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基于灰色关联分析和神经网络的多媒体教学质量评估.doc


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基于灰色关联分析和神经网络的多媒体教学质量评估
摘 要: 针对多媒体教学质量评估过程存在一些缺陷,设计基于灰色关联分析和神经网络的多媒体教学质量评估方法。首先,分析当前多媒体教学质量评估现状,构建多媒体教学质量评估指标;然后密切相关,为了满足高校教育,提高教学质量,大多数高校采用多媒体教学方式,相对于传统黑板教学方式,多媒体教学方式具有许多优越性,如可以进行动画播放讲解、互动形式更优[2]。高校教学质量主要通过课堂多媒体教学质量来反映,因此,如何对高校多媒体教学质量进行科学、客观评估,对于提高高校课堂教学效果具有重要的实际意义[3?5]。
多媒体教学质量是一个比较复杂的问题,牵涉技术很多,多媒体教学质量评估指标构建主要包括:教师水平、课程难易、学生自身素质等,它们之间相互影响,而当前没有一个统一、公认的多媒体教学质量评估指标体系[6?7]。通常情况下,选择大量的指标对多媒体教学质量进行评估,这使得数据采集难度增加,同时,评估指标太多,使得多媒体教学质量评估建模过于复杂,评估指标之间有一定的信息重复,会产生一定的干扰。当前有主成分分析法的多媒体教学质量评估指标构建方法、基于模糊理论的多媒体教学质量评估指标构建方法,它们虽然可以减少多媒体教学质量评估指标的数量,但是没有体现出每一种指标对多媒体教学质量评估结果的影响,从而影响多媒体教学质量评估效果[8?10]。灰色关联分析法是一种新型的指标构建方法,可以对各种指标的权值进行合理确定,为多媒体教学质量评估指标构建提供了一种新的工具。 从本质上,多媒体教学质量评估是一种多分类问题,将多媒体教学质量划分为不同的等级,因此,在多媒体教学质量评估指标构建的基础上,需要设计多媒体教学质量评估的分类器,主要由BP神经网络、支持向量机、马尔可夫链等对多媒体教学质量评估的分类器进行设计[11?13]。
支持向量机设计多媒体教学质量评估的分类器速度慢,而马尔可夫链设计的多媒体教学质量评估分类器质量差,相对于支持向量机、马尔可夫链,BP神经网络的多媒体教学质量评估分类器更优,在多媒体教学质量评估中得到了广泛应用[14]。
针对多媒体教学质量评估过程中存在一些问题,本文设计了基于灰色关联分析[15]和神经网络的多媒体教学质量评估方法,与其他多媒体教学质量评估方法进行了仿真测试,结果表明,本文方法的多媒体教学质量评估正确率高于当前其他多媒体教学质量评估方法,提升了多媒体教学质量评估建模效率,同时,对比验证了灰色关联分析和神经网络相融合应用于多媒体教学质量评估中的优越性。
1 灰色关联分析和神经网络的多媒体教学质量评估方法
灰色关联分析和神经网络的多媒体教学质量评估原理
基于灰色关联分析和神经网络的多媒体教学质量评估原理为:首先,构建多媒体教学质量评估指标;然后,采用灰色关联分析法确定多媒体教学质量评估指标的权值;最后,采用神经网络建立多媒体教学质量等级的分类器,具体如图1所示。
构建多媒体教学评估体系
在建立多媒体教学质量评估指标时,要使多媒体教学质量评估结果科学、可信度高,本文基于一致性、全面性、独立性、容错性原则,建立一个合理、公正、科学的多媒体教学质量评估指标体系,具体如表1所示。
将多媒体教学质量划分为5个

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