貝葉斯網絡策略在試卷分析中的運用

摘要 貝葉斯網絡策略是通過網絡模型計算，對一些感興趣的事件的概率作一些預測。本文主要針對貝葉斯網絡策略在試卷分析中的運用進行了簡單分析與探討。

關鍵詞 貝葉斯網絡策略 試卷分析 運用

中圖分類號：G647 文獻標識碼：A

貝葉斯網絡策略的理論方法是建立在統計模型決策上的一個基本方法，其具有高速性能數值計算能力，而且簡單易用且功能強大，程序移植性比較好。因此，對貝葉斯網絡策略在試卷分析中的運用的探討很有其必要。

一、貝葉斯網絡策略

貝葉斯策略是Bayesian Decision Theory的簡稱，簡單來講，就是在不完全情報下，通過相關的理論，對部分未知的狀態進行分析，用主觀概率估計，并且在此基礎上，針對事件發生的概率，運用貝葉斯公式進行科學的修正，然后，通過修正的概論以及相關的期望值，做出最優的決策。

從本質上講，貝葉斯決策又可以被稱之為是一種風險型決策。在貝葉斯網絡策略中，決策者對客觀因素的變化不能進行全面有效的控制，但卻掌握其變化的可能狀況及各狀況的分布概率，并利用期望值，即未來可能出現的平均狀況作為決策準則。

二、試卷分析的必要性

作為一個完整的教學，考試是不可缺少的一部分，是教師教學和學習學習質量檢測的一個重要方法。從另外一個角度來分析，考試對教學也有著不可忽視的關鍵性作用，考試指導著教學的科學進行。因此，需要對考試的結果進行認真分析與研究。

在試卷分析時，需要運用教學理論和考試理論，研究考試的結果，對教學過程進行深刻反思，找到教學的方向，促進教學內容、形式和方法的改進，通過對考試結果的分析，可以在第一時間反饋出大量的教學信息，同時，也可以全面地反映整個教學過程的得與失。

另外，考試結果還可以反映出考試本身存在的一些問題以及命題本身的一些情況，通過這些重要信息，引起更多人的深入思考，并在思考的過程中，形成一些新的認識，提出相應的建議，為教學決策提供參考，由此可見試卷分析的重要性。

三、貝葉斯網絡策略在試卷分析中的運用

（一）貝葉斯網絡。

貝葉斯網絡，是一個有向無環圖，通常人們也將其稱為因果網，該網絡主要是建立在隨機變量標識的戎上，利用節點，對結果進行分析。貝葉斯網絡對知識的表達是隱含的，以概率和結構為知識，通過推理獲得感興趣的理論，而且這種推理也是極具靈活性的。在這里我們通過事例分析，進行具體的說明：

形象地講，貝葉斯網絡模型最簡單的例子是“分類器”，即在觀測節點輸入多個特征，就能獲得這些特征所對應的具體事物。例如：一個箱子里裝有籃球，排球和足球，每次從箱子里取出某一個球。但看不見所取球的類型，只能通過描述尺寸，外表，顏色等特征（觀測數據）來辨別（分類），當然之所以具備辨別（分類）能力是長期對幾種球類的觀察和認識，并將這些特征一一儲存在腦部，這就形成先驗知識以及特征與具體事物的對應關系（網絡模型結構和參數）。如果模型和先驗知識精確，僅需要說出尺寸或者顏色就立刻可以分類，如果模型或先驗知識不精確，那就需要多說出幾個特征才能辨別。通過上面的例子發現，貝葉斯網絡需要學習，即通過數據進行訓練，在具有觀測數據時需要推理。這里就包含了BN的核心研究內容。

（二）過程分析。

在運用貝葉斯網絡時，需要了解其相關的參數情況，以下關于其具體的程序，該程序的存在，確保了貝葉斯網絡的參數學習功能，根據數據結構和算法的書，其具體的運行環境如下：

int ELFhash（char *key）

{ unsigned long h=0； while（*key）

{ h=（h<<4）+*key++；

unsigned long g=h0Xf0000000L；

if（g） h^=g>>24；

h=～g；}

（三）結果分析。

在完成確保以上程序的完成后，就需要對試卷結果進行分析，在這里我們以作業的提交率以及上課出勤率為主要因素進行分析，其所對應的網絡結構圖如下：

根據以上圖示分析，可以知道，作為提交率高的學生，其出勒率也比較高，因此，上課出勤率對學生的成績存在著一定的影響，而且影響比較深。

四、總結

總而言之，通過貝葉斯網絡策略對試卷分析，其得到的結果與實際情況相符，而且可以全面地分析出學生的出勤率，為教學方案制定和方法的改進有著很大的作用。□

（作者單位：荊楚理工學院）

參考文獻：

[1]郝佳.貝葉斯網絡開發平臺的研究與實現.沈陽工業大學2010.

[2]宮義山，董晨.基于貝葉斯網絡的缺失數據處理.沈陽工業大學學報.2010（01）.