學習效果評估軟件系統的設計與實現

摘 要:闡述學生學習效果評價的現狀，將BP網絡方法應用于學生學習效果的評價，用灰色理論進行修正，給出BP網絡的課程效果評價模型結構，提出一種新的學習效果評價方法。利用VB 6.0與Matlab混合編程進行軟件的設計與實現。結果表明，BP網絡用于課程效果評價中，既克服了專家在評價過程中的主觀因素，又得到了滿意的評價結果，具有廣泛的適用性。

關鍵詞:學生學習效果評價;BP網絡;軟件系統設計;系統有效性驗證

中圖分類號:TP311文獻標識碼:A

文章編號:1004-373X(2010)02-065-03

Design and Implementation of Learning Effect Assessment Software System

WANG Yingxian

(Xi′an Vocational and Technical College，Xi′an，710032，China)

Abstract:The situation of student′s learning effect assessment is introduced and the neural network method is applied to the study effect evalution，with modification to the gray thoery_based method.A new learning effect assessment method is proposed.A software design and implementation using VB6.0 and Matlab mixed programme.By applying to the course and analyzing the assessment result，the system validity is confirmed.

Keywords:learning effect assessment;BP network;software system design;system valid confirmation

0 引 言

隨著職業教育改革的深入和職業教育的發展，如何提高教學質量，是擺在各高等院校和高職院校面前的一個重要問題。許多學校都在根據各自不同的情況進行思考和判斷，并提出相應對策，其中“評學”工作最為普遍。“評學”工作就是對學生學習狀態和學習效果進行的綜合評估，它能直接反應教學的效果。目前進行的“評學”工作多是學校自己組織，其方式主要有單個老師就某門課程進行評價，或是學校組織對學生學習方面某幾個指標的打分，這種“評學”方式存在選擇評價指標的不合理，更不能科學地體現一個學生總體的學習效果。因此，建立科學合理的學生學習效果新評價系統，對學校教學改革，提高教學質量是很有必要的[1，2]。

1 學習效果評價軟件系統的設計目標[3，4]

學習效果評價軟件系統向學校教務人員提供一個易于操作和使用的評價軟件系統。通過該軟件，教務人員可以方便地對學生學習情況進行評價。進行學習效果評價首先是列出相關的評價指標(如表1所示)，再對評價指標進行分配分值，具體評價分值如表2所示。用BP神經網絡對數據樣本進行訓練，訓練后樣本數據生成學生數據庫，庫中包含學生的信息。所以軟件應該滿足以下幾點要求:

(1) 軟件人機交互界面要簡潔，操作要方便;

(2) 軟件要有對學生數據庫的管理功能，包括學生信息的查詢、修改，數據庫新記錄的添加、刪除等;

(3) 灰色評價方法權值的修改功能;

(4) BP網絡結構參數的修改、訓練功能;

(5) 對新輸入記錄的評價和報告功能。

2 學習效果評價系統軟件設計

該軟件系統的開發，選擇Windows XP SP2 環境，采用Visual Basic 6.0對Matlab 6.5進行二次開發，軟件系統依據ActiveX 技術設計各功能模塊。

2.1 總體設計[5]

學生學習效果評價的軟件系統既要滿足學生評估的各種功能要求，又要盡量做到簡潔美觀。該系統的總體設計流程圖如圖1所示。

2.2 登錄界面設計

由于該系統是完成對學生學習效果的評價，其中還包括對學生信息以及打分的存儲管理，軟件應具備一定的保密性，因此該軟件設計了登錄界面。雙擊該軟件桌面上的運行圖標，運行該程序，進入登陸界面，在登陸界面下，要求使用人員輸入正確的用戶名和密碼，進入軟件系統。

2.3 數據庫管理模塊界面設計[6，7]

該界面主要包含學生姓名、學號、評價人員姓名，以及各個評價指標的分值。在學號框內輸入相應的學生學號，單擊界面左下方的“查詢”按鈕，即可查詢數據庫中該學生各指標的得分情況;點擊 “下一個”或者“上一個”按鈕，可以按學號向后或向前查詢其他學生信息;當要修改數據庫中某個學生記錄時，可以首先單擊“查詢”按鈕，找到該學生的記錄，然后在相應記錄框內修改信息，再單擊“修改”按鈕，就可以把修改后的信息存儲到原數據庫中。數據庫添加新記錄時，可以首先在各個文本框內添寫相應的學生信息;然后在菜單欄上單擊“添加記錄”，就可以在原來數據庫末尾追加一條新記錄，單擊“退出”按鈕，或者在菜單上單擊“退出本系統”，就可以退出該系統。“學生學習效果數據庫”管理界面，如圖2所示。

圖2 學生學習效果數據庫管理界面

2.4 BP網絡訓練與評價模塊設計[8，9]

2.4.1 BP網絡的綜合評價步驟

BP網絡的綜合評價步驟如下:

(1) 確定評價目標體系，指標個數為BP網絡中輸入節點的個數，即BP網絡的輸入層神經元數目為18。

(2) 確定BP網絡的層數，該系統采用具有一個輸入層、一個隱含層和一個輸出層的三層網絡模型結構。

(3) 明確評價結果，輸出層的節點數為1，即為某個學生學習效果的評價結果。

(4) 對評價目標值進行標準化處理。

(5) 用隨機數(一般是0～1之間的數)初始化網絡節點的權值和網絡閾值。將標準化后的目標樣本值輸入網絡，并給出相應的期望輸出。

(6) 正向傳播，計算各層節點的輸出，計算各層節點的誤差。

(7) 反向傳播，修正權值。檢查是否所有樣本對輸入完畢。

(8) 計算誤差。當總誤差小于給定誤差時，網絡訓練結束，否則轉到步驟(6);繼續訓練。

(9) 訓練后的網絡就可以用于正式評價。

2.4.2 樣本數據的準備及網絡的訓練[9，10]

訓練樣本數據的選擇要有科學性、合理性，樣本的質量關系到網絡訓練的質量，一般輸入量必須選擇那些對輸出影響大，且能夠檢測或者提取的變量，并且要求各輸入量之間互不相關或相關性很小，輸出量代表系統要實現的功能目標。筆者通過對西安某高校某專業某年級的學生進行考察，從中抽取了200名能普遍代表該校學生學習效果的學生作為考察對象;然后找到相應的課程老師及實習老師，按上文列出的18項指標對這200名學生進行十分制打分。在把樣本數據輸入網絡前，要對其進行歸一化處理。當輸入向量的各分量量綱不同時，應對不同的分量在其取值范圍內分別進行變換;當各分量物理意義相同，且為同一量綱時，應在整個數據范圍內確定最大值和最小值，進行統一的變換處理。

2.4.3 BP網絡訓練與評價模塊的設置界面

應用Matlab神經網絡工具箱函數，按照上述確定的網絡結構參數，構建BP網絡并進行訓練。通過多次嘗試性訓練，網絡達到了精度要求。最后確定BP網絡的結構參數為:隱層神經元14個，訓練誤差0.001，動量因子0.98。

點擊菜單欄上的“BP網絡模型”，可進入BP網絡訓練與評價模塊的設置界面，如圖3所示。

圖3 “BP網絡模型”界面

在該界面可以對BP網絡結構參數進行重新設置，輸入層和輸出層的神經元數是由系統自身決定的，而且不可改變的。界面的下方灰色方框內用于顯示BP網絡評價結果。該系統無論是訓練網絡，還是用網絡進行評價，實現時都要啟動Matlab。

進行BP網絡評價時，首先在“學生學習效果數據庫”管理界面下將要評價的學生分數輸入到相應的文本框內，然后單擊菜單“BP網絡模型”進入圖3所示的界面，點擊“訓練網絡”按鈕，系統會按照設置的結構參數，以及神經元權值和閾值來建立BP網絡，并對該學生學習效果進行評價。評價結果(包括優、良、中、差程度，以及BP評價得分)會在 “BP網絡模型” 界面下方的灰色框中顯示。

點擊“結束”按鈕，系統返回到“學生學習效果數據庫”的管理界面。

3 系統有效性驗證

從我校機電系07屆畢業生中抽取6名學生，作為網絡的驗證樣本，檢驗建立BP網絡的合理性。結果發現，該BP網絡對我校機械專業學生學習效果的評價是符合實際情況的。

現有的評價系統中數據庫樣本的數量偏少，如果將近幾年來的學生信息都輸入數據庫，則訓練網絡的準確度會進一步提高。

4 結 語

應用BP網絡對學生學習效果進行評價，克服了專家在評價過程中的主觀因素，具有廣泛的適用前景。通過采用變步長算法，大大改善了網絡的收斂速度，提高了學習訓練效率，從而給出較滿意的評價結果，為研究學生的學習效果的評價提供了一條新的途徑。

參考文獻

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作者簡介 王穎嫻 女，1972年出生，碩士研究生，講師。主要從事機電專業基礎及專業課的教學工作。