基于深度學習算法的教學質量評價系統

趙敏 詹瑋

摘? 要： 基于深度學習算法設計教學質量評價系統，系統自動生成教師教學質量評價報告，分析教學過程中存在的問題，給出優化建議。教學質量評價系統包括用戶管理、網上評價、數據管理、評價結果查詢、教學質量分析5個單元，用戶進入系統后為教學質量打分。基于教學質量評價指標體系內容，卷積神經網絡學習專家教學質量評價樣本，構建卷積神經網絡教學質量評價模型。將教學質量評價測試樣本輸入模型，模型輸出結果即為教學質量評價分析結果，主要分析教學存在的問題，提出改進建議。系統可統計不同學科教學質量評價情況，統計不同學科教學質量占比情況，智能化程度較高，值得推廣使用。

關鍵詞： 深度學習; 用戶; 教學質量; 數據管理; 評價系統; 智能化程度

中圖分類號： TN911.1?34; TP319? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號： 1004?373X（2020）13?0143?04

Teaching quality evaluation system based on deep learning algorithm

ZHAO Min1， ZHAN Wei2

（1. School of Data Science and Information Engineering， Guizhou Minzu University， Guiyang 550025， China;

2. College of Clinical Medicine， Guizhou Medical University， Guiyang 550025， China）

Abstract： The teaching quality evaluation system is designed based on the deep learning algorithm. The system can automatically generate teachers′ teaching quality evaluation report， analyze the problems existing in the teaching process and give optimization suggestions. The teaching quality evaluation system includes 5 units， named user management， online evaluation， data management， evaluation result query and teaching quality analysis. The user scores the teaching quality after entering the system. On the basis of the content of teaching quality evaluation index system and the teaching quality evaluation samples of convolutional neural network learning experts， a convolutional neural network teaching quality evaluation model is constructed. Input the teaching quality evaluation test sample into the model， the output result of the model is the teaching quality evaluation and analysis results， which mainly analyzes the problems existing in the teaching. In addition， the suggestions for improvement is put forward. The system can count the evaluation of teaching quality of different subjects and the teaching quality proportion of different subjects. It is highly intelligent and worth popularizing.

Keywords： deep learning; user; teaching quality; data management; evaluation system; intelligence level

0? 引? 言

深度學習是機器學習研究領域的延伸，是實現人工智能的有效方式，近幾年，關于深度學習的研究成為人工智能領域的研究重點[1?2]。深度學習理論在圖像識別、語音識別、語言處理、數據挖掘等方面取得了優異成績。深度學習算法實現方式較多，如卷積神經網絡、多層神經元的自編碼神經網絡、深度置信網絡等[3]。

教學質量評價系統是對教師階段性教學效果的評估，為掌握教師教學能力、提升教學質量提供有利分析依據[4]。評價教學質量過程中，涵蓋評價指標較廣，形成大規模復雜數據，大部分教學質量評價系統僅能顯示教師教學質量，不具備智能分析教師存在的問題，制定合理建議的功能，或者這些功能需要人工完成[5?6]。以往實例研究顯示，深度學習算法可精準提取數據的隱含規律，處理復雜數據的多樣性，因此，深度學習算法應用在教學質量系統設計中較為合理。所以，本文采用深度學習算法設計教學質量評價系統，智能評價教學質量的同時提出合理化建議。

1? 教學質量評價系統設計

1.1? 深度學習算法的教學質量評價系統架構

基于深度學習算法的教學質量評價系統基于B/S模式展開設計，如圖1所示。基于B/S模式設計教學質量評價系統的優點是：方便不同類型用戶操作，短期內完成網上評價，系統維護便捷[7]。用戶端、應用單元、數據庫是系統的三個重要組成部分。用戶端包括督導、管理員、教師、審核管理員、學生五種類型用戶，不同類型用戶操作界面與瀏覽器結合，顯示頁面操作等內容[8]。系統應用單元涵蓋用戶管理、網上評價、數據管理、評價結果查詢、教學質量分析五個方面。教學質量評價指標數據、評價主客體數據等有價值數據均存儲在數據庫中。

1.2? 應用單元設計

1） 用戶管理單元。用戶管理單元分為系統登錄與安全管理兩個方面。不同類型用戶根據不同單元入口登錄教學質量評價系統，用戶在各自權限頁面中執行操作[9]。考慮用戶信息的安全性，將用戶分為教學督導、審核管理員、管理員、教師、學生五種用戶類型。

2） 網上評價單元。此單元的權限開放時間一般為期末或者特殊使用時期，由管理員開放教學質量評價權限。網上評價單元中存在用戶身份的限制，用戶登錄所屬界面后進入不同權限界面，即審核管理員可審核錄入數據，有效管理數據庫;學生僅具備評價教師授課質量、自身學習效果的權限。系統識別到學生用戶信息后自動給出待評價內容，學生依據實際情況輸入教學質量評價相關內容[10]。各用戶處于不同界面時，系統數據庫的教學質量評價指標體系向用戶智能提供待評價內容。網上評價單元組成如圖2所示，由此可知，教學質量評價的主體分別為學生、教師與專家。

3） 數據管理單元。數據管理單元的功能是維護教學質量評價的相關數據，主要功能是控制系統的數據。控制兩方面內容：一是操作管理數據源;二是管理教師與學生的基本信息。在此單元可修改、刪除數據。

4） 評價結果查詢單元。在查詢單元中，不同類型用戶可獲取教師教學質量評價結果，還可以查詢課程等基本信息，用戶查詢到教學質量評價結果的同時了解課程等相關信息，為管理評價過程提供有利條件[11]。學生通過查詢評價結果了解授課教師的教學質量情況，幫助學生對教師做出客觀評價;教師根據不同課程、不同教學方面得分情況分析教學中存在的優勢與不足[12];管理員不僅可以查詢上述兩種內容，還具備查詢后臺數據的權限，向教師提供正確的優化教學質量的依據。

5） 教學質量分析單元。系統的教學質量分析模塊基于深度學習算法學習教學質量分析樣本后，可對教學質量存在的問題展開分析，并給出相應的優化建議，此功能是系統的優勢所在，無需花費大量人工與時間分析教師教學質量情況。

1.3? 基于深度學習算法的教學質量評價與分析

學習樣本數據的內在規律與表示層次是深度學習的功能，設計教學質量評價系統時采用深度學習算法中的卷積神經網絡模型評價教學質量[13]。首先，構建教學質量評價指標體系;其次，采用卷積神經網絡模型學習訓練樣本，學習樣本為專家教學質量評價樣本，學習訓練樣本后構建教學質量評價模型;最后，輸入測試樣本，開始教學質量評價與分析，流程如圖3所示。

1） 教學質量評價指標體系構建

教學過程、教學環境、教學師資、教學質量監控是教學質量評價指標體系的一級指標，一級指標下分20個二級指標，最終構建的教學質量評價指標體系如圖4所示。

2） 基于卷積神經網絡的深度學習算法

卷積神經網絡的構成形式為一組（多組）卷積層+聚合層的模式，不同數量卷積器存在于卷積層中，卷積器功能是尋找教學質量評價數據的局部特征[14]。聚合層減少模型復雜性的方式為縮減下一層輸入節點數量，具體方法為以固定窗長的方式聚合卷積層輸出節點[15]。大部分聚合層輸出為固定窗長內節點最大值，綜合全部聚合層的數據值得到教學質量評價結果。卷積神經網絡聚合層與卷積層結構如圖5所示。

圖5中，卷積器輸出計算方法為：

卷積器輸出結果即為局部特征觀察結果，模型卷積完成后執行聚合操作，將卷積結果的最大值作為聚合輸出結果，即圖5中，將[D1]，[D2]中的最大值作為結果[M1]輸出。經過逐步聚合，卷積神經網絡模型輸出節點逐漸減少，綜合多個卷積節點的聚合輸出值提取教學質量評價特征的準確度更高。

卷積神經網絡學習以往專家教學質量評價樣本后，構建卷積神經網絡教學質量評價模型，輸入測試樣本后，得到教學質量評價輸出結果。

2? 系統性能測試

本文基于深度學習算法設計的教學質量評價系統包含大量數據，所以對運行的硬件與軟件環境存在一定要求。為保障系統高效運行，搭建如下測試環境：CPU為2.4 GHz，內存大小為4 GB，計算機硬盤為200 GB;基于Windows 7 64位系統具有穩定程度高、使用便捷的優勢，計算機采用Windows 7 64位操作系統。測試以某高校的2019年1月期末教學質量評價作為樣本數據，從系統界面設計效果與教學質量統計角度分析本文系統在教學質量評價方面的優勢。

2.1? 系統界面設計

本文系統用戶登錄界面如圖6所示。

在此界面中，不同類型的用戶通過賬號、密碼形式進入不同權限區域，執行相應操作。本文系統采用驗證碼的形式確保用戶為本人登錄，避免賬戶被盜現象，確保用戶使用安全性。

學生是教學質量評價的主體，學生用戶角度教學評價界面如圖7所示。

學生評價教師教學質量過程中，同時顯示教師的編號信息、姓名、所屬院系、評價等級與評價分數等信息，學生用戶提交評價結果后，具備兩次修改權限的機會。

基于深度學習算法的教學質量評價系統相對一般教學質量評價系統的優勢在于能夠分析教學中存在的問題，提出改進教學質量的建議。

教師教學質量分析與建議如圖8所示。

本文設計的教學質量評價系統的分析與建議功能體現了系統的智能化程度，分擔人工評估教師教學效果的工作量，提升了教學質量評價的運行效率。

2.2? 教學質量評價內容統計

以該高校廣告學專業教學質量評價為例，展示本文系統統計各學科教學質量情況，如表1所示。

不同學科教學質量評價統計顯示，本文系統能夠識別不同課程教學質量評價的最高分、最低分以及平均分，為全面分析教學質量提供了不同類型數據。

在本文系統導出以上9門學科教學質量占比的情況下，制成餅圖如圖9所示（以各學科教學質量評價分數均值計算）。

本文系統可根據用戶需求導出如圖9所示的不同學科教學質量占比情況餅圖，更加直觀地體現不同學科教學質量的優劣。圖中數據顯示，相對其他科目而言，平面設計教學質量相對優秀，其他學科教學質量相當。

3? 結? 論

本文基于深度學習算法設計教學質量評價系統，由此設計的系統智能化程度較高，準確做出教學質量評價的同時，根據教學質量分數評估教師教學過程中存在的問題，根據教學薄弱環節提出合理化教學改進建議。大部分教學質量評價系統不具備這種智能分析的功能，一般由管理員完成，增加了教學質量評價的工作量。所以本文系統最大的優勢在于提升教學質量評價運行效率、縮減人工評價工作量，是一種智能化的教學質量評價系統。

注：本文通訊作者為詹瑋。

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