有兩種方式，第一種是老師根據(jù)學(xué)生名單順序依次進(jìn)行點(diǎn)名提問，第二種是隨機(jī)提問。這兩種方法對(duì)課堂教學(xué)效果的幫助作用都不是特別理想：在第一種方法中，已經(jīng)被點(diǎn)名并且回答問題的學(xué)生，可能出現(xiàn)懈怠聽講的學(xué)習(xí)狀態(tài)[1]，課堂提問不能很好地起到督促學(xué)習(xí)的效果;在第二種方法中，老師進(jìn)行隨機(jī)提問，則具有主觀性與偏向性，學(xué)生很難獲得均等的回答問題機(jī)會(huì)，使整體的教學(xué)質(zhì)量的提升受到限制[2]。本設(shè)計(jì)將克服傳統(tǒng)的課堂提問點(diǎn)名形式存在的弊端，引入了加權(quán)隨機(jī)[3]機(jī)制，系統(tǒng)記錄學(xué)生以往回答問題的情況，作為其基礎(chǔ)知識(shí)掌握情況的反饋，來預(yù)測(cè)其學(xué)習(xí)掌握程度，并且結(jié)合課堂問題的難易程度，設(shè)定每位同學(xué)回答當(dāng)前問題的概率權(quán)重[4]大小，一方面能夠以隨機(jī)的方式進(jìn)行點(diǎn)名提問，很好地起到督促學(xué)生認(rèn)真聽講的功能，另一方面能夠讓每個(gè)學(xué)生獲得均等的回答問題機(jī)會(huì)及適合的問題，從而提高課堂教學(xué)效率[5]，同時(shí)可以幫助學(xué)生建立學(xué)習(xí)的自信心。課堂點(diǎn)名提問系統(tǒng)以學(xué)生為中心，從重視學(xué)生的學(xué)習(xí)過程為出發(fā)點(diǎn)，提升課堂教學(xué)的質(zhì)量。

2 數(shù)學(xué)模型

2.1 加權(quán)概率模型

本系統(tǒng)在每次分配題目并進(jìn)行提問時(shí)，動(dòng)態(tài)計(jì)算每位學(xué)生針對(duì)當(dāng)前題目被提問的概率。此概率取決于學(xué)生已回答問題的次數(shù)、近期答題表現(xiàn)，及本次問題的難度等因素。

記學(xué)號(hào)為i的學(xué)生的答題總次數(shù)為di，得分評(píng)價(jià)為ci，答題用時(shí)評(píng)價(jià)為mi，本次題目難度評(píng)價(jià)為? Ai。所有參數(shù)在原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化處理[6]，以統(tǒng)一數(shù)據(jù)尺度。

定義概率影響因子[σi][7]為第i位同學(xué)的近期表現(xiàn)及本次題目的難度對(duì) 其被抽取概率的影響，則計(jì)算公式如下。

[σi=wddi+|1/（wcci+wmmi+waAi+ε）|]? ? ? ? ? ? ? （1）

其中，[wd]、[wc]、[wm]、[wa]、[ε]根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)置為-1、1、1、2和0.5，使得學(xué)生已回答次數(shù)與被抽取概率負(fù)相關(guān)，學(xué)生近期學(xué)習(xí)狀況和題目難度的吻合度與被抽取概率正相關(guān)。

對(duì)全班所有n位學(xué)生的[σi]進(jìn)行歸一化，得到每位學(xué)生被抽取回答問題的概率。本系統(tǒng)采用softmax進(jìn)行歸一化，如公式（2）所示。

[Pi=eσi/j=1neσj]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

2.2 權(quán)值更新

若本次提問抽中第i位學(xué)生，則該學(xué)生回答問題后，系統(tǒng)對(duì)其概率影響因子[σi]中的得分評(píng)價(jià)ci、答題用時(shí)評(píng)價(jià)mi 及回答總次數(shù)di 進(jìn)行更新。為鼓勵(lì)學(xué)生進(jìn)步，在對(duì)得分評(píng)價(jià)ci和答題用時(shí)評(píng)價(jià)mi 的更新中，更注重近期表現(xiàn)。引入衰減系數(shù)decay，0

[ci=decay×ci-1+（1-decay）×c]? ? ? ? ? ?（3）

[mi=decay×mi-1+（1-decay）×m]? ? ? ? ? （4）

3 Matlab程序設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)操作簡單，運(yùn)行穩(wěn)定，系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路如圖1所示，第一次進(jìn)入系統(tǒng)后，導(dǎo)入學(xué)生學(xué)號(hào)姓名及初始成績，分配所提問問題難度，計(jì)算并對(duì)學(xué)生的di 、ci? 、mi 、Ai? 進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，然后計(jì)算出每位同學(xué)對(duì)應(yīng)本次題目的概率因子，從而分配每位同學(xué)被提問到的概率，并將被抽取學(xué)生本次回答問題的情況記錄到數(shù)據(jù)庫中，方便后續(xù)統(tǒng)計(jì)和分析學(xué)生的平時(shí)成績。

4 仿真結(jié)果與分析

4.1 模擬仿真?zhèn)鹘y(tǒng)隨機(jī)點(diǎn)名提問實(shí)驗(yàn)

作為對(duì)比試驗(yàn)，本文首先假設(shè)所有學(xué)生每次提問時(shí)di、ci、mi、Ai等因素對(duì)答題概率沒有影響，即每位同學(xué)被提問到的概率相等。

假設(shè)提問的總?cè)藬?shù)x為50人，隨機(jī)抽取10000次作為統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，觀察每位同學(xué)的初始成績對(duì)應(yīng)的回答問題次數(shù)，平均得分，回答時(shí)間分布以及回答問題難度分布情況，其中，在觀察不同成績同學(xué)回答問題難度分布的實(shí)驗(yàn)中，從60-100分之間抽取了初試成績分別為60分，67分，76分，85分的同學(xué)作為抽查樣本，仿真結(jié)果如圖2所示：

從上述仿真結(jié)果中不難看出，不論學(xué)生成績?nèi)绾?，其回答不同難度問題的次數(shù)基本一樣，沒有做到科學(xué)分配，水平低的學(xué)生回答困難問題得分較少甚至回答不上來，最終平均分差距較大，進(jìn)而影響學(xué)生的信心，不利于班級(jí)向好向上發(fā)展。表1可以綜合反映上述問題的弊端。

4.2模擬仿真加權(quán)隨機(jī)點(diǎn)名提問實(shí)驗(yàn)

本仿真實(shí)驗(yàn)中，令學(xué)生人數(shù)x仍然為50人，抽取次數(shù)仍然為10000次，采取加權(quán)隨機(jī)點(diǎn)名的方法，即每位學(xué)生的答題概率會(huì)根據(jù)di（前k節(jié)課學(xué)生回答問題次數(shù)）、ci （近期得分情況）、mi? （近期答題用時(shí)情況）、Ai? （當(dāng)前題目難度）進(jìn)行計(jì)算，并根據(jù)每次回答情況通過公式（3）和公式（4）進(jìn)行參數(shù)更新。在以上條件下，測(cè)試不同成績學(xué)生回答問題難度的分布時(shí)，仍然從60-100分之間抽取了初試成績分別為60分，67分，76分，85分的同學(xué)作為抽查樣本來觀察，與傳統(tǒng)隨機(jī)點(diǎn)名提問系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)比，仿真圖如圖3所示：

根據(jù)圖3得到的仿真結(jié)果，不難看出，如果加入di（前k節(jié)課學(xué)生回答問題次數(shù)）、ci近期得分情況）、mi（近期答題用時(shí)情況）、Ai（問題難度情況）等參數(shù)，并根據(jù)這些參數(shù)計(jì)算答題概率，則可以避免成績和回答問題難度不匹配問題;通過參數(shù)更新，能夠動(dòng)態(tài)適應(yīng)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況，從而幫助學(xué)生建立學(xué)習(xí)的自信心，提升課堂教學(xué)的質(zhì)量，有利于班級(jí)更好的發(fā)展。表2反映了部分學(xué)生各個(gè)因素的總體情況，能夠更清晰地反映出該加權(quán)隨機(jī)點(diǎn)名系統(tǒng)的這方面的優(yōu)越性。

4.3 本章小結(jié)

本章就課堂隨機(jī)點(diǎn)名提問系統(tǒng)建立的模型進(jìn)行仿真與分析，如圖3所示，通過對(duì)比試驗(yàn)可以看到，加權(quán)隨機(jī)點(diǎn)名提問系統(tǒng)能夠有效提高課堂教學(xué)效率，幫助學(xué)生建立學(xué)習(xí)的自信心，提升課堂教學(xué)的質(zhì)量。

5 結(jié)束語

加權(quán)隨機(jī)點(diǎn)名提問系統(tǒng)具有很好的體驗(yàn)感，方便快捷，有效節(jié)省了老師傳統(tǒng)的上課點(diǎn)名所浪費(fèi)的時(shí)間，不但提高了課堂教學(xué)質(zhì)量與學(xué)生參與的積極性，而且還有效避免了教師在課堂教學(xué)中帶有個(gè)人感情色彩的提問偏重，給予每個(gè)學(xué)生相對(duì)均等的回答課堂提問的機(jī)會(huì)。另外老師還可以根據(jù)學(xué)生知識(shí)掌握情況以及課堂問題難易程度，適度調(diào)節(jié)隨機(jī)點(diǎn)名的權(quán)重分配，提高學(xué)生問題回答質(zhì)量與課堂效率，將課堂提問在教學(xué)環(huán)節(jié)中發(fā)揮到最大的作用。

參考文獻(xiàn)：

[1] 蘇文敏.初中化學(xué)教學(xué)中課堂提問的有效性思考[J].中國農(nóng)村教育，2020（6）：124-125.

[2] 朱家龍.基于Visual Basic的隨機(jī)提問系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)與教學(xué)應(yīng)用[J].電腦知識(shí)與技術(shù)，2019，15（15）：148-149.

[3] 胡嬋娟，于蓮芝，薛震.基于Spark框架的用于金融信貸風(fēng)險(xiǎn)控制的加權(quán)隨機(jī)森林算法[J].小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，2020，41（2）：369-374.

[4] 高兵，孫琳，謝彪，王文佶，等.權(quán)重概率主成分分析模型的建立及應(yīng)用研究[J].中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，2018，35（6）：802-805.

[5] 楊爽.大數(shù)據(jù)時(shí)代課堂教學(xué)效率提升策略研究[J].才智，2020（5）：123-124.

[6] 范德輝，李曉林.歸一化加權(quán)平均算法在溫度采集系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].機(jī)械工程與自動(dòng)化，2012（3）：115-116+118.

[7] 文亞鳳，崔亮節(jié)，孫毅，等.考慮狀態(tài)概率因子和狀態(tài)修正的非侵入式負(fù)荷分解方法[J].電網(wǎng)技術(shù)，2019，43（11）：4178-4184.

【通聯(lián)編輯：王力】