軍隊院校教學質量評價方法研究

摘要：軍隊院校教學的核心任務是提升學員的任職需要，打牢第一任職基礎，如何提升學員的培養質量，為部隊輸送更多的軍事人才是評價軍隊院校教學質量的關鍵。對軍隊院校教學進行一個合理的評價是提升部隊教學質量的重要方法。因此，本文提出了一種基于BP神經網絡的軍隊院校教學質量評價方法。該方法將BP神經網絡引入部隊教育教學評價中，建立相應的模型，并驗證了模型的可靠性，具有一定的理論和現實意義。

關鍵詞：軍隊院校;神經網絡;評價

一、緒論

隨著時代的不斷發展，軍隊院校的管理系統也在不斷完善，逐漸形成了辦公、學籍管理、課程管理、成績管理的自動化，相關的系統也在逐漸完善。同時，軍隊院校也積累了大量的教學評價數據，如何對這些教學評價數據進行有效的應用，將數據轉換為可使用的知識，用于提升教學質量是本文研究的關鍵。

目前，國內外就軍隊院校的教學質量評價問題有多種方法，主要集中在以下幾個方面：教學評價內容、教學評價主體和教學質量等級評估方法的研究。教學教學方法中最主要的方法是層次分析法，該方法能夠對復雜的決策問題進行深入分析，而且還可以通過較少的信息實現決策的過程化、數學化，提升評價質量的科學性。本文根據目前軍隊院校教學的現狀，提出的基于BP神經網絡的軍隊院校教學質量評價方法，能夠較好地避免人為選取因素過程中存在的主觀性和不確定性，使得評價模型更具有可用性和適用性。

二、基于BP神經網絡的評價指標構建

指標體系在教學質量評價中起到極其關鍵的作用，在目前存在的各類指標體系中，需要詳細標注每個指標的權重、類型和含義，合理的、科學的指標體系構建對教學評價起到了關鍵性的作用，本文根據多年軍隊院校教學經驗，構建了一組教學評價指標體系，如表1所示。

表1 評價等級與神經網絡輸出值對應表

評價等級 神經網絡輸出值

優秀 1-0.9

良好 0.89-0.80

中等 0.79-0.70

及格 0.69-0.60

不及格 0.59-0

三、評價數據處理

本文中的評價指標都是由打分得到的，因此均采用百分制來計算。由于BP神經網絡的數值取值范圍為[0，1]之間，激勵函數為S函數。因此，需要在神經網絡訓練前，對數據進行歸一化處理。在這里，本文采用最小最大值法對輸入輸出數據進行歸一化處理。輸入數據歸一化公式為：

（1）

式中：P為BP神經網絡的輸入值，I為評價數據，為神經網絡輸出的最小值，為神經網絡輸出的最大值。

假設訓練樣本的數目為P，則BP神經網絡對不同的樣本就會有不同的誤差，BP神經網絡的總誤差為。

（2）

通過計算總誤差，得到BP神經網絡中的各分量，得到訓練好的BP神經網絡。

四、結論

本文根據軍隊院校教育教學質量特點，提出了一種基于BP神經網絡的軍隊院校教學質量評價方法，該方法綜合多項復雜指標并予以量化，能有有效地提升教學評價質量和效果，保證了評價信息的有效性和準確性。

參考文獻：

[1]徐薇薇， 吳建成， 蔣必彪，等. 高校教師教學質量評價體系的研究與實踐[J]. 高等教育研究， 2011， 4（1）：100-103.

作者簡介：徐磊（1985年7月—）男，寧夏銀川人，碩士研究生，現為武警警官學院信息通信系講師，主要從事指揮自動化、作戰模擬與仿真、三維仿真等方面的研究。