基于CS-ELM的思政教學(xué)成果評估方法研究

舒忠

(西安外事學(xué)院 商學(xué)院， 陜西 西安 710077)

0 引言

黨的十八大報告提出了“培養(yǎng)學(xué)生社會責(zé)任感、實踐能力和創(chuàng)新精神”“把立德樹人作為教育的根本任務(wù)”“全面提升黨的建設(shè)科學(xué)化水平”等一系列戰(zhàn)略規(guī)劃和部署，為加強高校思想政治教育指明了新的方向。改革開放以來，高校思想政治理論課課堂教學(xué)改革取得了較大的成就，尋找新模式下有效地進行思政理論教學(xué)的新穎方法及途經(jīng)，就凸顯出重要性[1-2]。

基于以上分析，如何提升高校思政課程教學(xué)水平，對課堂教學(xué)評價指標(biāo)及其體系的研究是提高水平的關(guān)鍵。針對極限學(xué)習(xí)機(extreme learning machine，ELM)模型性能受初始的輸入權(quán)重Wi和隱含層偏置bi的選擇影響，將布谷鳥搜索算法(Cuckoo search，CS)應(yīng)用于ELM模型的初始輸入權(quán)重Wi和隱含層偏置bi選擇，提出一種基于CS-ELM的高校思想政治教學(xué)效果評價方法。研究結(jié)果表明，與GA-ELM、PSO-ELM和ELM相比，CS-ELM可以有效地提高高校思想政治教育效果評價的精度，為高校思想政治教育效果評價提供了新的方法。

1 布谷鳥搜索算法

CS算法是受布谷鳥繁衍行為啟發(fā)而提出的基于如下三條規(guī)則的一種新穎群智能仿生優(yōu)化算法[3]。

規(guī)則1：布谷鳥每次隨機挑選一個寄生巢產(chǎn)下一枚鳥蛋；

規(guī)則2：保留適應(yīng)度最好的寄生巢到下一代；

規(guī)則3：可以選擇的寄生巢有一定數(shù)量限制，外來鳥蛋被鳥巢宿主發(fā)現(xiàn)的概率為pa∈[0,1]。

布谷鳥鳥巢位，如式(1)。

(1)

(2)

2 極限學(xué)習(xí)機

ELM是一種單隱含層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其模型結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

圖1 ELM模型結(jié)構(gòu)圖

假定有N個訓(xùn)練樣本(Xi,Yi)，輸入和目標(biāo)向量分別為Xi=[xi1,xi2,…,xin]T∈Rn和Ti=[ti1,ti2,…,tin]T∈Rm。X和T分別為n×Q維和m×Q維矩陣。因此，隱含層節(jié)點數(shù)為L的ELM模型的輸出[4]，如式(3)。

(3)

式中，βi表示ELM模型的輸出權(quán)重；g(x)表示ELM模型的激勵函數(shù)；Wi=[wi1,wi2,…,win]T表示ELM模型的輸入權(quán)重；Wi·Xj表示W(wǎng)i和Xj的內(nèi)積；bi表示ELM模型的第i個隱含層節(jié)點的偏置。

ELM學(xué)習(xí)目標(biāo)就是使得模型的輸出誤差最小，如式(4)。

(4)

聯(lián)合式(3)和式(4)，也就是存在βi、Wi和bi，如式(5)。

(5)

式(5)的矩陣，如式(6)。

Hβ=T

(6)

式中，H表示ELM模型的隱含層節(jié)點的輸出；β表示ELM模型的輸出權(quán)重矩陣。

H(W1,…,WL,b1,.…,bL,X1,…,XL)=

(7)

在ELM模型的訓(xùn)練過程中，保持Wi與bi不變，β的最小二乘解，如式(8)。

(8)

式(8)的最小二乘解，如式(9)。

(9)

3 基于CS-ELM的高校思想政治教育效果評價

3.1 思想政治教育效果評價指標(biāo)

為正確有效地評價高校思想政治教育效果狀況，遵循評價指標(biāo)選擇科學(xué)性、系統(tǒng)性、簡明性、客觀性、綜合性、可比性和可測性的原則，為了最大限度地反映各評價指標(biāo)的影響，在文獻[6-7]的基礎(chǔ)上，構(gòu)建出一個高校思想政治教育效果指標(biāo)體系，如圖2所示。

圖2 高校思想政治教學(xué)效果評價指標(biāo)體系

其主要包括3個層次，分別為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和要素層，其中包含5個一級評價指標(biāo)和25個二級評價指標(biāo)。

3.2 目標(biāo)函數(shù)

針對ELM模型性能受初始的輸入權(quán)重Wi和隱含層偏置bi的選擇影響，將CS算法應(yīng)用于ELM模型的初始輸入權(quán)重Wi和隱含層偏置bi選擇，提出一種基于CS-ELM的高校思想政治教學(xué)效果評價方法，目標(biāo)函數(shù)，如式(10)。

(10)

式中，yi和Oi分別表示期望輸出和實際輸出；n表示訓(xùn)練集樣本數(shù)量。

3.3 算法流程

首先，從基本素質(zhì)、教學(xué)態(tài)度、教學(xué)方法、教學(xué)能力和教學(xué)效果5個方面構(gòu)建出高校思想政治教學(xué)效果評價指標(biāo)[8-9]，然后通過專家打分的方式獲取每個評價指標(biāo)的得分和最終得分，之后將各評價指標(biāo)的得分作為CS-ELM的輸入，最終得分作為CS-ELM的輸出，建立CS-ELM的高校思想政治教學(xué)效果評價模型。各評價指標(biāo)的得分和高校思想政治教學(xué)效果評價綜合得分均由專家評價法得到。各個評價指標(biāo)得分分為1、0.7、0.5、0.3和0.1 ，對應(yīng)等級分別為優(yōu)、良、中、較差和差。基于CS-ELM的高校思想政治教學(xué)效果評價算法流程可詳細(xì)描述如下。

Step1：讀取高校思想政治教學(xué)效果評價數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集，并進行歸一化處理；

Step2：設(shè)定CS算法參數(shù)：鳥巢數(shù)量為N，最大迭代次數(shù)為M，外來鳥蛋被鳥巢宿主發(fā)現(xiàn)的概率為pa，根據(jù)式(10)計算所有鳥巢目標(biāo)函數(shù)值；

Step3：按式(1)更新鳥巢位置，計算更新后鳥巢的目標(biāo)函數(shù)值，并與更新前的目標(biāo)函數(shù)值進行比較，將目標(biāo)函數(shù)值較好的鳥巢作為當(dāng)前位置；

Step4：生成均勻分析的隨機數(shù)r，r∈(0,1)，如果r>pa，按式(2)更新鳥巢位置，計算所有鳥巢目標(biāo)函數(shù)值，將目標(biāo)函數(shù)值最好的鳥巢位置保留下來；

Step5：判斷算法是否終止。若滿足終止條件，則記錄歷史最優(yōu)解；反之，返回Step3；

Step6：最好的鳥巢位置對應(yīng)ELM模型的最佳初始輸入權(quán)重Wi和最佳隱含層偏置bi，將最佳初始輸入權(quán)重Wi和最佳隱含層偏置bi代入ELM模型進行高校思想政治教育效果評價。

4 實證與結(jié)果分析

4.1 數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)來源于某高校2008—2017年的高校思想政治教育效果評價數(shù)據(jù)，針對所獲得的數(shù)據(jù)采用最大值法對其進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。按照1-9標(biāo)度法[10-11]，通過對各個評價指標(biāo)的兩兩對比來獲得高校思想政治教學(xué)效果評價指標(biāo)得分?jǐn)?shù)據(jù)和教學(xué)效果評價得分?jǐn)?shù)據(jù)。各評價指標(biāo)得分和最終得分，如表1、表2所示。

表1 思政教學(xué)效果評價指標(biāo)得分

表2 思政教學(xué)效果評價最終得分

4.2 評價指標(biāo)

采用均方根誤差(RMSE)與相關(guān)系數(shù)(R)作為指標(biāo)衡量高校思想政治教學(xué)效果評價，如式(11)、式(12)。

(11)

(12)

式中，n表示樣本數(shù)量；xk和predk表示第k個樣本的實際得分和預(yù)測得分。

4.3 結(jié)果分析

根據(jù)文獻[12-13]將高校思想政治課堂教學(xué)效果分為很好、較好、一般、較差和非常差5個等級。其評價等級劃分，如表3所示。

2008—2017年專家打分獲得10組數(shù)據(jù)，將2008—2013年的評價數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，2014—2017年的評價數(shù)據(jù)作為測試集。訓(xùn)練集數(shù)據(jù)用于建立CS-ELM高校思想政治教學(xué)效果評價模型；測試集數(shù)據(jù)用于檢驗CS-ELM高校思想政治教學(xué)效果評價模型的正確性。為突出CS-ELM高校思想政治教學(xué)效果評價模型的優(yōu)勢，將CS-ELM和PSO-ELM、GA-ELM和ELM進行對比。參數(shù)設(shè)置，如表4所示。

表3 評價等級劃分

表4 算法參數(shù)設(shè)置

高校思想政治教學(xué)效果評價結(jié)果，如圖3和表5所示。

圖3 高校思想政治教學(xué)效果評價結(jié)果

表5 高校思想政治教學(xué)效果評價結(jié)果對比

根據(jù)高校思想政治教學(xué)效果評價結(jié)果可知：(1)從對高校思想政治教學(xué)效果評價的整體來看，采用CS-ELM最優(yōu)，因此采用CS-ELM模型，高校思想政治教學(xué)效果評價的效果最佳；(2)CS-ELM、GA-ELM和PSO-ELM評價精度優(yōu)于ELM，主要因為CS、GA和PSO等算法對ELM模型所涉及到的權(quán)值、偏置進行了優(yōu)化，這使得采用ELM模型對高校思想政治教學(xué)效果的評價精度得到了大大提升。

5 總結(jié)

本研究提出一種高校思想政治教學(xué)效果的CS-ELM評價模型。研究結(jié)果表明，與GA-ELM、PSO-ELM和ELM相比，CS-ELM可以有效地提高高校思想政治教學(xué)效果評價精度，為高校思想政治教學(xué)效果評價提供了新的方法；然而本研究可研究的因素較少，影響高校思想政治教學(xué)效果評價的結(jié)果，后續(xù)將研究更多影響因素對高校思想政治教學(xué)效果評價的影響，提高模型的適應(yīng)性；此外，針對ELM模型的初始權(quán)值和隱含層偏置的隨機化，考慮將核極限學(xué)習(xí)機引入高校思想政治教學(xué)效果評價，以提高模型的穩(wěn)定性。