基于樸素貝葉斯理論的高職院校軟件項目實訓綜合評價研究

劉中勝

摘 ? 要：軟件項目實訓是高職院校軟件技術專業實踐教學的重要環節，其綜合評價具有不確定性、綜合性、非線性等特點?；跇闼刎惾~斯理論構建評價模型，有利于提高綜合評價的客觀性和真實性。本文首先進行綜合評價指標的探討分析，然后重點探討基于樸素貝葉斯理論的評價模型的構建，并以實例數據對評價模型進行訓練和預測。

關鍵詞：貝葉斯 ?樸素貝葉斯 ?綜合評價

中圖分類號：TP309.2 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1674-098X（2019）02（b）-0213-02

1 ?軟件項目實訓綜合評價存在的問題

以真實項目為載體的軟件項目實訓是高職院校軟件技術專業的一個重要教學環節。對整個項目實訓過程和結果進行科學的評價考核是檢查與提高學生實踐項目能力的重要手段和措施，需要考慮過程、結果、技術、作品和管理等各個維度，因此，對軟件項目實訓的綜合評價具有過程性、多因素性、不確定性、綜合性、非線性、主觀和客觀相結合等特點。然而，常用傳統的評價方法是通過各指標分值與其權重進行線性計算得出其評價結果。但是，對軟件項目實訓的評價，很多考核因素無法通過定量的分值來確定，只能以考核等級的定性來確定，因此，這種的傳統定量計算的評價方法或多或少存在些問題或不足，使得評價結果的客觀性和真實性程度較低，不適合具有主觀性較強、定性、不確定性和綜合性等特點的項目的綜合評價。

通過對目前高職院校軟件技術專業的軟件項目實訓的教學情況調研，探索采用樸素貝葉斯理論對軟件項目實訓進行綜合評價。以樸素貝葉斯理論為基礎構建綜合評價模型，最后以實例數據對模型進行訓練和預測，驗證模型的合理性。

2 ?樸素貝葉斯理論在軟件項目實訓綜合評價中的應用可行性

根據以上樸素貝葉斯分類的思想，可先設計軟件項目實訓綜合評價的指標體系，每個指標對應于特征條件作為算法的輸入，評價等級對應于分類作為算法的輸出，這樣構建綜合評價的算法模型。然后以樣本數據訓練模型，驗證模型的合理性，用以確定給定的預測類型。這樣實現了輸入數據（評價指標）到輸出數據（評價等級）的映射關系，構建了可行的、科學的綜合評價模型，以提高綜合評價結果的真實性和客觀性。

3 基于樸素貝葉斯理論的軟件項目實訓綜合評價模型的構建

基于樸素貝葉斯理論的軟件項目實訓綜合評價模型的構建，除了前面所描述的樸素貝葉斯算法作為評價模型的計算方法外，還涉及到兩個方面[3]：

（1）評價模型的輸入。要對軟件項目實訓進行綜合評價，既需要考慮實訓結果的評價，還需考慮實訓過程的評價，這樣才較為合理、科學?；跇闼刎惾~斯理論的評價模型，將各評價指標設計為評價模型的輸入，即特征向量。軟件項目實訓的綜合評價指標可設計如下指標。各指標的考核等級為{優秀，良好，合格，不合格}4個等級。

項目文檔（D）：考核內容包括結構合理性、內容豐富性。軟件界面（V）：考核內容包括布局合理性、美觀程度、易用性。軟件功能（F）：考核內容包括完備性、正確性、實用性、穩定性、創新性。過程管理（P）：考核內容包括團隊合作、成員分工、過程成果。作品演示（S）：考核內容包括演示熟練、講解清晰、答辯流利。

（2）評價模型的輸出。在軟件項目綜合評價過程中，作為輸入的大部分評價指標很難用定量的分值來考核，而是采用主觀性較強的定性的等級考核，所以，作為輸出的綜合評價結果相應地采用定性的等級考核較為合理。軟件項目實訓的綜合評價結果等級設計為{優秀，良好，合格，不合格}4個等級。

4 基于樸素貝葉斯理論的軟件項目實訓綜合評價模型的訓練與預測

根據前面設計的基于樸素貝葉斯理論的軟件項目實訓的綜合評價模型。其輸入的評價指標為6個維度的特征向量：X={D，V，F，P，S}，在進行模型訓練與預測時使用[1，2，3，4]4個值表示，即1表示“優秀”，2表示“良好”，3表示“合格”，4表示“不合格”。輸出的評價結果等級為4個類別：C={優秀，良好，合格，不合格}，在進行模型訓練與預測時同樣使用[1，2，3，4]表示。以某軟件技術專業班級35位學生的軟件項目實訓為例，選取25位學生的綜合評價數據作為訓練數據集，例如：X1={1，2，3，1，1，1}，X2={2，3，3，3，2，3}，…， X25={2，3，3，2，1，1}。然后再選取10位學生的評價數據作為測試數據集。

利用Python語言編寫模型算法，并導入這25位學生的樣本數據進行模型訓練。訓練結果如下所示：

樸素貝葉斯評價模型訓練準確率：0.96

樸素貝葉斯評價模型訓練結果：[1 3 2 4 2 1 1 2 2 4 2 1 2 2 4 3 2 2 4 2 1 1 2 1 2]

由上可知訓練準確率在90%以上，說明模型有效可行。然后再導入10位學生的測試數據進行預測，得出這10位學生的綜合評價等級。預測結果如下所示：

樸素貝葉斯評價模型預測結果：[2 4 2 1 4 2 2 4 1 2]

由上可知，這10位學生的軟件項目實訓的綜合評價等級依次分別為：[良好，不合格，良好，優秀，不合格，良好，良好，不合格，優秀，良好]。

5 結語

由于軟件項目實訓本身的不確定性、強主觀性、定性而非定量等特點，傳統的評價模式不能客觀地評價學生的綜合表現，通過本文的分析與應用，將樸素貝葉斯理論用于軟件項目實訓的綜合評價中是可行的。也為具有類似特點的項目評價拓展了評價思路，具有參考價值。當然，由于樣本訓練數據本身具有一定的主觀性，而且任何一種評價方法或模型，都無法做到絕對的客觀和公正。因此，需通過不斷的探索與研究，優化或拓展評價方法和模型，盡可能提高評價的客觀性、公正性和真實性。

參考文獻

[1] 華校專，王正林.Python大戰機器學習[M].北京：電子工業出版社，2017.

[2] 李航.統計學習方法[M].北京：清華大學出版社，2012.

[3] 周志華.機器學習[M].北京：清華大學出版社，2016.