BP神經網絡在研究生課堂教學評價中的應用

摘 要：為解決現階段研究生課堂教學監測和實施策略上的不足，該文提出一種利用BP神經網絡機器學習動態評價研究生課堂教學質量的方法。該方法能夠通過機器學習減少對專家的依賴，從而節省教學評估所需的人力和物力資源，確保課堂教學評價的準確性和穩定性。該文詳細闡述BP神經網絡在研究生課堂教學質量評價中的實踐措施，包括評價指標體系構建、數據采集與處理、BP神經網絡模型設計與優化、實際應用與評估和持續改進與推廣。該文實現教學監測與神經網絡領域的跨學科融合，為研究生教育質量監測改革帶來新的思路和方法。

關鍵詞：BP神經網絡；教學監測；課堂教學；研究生教育；教學方法

中圖分類號：G642 文獻標志碼：A 文章編號：2096-000X（2024）35-0086-04

Abstract： To address the current shortcomings in monitoring and implementing strategies for graduate classroom teaching， this paper proposes a method using BP neural network machine learning to dynamically evaluate the quality of graduate classroom teaching. The BP neural network method can reduce dependence on experts through learning， thereby saving human and material resources required for teaching evaluation， while ensuring the accuracy and stability of classroom teaching evaluation. This paper elaborates the practical measures of using the BP neural network in evaluating the quality of postgraduate classroom teaching， including the construction of an evaluation index system， data collection and processing， BP neural network model design and optimization， pratl8FnfzwXd712EMD/TlRiJ6ojw7mVavVyTaxfUhUAOQ=ctical application and assessment， and continuous improvement and promotion. This study achieves interdisciplinary integration between teaching monitoring and the field of neural networks， bringing new ideas and methods for the reform of graduate education quality monitoring.

Keywords： BP neural network; teaching monitoring; classroom teaching; graduate education; teaching method

盡管研究生階段學生的學習自主性有所提升，但課堂教學在教育活動中的中心地位仍未改變。在現代高等教育背景下，課堂教學評價被視為提升研究生教學水準的關鍵環節和制度化的重要組成部分，它不僅僅是一種評價工具，更體現了某種價值判斷。然而，當前我s3OJBra7Je+UiMjFA6I07RE3AuWWfp910VrDeEQxQAY=國高校在研究生課堂教學的監測與實施策略上存在諸多不足，這些問題在多項研究文獻中均有所涉及。其中包括評價方法的單調性、評價主體設計的不合理性、評價指標的權重分配不夠科學以及評價反饋的滯后性等問題。在現實中，由于人員變動、退休等原因，專家庫系統的變動會導致各評價指標的權重因專家個人喜好而有所變動，從而影響評價的客觀性和一致性。為了避免這種情況，需要對教學評價人員進行系統的專業培訓和資格認證，但這一過程既繁瑣又成本高昂。隨著研究生課堂教學相關大數據的獲取成本逐漸降低，如何利用基于動態反饋的課堂教學數據開發具有結構化學習能力的課堂教學監測模型已成為理論和實踐領域都亟需解決的問題。

本文提出一種結合專家評分和神經網絡機器學習的方法，以動態評價課堂教學質量。利用神經網絡模型進行課堂教學評價，克服了傳統課堂教學評價中評價方法單一、評價主體設置不合理、評價結果的反饋時滯長等問題，推動課堂教學監測向科學化方向發展。此外，采用神經網絡模型對課堂教學進行監測，能夠充分汲取專家的經驗與智慧。在模型推廣使用后，它將不再依賴專家的現場打分，進而消除了因專家個人偏好差異引發的群體決策不一致和不連續的問題，顯著提升教學質量評價的客觀公平。

一 相關研究進展

開展教學質量評價的關鍵是確立評價體系[1]。美國TEAM核心教學評價包括教學設計與計劃、教學環境與教學過程一級指標，這些指標既有定量的也有定性的。哈佛大學的通識課教學質量評價指標涉及課程內容、學生發展、互動、組織、效果和閱讀等方面。上述有代表性的研究概括出了美國當前對教學質量評價的維度。國內較有代表性的研究不多。邱文教提出教、學、督導評的三位一體課堂教學評價體系。朱德全等[2]提出課堂教學評價體系包括矢量、定位、理念、條件、運行和輸出子系統。任超等[3]提出研究生教育質量指數構建方法，采用核心要素、指標體系、數據采集處理、指標權重、計算檢驗和分析應用的基本方法。除了上述傳統的教學評價模式，學者開始討論新的技術融入教學質量評價中來。劉長紅等[4]提出一種人工智能賦能研究生課堂教學評價的新模式，新模式下的測評包括三個維度；在教師維度，設置語言清晰度、語言特征、表情、行動軌跡和教學動作等評價內容；在學生維度，設置學生到課率、抬頭率、表情分布、專注度、動作分布和發言頻率等評價內容；在場景維度，設置語音嘈雜度、師生話語量、互動頻率和學生座位等評價內容。何敬民[5]和隋欣[6]基于雨課堂混合式教學模式的數據，構建教學質量評價體系。李馨[7]提出了翻轉課堂教學評價基本原則，從課前學習材料、教學活動、學習支撐確定指標內容。黃文登等[8]在深度學習視角下設計了智慧課堂教學評價指標體系。

在教學質量評價方面，一部分學者專注于改進教學質量評價方法。劉文彬等[9]提出一種基于學生學習行為數據的在線可成教學質量評價方法。胡帥等[10-11]提出了基于主成分分析和學習矢量量化神經網絡相結合的教學質量評價模型，以及利用SOFM神經網絡進行口語課堂教學質量評價的方法，這兩種方法都取得了不錯的課堂教學質量監測效果。張敏[12]通過齊次Markov鏈分析方法，發現了學生在探究式教學模式后的學業成績有了明顯的提高。喻朝陽[13]提出了一種結合層次分析法、主成分分析和支持向量機的高數教學質量評價模型AHP-PCA-SVM，該方法對教學質量的評估精度和效率有顯著的提升作用。

由文獻可知，教學質量評價指標體系因為不同學科、專業有所差異，不能用一套固有指標體系開展不同專業類型課程的教學質量測評。為此，需要構建具有本學科特色的教學質量測評指標體系。此外，學者也關注評價方法的科學性和合理性，涌現了交叉學科的評價方法。眾多種類的評價方法各有千秋，但評價方法的核心是確定各指標的權重。神經網絡評價法的優勢是降低專家偏好導致群體決策結果難以達成的風險，能夠很好避免專家傾向不同導致群決策缺乏一致性和連續性的缺點，而這些問題在管理學教學質量評價中常被忽視。

二 BP神經網絡在研究生課堂教學質量監測中的應用

（一） BP神經網絡及其原理

人工神經網絡是一種模擬生物神經系統功能的計算模型。它由大量相互連接的人工神經元（也稱為節點或單元）組成，這些節點通過連接權重進行信息傳遞和處理。人工神經網絡可以有各種不同的結構和類型，例如前饋神經網絡、循環神經網絡、卷積神經網絡等。BP（Back Propagation）神經網絡，即反向傳播神經網絡，是一種具體的前饋神經網絡。該算法通過反向傳播誤差來更新網絡的權重和偏置，從而提升網絡的性能和準確度。BP神經網絡主要特征包括以下幾點：第一，它由輸入層、隱藏層和輸出層組成，其中隱藏層可以有多層。各層中的神經元通過加權連接接收輸入并傳遞輸出。第二，BP神經網絡使用反向傳播算法進行學習，通過計算預測輸出與實際輸出之間的誤差，并將該誤差反向傳播以調整權重，從而最小化誤差。第三，激活函數被用于引入非線性，使網絡能夠學習復雜的模式。BP神經網絡以其良好的學習能力和泛化能力，廣泛應用于模式識別、分類、回歸等領域。

BP神經網絡是一種多層前饋神經網絡，其基本原理如下：它由輸入層、隱藏層和輸出層組成。網絡運行分為前向傳播和反向傳播兩個階段。在前向傳播階段，輸入層的每個神經元接收輸入數據并將其傳遞給第一個隱藏層。每個隱藏層神經元接收的是前一層所有神經元輸出的加權和，再加上一個偏置項，經過激活函數的非線性變換后，得到該神經元的輸出。這一過程層層遞進，直至輸出層生成最終結果。反向傳播階段則是為了優化網絡參數，使其輸出更接近目標值。首先，根據網絡輸出和實際目標值計算誤差。然后，誤差通過反向傳播算法從輸出層逐層向前傳播，調整各層之間的權重和偏置項，以最小化誤差。具體來說，通過鏈式法則，計算出誤差對每個權重的偏導數（梯度），并更新權重值，使得誤差在每次迭代中逐步減少。梯度下降法的變種，如隨機梯度下降、動量法、Adam優化算法等，常用于提高訓練效率和穩定性。

綜上，BP神經網絡通過前向傳播計算輸出，通過反向傳播調整權重，從而不斷學習和優化模型，使其對輸入數據進行準確的分類或預測。在應用中，可以采用BP神經網絡算法程序更新傳統的AHP教學質量評價指標權重的方法，利用驗證集法將評價樣本分為訓練集和測試集，計算神經網絡統計數據的預測誤差，經過模型調試權重直到得到穩定的神經網絡。

（二） 應用BP神經網絡監測課堂教學質量的思路

引入BP神經網絡技術對研究生課堂教學過程進行監測和分析，根據測評結果反饋，改進教學方法和內容以提高教學質量。首先，按照課程性質來制定科學、合理的教學質量評估指標。形成針對研究生課程性質的個性化指標評估體系。這需要根據專業培養方案的要求，借鑒文獻中的評價指標，從教學管理部門、教師和研究生維度開發兼顧課程特點的課堂教學監測指標體系。其次，利用數據采集系統收集研究生課堂教學相關數據。數字化教室具有實時錄像和錄音功能，借助系統進行課堂數據采集，這些數據涉及學生及教師參與度、神態、課堂互動、教學動作程度和話語量等。基于新評價指標體系采集數據以便后續進行處理和分析。最后，將原先指標同等權重或依靠專家打分法確定指標權重的監測的方法，調整為依靠BP神經網絡法的監測方法。根據課堂教學神經網絡評價實測，檢驗訓練后的神經網絡評價模型的效果。在形成成熟神經網絡評價模型后，利用BP神經網絡檢測法及時對試點課堂教學質量進行反饋，并根據反饋結果改進教學方法和內容。

（三） BP神經網絡在課堂教學質量監測中的實踐措施

實施方案設計需要充分考慮評價指標體系構建、數據采集與預處理、BP神經網絡模型設計與調優、實際應用與評估和持續改進與推廣。BP神經網絡在課堂教學質量監測中的實踐措施如圖1所示。

1 評價指標體系構建

深入剖析當前研究生課堂教學中存在的普遍問題和瓶頸，其重點在于識別當前課堂教學中存在的具體問題。接著，制定科學、合理的教學質量評估指標，涵蓋多種維度，如教學計劃、教學手段、教學態度、教學內容、教學過程、教學效果、學生反饋和教學藝術等。評價指標體系的構建應結合教學管理部門、專業教師和研究生三方面的需求與反饋和確保其全面性與適用性。對于不同課程性質，還應根據專業培養方案的要求，借鑒現有文獻中的評價指標，細化并完善相應類別研究生課程的評價指標體系，以確保其針對性和有效性。

2 數據采集與處理

數據采集與處理是評估教學質量的核心環節。在確定需要監測的教學質量指標后，設計有效的數據采集手段成為關鍵。新技術手段的應用使得數據采集過程更加全面和精準。例如，通過視頻錄制軟件，可以詳細記錄課堂教學的每一個環節，這不僅提供了教師授課的直觀資料，也為后續的分析奠定了基礎。此外，課堂觀察方法依然是不可或缺的，它能從人類觀察者的角度捕捉到機器難以察覺的細節。而如iMotions軟件的面部識別技術和情感AI則為情緒和反應的分析提供了強大的支持，這些技術能夠實時分析學生的面部表情，判斷他們的情緒狀態，從而為教學反饋提供即時數據。Classroom平臺通過視頻分析，能精確監測學生的參與度、專注度等行為指標，確保采集數據的全面性和準確性。完成數據采集后，需要進行數據預處理。這包括清洗數據以去除噪聲和無效信息，確保數據準確可靠，以及從原始數據中提取對模型訓練有用的關鍵特征。這些特征可以是學生的面部表情變化、課堂互動次數、回答問題的頻率等。通過這些處理步驟，最終獲得的數據將更加適用于教學質量評估模型的訓練和優化，確保評估結果的科學性和實用性。數據預處理不僅提高了數據質量，也為后續的分析和模型構建提供了堅實的基礎，最終提升整體教學質量監測的有效性。

3 BP神經網絡模型設計與優化

在數據采集與處理的基礎上，進入到BP神經網絡模型的設計與優化階段。構建BP神經網絡教學質量評價模型需要經過仿真預測和反復調試，使得神經網絡達到穩定狀態。首先，根據教學質量監測的具體需求，確定BP神經網絡的結構設計，包括輸入層、隱藏層和輸出層的節點數量，激活函數的選擇等。輸入層的節點數量應與采集到的教學質量指標特征數據相對應，隱藏層的節點數量和層數則需通過實驗進行調整，以平衡模型的復雜度和訓練效率。輸出層的節點數量則取決于具體的教學質量評價結果維度。為了提高模型的準確性和穩定性，需要設計合適的損失函數和優化算法。接下來，利用歷史課堂教學質量評價數據對BP神經網絡模型進行訓練，通過不斷調整模型參數進行調優，以提高模型的泛化能力和適應性。

4 實際應用與評估

在完成BP神經網絡模型的設計與優化后，開始在實際研究生課堂中應用該模型。具體來說，將優化后的BP神經網絡模型嵌入到課堂教學質量監測系統中，實時監測教學過程中的各項質量指標。例如，通過實時視頻分析監測學生的參與度、理解度等指標，并在課后生成詳細的教學質量報告，為教師和教學管理人員提供即時的反饋。這種實時監測和反饋機制，不僅能夠幫助教師及時調整教學策略，提高教學效果，還能夠為教學管理部門提供科學的決策依據。為了評估BP神經網絡模型的實際應用效果，可以通過對比模型預測結果與實際教學效果，分析模型的準確性和實用性。例如，采用實際課堂教學效果評估數據對模型預測結果進行驗證，計算模型的準確率指標。通過這些評估手段，為后續的模型改進和推廣提供依據。

5 持續改進與推廣

根據評估結果和多方評價者的反饋，分析模型在實際應用中存在的問題和不足，進行針對性的改進。例如，調整模型參數、優化數據處理流程、完善評價指標體系等，以提高模型的準確性和適應性。同時，根據不斷變化的教學環境和需求，及時更新和升級監測系統，以保持其先進性和實用性。在此過程中，還可以開展多樣化的培訓和交流活動，幫助教師和教學管理人員掌握和應用該系統，充分發揮其在教學質量監測中的作用。最后，將項目經驗推廣到更廣泛的研究生課堂教學領域，通過學術交流、經驗分享等方式，促進教學質量監測改革的全面推進，為提高研究生教育質量作出積極貢獻。通過這些持續的改進和推廣措施，確保BP神經網絡在課堂教學質量監測中的應用取得長遠的成效。

上述是BP神經網絡在課堂教學質量監測中的實踐措施，在具體實施過程中仍需要根據實際情況進行進一步細化和調整。

三 結束語

BP神經網絡模型不僅有助于提高教學質量評價的準確性和穩定性，還能減少對專家的依賴，節省資源。論文從評價指標體系構建、數據采集與處理、模型設計與優化、實際應用與評估及持續改進與推廣五個方面詳細探討了BP神經網絡在課堂教學質量監測中的應用方法和步驟。基于BP神經網絡的實時的監測和反饋機制可為高校教師提供及時的教學改進建議，以促進研究生課堂教學質量的不斷提升。論文為研究生教育質量監測提供了新的思路和方法，期望能夠推動研究生課堂教學評價的科學化和現代化發展。

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