賈花萍(渭南師范學(xué)院 網(wǎng)絡(luò)安全與信息化學(xué)院，渭南 714099)

高校教師教學(xué)質(zhì)量的粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價模型

賈花萍
(渭南師范學(xué)院 網(wǎng)絡(luò)安全與信息化學(xué)院，渭南 714099)

教學(xué)評價在高校教學(xué)工作中起著重要的作用，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價方法在面對海量數(shù)據(jù)時，在時間效率、魯棒性和精確性上都顯示出了不足，因而采用粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立教師教學(xué)質(zhì)量評價模型。與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比 ,粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的教學(xué)質(zhì)量評價結(jié)果更接近于實(shí)際值,同時避免陷入局部極小的缺點(diǎn),達(dá)到了很好的評價效果。

教學(xué)質(zhì)量； 粒子群； 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 評價； 模型

Abstract： Teaching evaluation plays an important role in university teaching. Facing on massive data, neural network evaluation has its shortcomings such as low robustness, accuracy and time efficiency. Using particle swarm optimization neural network method this paper establishes teaching quality evaluation model. Compared with the traditional BP neural network, quality evaluation results of particle swarm optimization neural network teaching are much closer to the actual value, and avoid falling into local minima. It achieves good effect evaluation.

Keywords： Teaching quality; Particle swarm optimization; Neural network; Evaluation; Model

0 引言

教學(xué)評價是高校教學(xué)質(zhì)量評價的主要手段之一，教師課堂教學(xué)質(zhì)量評估是學(xué)?？茖W(xué)化管理必不可少的一環(huán)，起著區(qū)分優(yōu)劣、鑒別等級、診斷問題、導(dǎo)向激勵的作用。[1]高校教學(xué)質(zhì)量評價工作主要是針對課堂教學(xué)、實(shí)驗(yàn)教學(xué)、實(shí)訓(xùn)教學(xué)進(jìn)行評價。對教師進(jìn)行客觀公平合理的評價，可以讓教師改進(jìn)教學(xué)上的不足，改進(jìn)教學(xué)方式與方法，更加客觀準(zhǔn)確的認(rèn)識自己，提高教學(xué)質(zhì)量。從而高校的教學(xué)質(zhì)量也會因此而得以提升，這一良性的互動過程，必然會對高校的發(fā)展起到良好的推動作用。

教學(xué)質(zhì)量的評價工作已經(jīng)有多年歷史，有著較為成熟的操作經(jīng)驗(yàn)，可采取多種方式進(jìn)行，過去通常采用調(diào)查問卷的方法進(jìn)行教學(xué)質(zhì)量評價，但該方法存在工作量大，覆蓋面窄，數(shù)據(jù)處理準(zhǔn)確性差等特點(diǎn)，目前，針對高校教學(xué)質(zhì)量的評價體系一般包括以下幾個部分：學(xué)生評教、同行評價、教學(xué)督導(dǎo)評價、教師自評[2]，在每一種評價方法都完成之后，按相應(yīng)的權(quán)重對上述結(jié)果進(jìn)行綜合，得到對某教師的整體評價。教育水平處于世界前沿的美國，針對高等教育的特點(diǎn)頒布了其評比標(biāo)準(zhǔn)《績效優(yōu)異教育標(biāo)準(zhǔn)》[3-5]，從各個方面全面評價教師的教學(xué)工作。英國也成立了高等教育質(zhì)量保證機(jī)構(gòu)QAA)，來評估高校學(xué)科級的教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)標(biāo)準(zhǔn)。我國高?；旧隙际墙⒆约旱慕虒W(xué)質(zhì)量測評系統(tǒng)對教師進(jìn)行評價。近年來，國家對高等學(xué)校教學(xué)質(zhì)量的評估非常重視，如高等學(xué)校本科教學(xué)水平評估工作，教學(xué)質(zhì)量評估是教學(xué)管理走向科學(xué)化的手段，也是高等教育國際化的重要要求[6]。

1 教學(xué)質(zhì)量評價指標(biāo)體系的建立

教學(xué)質(zhì)量評價中，評價指標(biāo)的構(gòu)建是其核心內(nèi)容。評價指標(biāo)的構(gòu)建不僅要符合高校的實(shí)際情況，而且要能夠客觀真實(shí)的反映教師的教學(xué)質(zhì)量。通過對教學(xué)過程進(jìn)行分析，建立了包括教學(xué)方法、教學(xué)態(tài)度、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)效果、教學(xué)能力在內(nèi)的5個一級指標(biāo)，16個二級指標(biāo)來構(gòu)成評價指標(biāo)，該指標(biāo)涉及教師教學(xué)的各個方面，教學(xué)態(tài)度總權(quán)重值為40，主要用于衡量教師的教學(xué)態(tài)度等方面；教學(xué)內(nèi)容總權(quán)重20分，主要是教師對教學(xué)內(nèi)容的傳授情況，包含3個二級指標(biāo)；教學(xué)方法總權(quán)重15分，如現(xiàn)代化教學(xué)方法的應(yīng)用等，包含3個二級指標(biāo)；教學(xué)效果總權(quán)重15分，包含3個二級指標(biāo)；講授能力總權(quán)重10分，包含2個二級指標(biāo)，主要反映教師的授課能力，各測評指標(biāo)權(quán)重的設(shè)置能夠很好地反映教師的教學(xué)情況，在實(shí)施中能夠取得較真實(shí)地評價結(jié)果。如表1所示。

表1 教學(xué)質(zhì)量評價指標(biāo)體系

1 評價方法

PSO算法(Partical Swarm Optimization -PSO)于1995年由Eberhart博士和Kennedy博士基于鳥群覓食行為而提出[7][8]，該算法概念簡明、實(shí)現(xiàn)方便、收斂速度快、參數(shù)設(shè)置少，是一種高效的搜索算法，近年來受到廣泛的應(yīng)用。但是PSO算法早期搜索速度較快，當(dāng)參數(shù)設(shè)定過大時，粒子的搜索有可能錯過最優(yōu)解而導(dǎo)致算法不收斂。[9]在收斂情形下，也會由于所有粒子在“跟隨”思想的指引下，向著一個方向飛行，導(dǎo)致粒子趨向同一化，降低了算法的收斂速度和搜索精度；當(dāng)其應(yīng)用于高維復(fù)雜問題的優(yōu)化時，經(jīng)常存在所謂的“早熟”現(xiàn)象，早熟收斂甚至不能保證算法收斂到局部極值，因而嚴(yán)重制約了算法的實(shí)際應(yīng)用。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks，ANNs)是一種模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法近年來也成為研究熱點(diǎn)，劉同海等將RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于種豬體重的預(yù)測,預(yù)測效果優(yōu)于線性回歸模型。[10]徐黎明用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測泥石流平均流速。[11]

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和PSO算法是兩種不同的優(yōu)化方法，處理信息的方式有著很大的差別，但二者之間也存在某些共性，將二者結(jié)合，利用各自優(yōu)勢取長補(bǔ)短，建立更加有效的優(yōu)化方法，這也是近年來的研究熱點(diǎn)。李方方等利用PSO算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，將其應(yīng)用于預(yù)測油品質(zhì)量問題中，取得了很好的效果[12]；刁鳴等提出PSO優(yōu)化方法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，即將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入到PSO優(yōu)化算法的迭代中來改進(jìn)算法性能，并將其應(yīng)用于CDMA通信系統(tǒng)多用戶檢測問題中[13]；段玉紅等將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入PSO算法來提高PSO算法的收斂速度，其性能優(yōu)于采用單個Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的多用戶檢測器性能[14]。本文提出采用混沌序列來初始化粒子速度及位置，和小生境淘汰選擇的進(jìn)化策略相結(jié)合，并調(diào)整慣性權(quán)重、壓縮因子及目標(biāo)函數(shù)，進(jìn)而設(shè)計新的PSO優(yōu)化算法，也就是將改進(jìn)的PSO算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，建立新的PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，將其應(yīng)用于教師教學(xué)質(zhì)量評價中。

PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法可用以下數(shù)學(xué)模型來描述：[15]

minZ=f(x)

s.t.x∈X

其中，x為采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值和閾值表示的決策變量，X是由x的定義域構(gòu)成的約束條件，f(x)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出誤差表示的目標(biāo)函數(shù)。

PSO算法的作用就是搜索一組最優(yōu)的連接權(quán)值和閾值，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差達(dá)到最小。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)閾值和初始權(quán)值的選取會影響網(wǎng)絡(luò)最終訓(xùn)練效果。PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)閾值和權(quán)值的訓(xùn)練流程圖如圖1所示：

圖1 PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)閾值和權(quán)值流程結(jié)構(gòu)圖

PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法步驟：

Step1：混沌初始化連接權(quán)值與閾值，并將其編碼為粒子；

Step2：將初始種群劃分為若干小生境子群；

Step3：計算粒子適應(yīng)值；

Step4：計算個體極值，群體極值和總體極值，適應(yīng)度定標(biāo)和慣性權(quán)重自適應(yīng)調(diào)整，更新粒子速度與位置；

Step5：若未達(dá)到小生境更新條件，迭代次加1，返回步驟Step3；若達(dá)到小生境更新條件，繼續(xù)；

Step6：若未達(dá)到最大迭代次數(shù)，執(zhí)行小生境淘汰策略，返回步驟Step2；若達(dá)到最大迭代次數(shù)，確定網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值與閾值，結(jié)束。

1.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

隨機(jī)選取10名教師，對其按照教學(xué)質(zhì)量評價指標(biāo)體系由同一班學(xué)生進(jìn)行打分取平均值后，先將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，計算出相關(guān)系數(shù)矩陣，計算出特征值和特征向量。由此求出貢獻(xiàn)率和累計貢獻(xiàn)率，并求出主成分。通過主成分分析法可以得到序號為1、2、4、6、9、10、12、15的評價指標(biāo)是影響教學(xué)質(zhì)量評價的主要因素。其主成分表如表2所示。

表2 主成分表

1.2 PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

考慮PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精度和泛化能力，采用了一個隱含層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。該結(jié)構(gòu)簡單，應(yīng)用廣泛。依據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性映射的基本理論，將PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層個數(shù)確定為 1，整個網(wǎng)絡(luò)一共是 3 層。對于教師教學(xué)質(zhì)量評價指標(biāo)首先進(jìn)行的主成分分析結(jié)果，16個因素經(jīng)過主成分分析后得到8 個主成分變量，所以，PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為 8；網(wǎng)絡(luò)輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)確定為4；隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)根據(jù)Kolmogorov定理確定，將隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)確定為4。

1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層，隱含層及輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定與改進(jìn)PSO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相同，隱含層神經(jīng)元傳遞函數(shù)為雙曲正切tansig函數(shù)。

2 結(jié)果及主要結(jié)論

2.1 評價結(jié)果

取前8組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，后2組數(shù)據(jù)作為預(yù)測數(shù)據(jù)，利用MATLAB7.0軟件進(jìn)行測試，預(yù)測結(jié)果與教學(xué)督導(dǎo)評價結(jié)果和傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價結(jié)果相比，如表3所示。

表3 評價結(jié)果

2.2 主要結(jié)論

(1)提出的教師教學(xué)質(zhì)量的粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價模型，使評價克服主觀性,且具有一定的彈性, 更加符合現(xiàn)實(shí)條件;

(2)對教師的最終評價結(jié)果進(jìn)行排名后，和教學(xué)督導(dǎo)的評價結(jié)果及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價結(jié)果進(jìn)行對比，3種方法排名結(jié)果變化不大，但PSO優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法更接近于教學(xué)督導(dǎo)評價結(jié)果。所以，最終的評價結(jié)果能夠真實(shí)地反映教師的教學(xué)情況。

(3)對教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行評價，能夠發(fā)現(xiàn)教師在教學(xué)過程中存在的問題，這樣才能針對具體問題提出有效的整改方案，以提高高校的教學(xué)質(zhì)量，促進(jìn)教師主動學(xué)習(xí)學(xué)科前沿知識，不斷更新教學(xué)內(nèi)容，改進(jìn)教學(xué)方法，提高自身教學(xué)水平。[16]

4 總結(jié)

目前，高校教學(xué)質(zhì)量評價方法比較單一，通常是通過學(xué)生填寫評價表的方式進(jìn)行評價，該方法不盡全面也不盡詳實(shí)，而且不能反應(yīng)課程多樣化的特征。數(shù)字化結(jié)果的內(nèi)涵模糊, 對于指導(dǎo)教學(xué)缺乏針對性;僅靠分?jǐn)?shù)來比較不同教師的教學(xué)水平, 不具有足夠的說服力。[17]隨著人工智能與計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，有學(xué)者提出采用新的方法來評價教學(xué)質(zhì)量，如馬希榮等將數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用于教學(xué)評價中。[18]吳有昌，高凌飚等將SOLO分類法應(yīng)用在在教學(xué)評價中。[19]該方法雖具有較大的優(yōu)越性，但有時會在一定程度上造成教師難以識別學(xué)生回答的各個 SOLO層次, 從而不能有效地確定教師教學(xué)質(zhì)量水平, 有人認(rèn)為這是其在測量學(xué)習(xí)結(jié)果時存在概念上的模糊性。有學(xué)者提出“測評—反思—改進(jìn)—實(shí)施”的教師教學(xué)能力發(fā)展性評價的模式,即PSGS模式。[20]

與常規(guī)方法相比，用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法無論是預(yù)測精度還是使用便捷性都有很大提高；但在教學(xué)質(zhì)量評價中還存在一些問題，如這種算法簡單易懂，但其訓(xùn)練速度往往很低，并且不適用于模式分量很多的分類問題；同時BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖具有較強(qiáng)的適應(yīng)能力但易陷入局部極小點(diǎn)，使得預(yù)測精度的穩(wěn)定性不容易得到保證。于是，將 PSO優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立評價模型，可以提高混合型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度，并降低算法對網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值的敏感性，減小網(wǎng)絡(luò)受外界激發(fā)的震蕩，加強(qiáng)算法的全局搜索能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用PSO優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的評價模型，對教師教學(xué)質(zhì)量具有良好的評價效果，和教學(xué)督導(dǎo)評價結(jié)果非常接近，其性能遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價模型。

影響教學(xué)質(zhì)量評價結(jié)果的因素多種多樣，除了有課程特征、學(xué)生特征、教師特征外，還有其他目前沒有發(fā)現(xiàn)和重視的其他特征，都會對教學(xué)質(zhì)量評價產(chǎn)生影響，文中提出的評價模型對于教學(xué)質(zhì)量評價是一種新的方案，在教師教學(xué)質(zhì)量評價中起著積極的作用。在促進(jìn)教育事業(yè)的發(fā)展具有一定的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價值。

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EvaluationModelofTeachingQualitybyParticleSwarmOptimizationNeuralNetwork

Jia Huaping
(College of network security and information technology, Weinan Normal University, Weinan 714099, China)

TP311

A

2016.04.08)

陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計劃項目(2014JM1026)；渭南師范學(xué)院重點(diǎn)教改項目(JG201511)；渭南師范學(xué)院校級特色學(xué)科建設(shè)項目(14TSXK02)

賈花萍(1979-)，女，陜西富平人，渭南師范學(xué)院教師，碩士，副教授，研究方向：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

1007-757X(2017)09-0011-04