本文關鍵詞：基于LMBP算法的網(wǎng)絡學習評價體系設計，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著計算機技術的發(fā)展和網(wǎng)絡技術的不斷進步,網(wǎng)絡學習在教育領域也逐漸地發(fā)展起來。網(wǎng)絡學習評價在整個網(wǎng)絡學習中起著至關重要的作用,它不僅要甄別和選拔學生,還要起到反饋、矯正和促進學生發(fā)展的作用,以促進整個網(wǎng)絡學習的開展。因此,設計一個科學有效的網(wǎng)絡學習評價體系,是搞好網(wǎng)絡學習的關鍵。 本論文通過分析閱讀國內外大量網(wǎng)絡學習評價有關文獻,總結其研究主攻方向,分析研究薄弱環(huán)節(jié),發(fā)現(xiàn)目前我國在科學設計網(wǎng)絡學習評價模型、評價內容、評價標準等方面存在不足。據(jù)此,筆者對目前主流的網(wǎng)絡學習評價方法進行了比較,最終選用神經(jīng)網(wǎng)絡評價法中的LMBP算法進行網(wǎng)絡學習評價體系設計。 本文結合具體平臺,分析其評價方式存在的不足及產(chǎn)生原因,并在此基礎上重新設計評價指標體系和評價模型。利用數(shù)據(jù)挖掘方法獲得影響學習者網(wǎng)絡學習效果的相關數(shù)據(jù),并進行數(shù)據(jù)處理與抽樣。編寫程序代碼,并進行模型訓練和仿真測試。仿真結果表明,訓練后的LMBP網(wǎng)絡模型能夠很好地逼近目標函數(shù),這表明基于LMBP算法的網(wǎng)絡學習評價模型泛化性能較好,用訓練好的網(wǎng)絡學習評價模型對該學習平臺的在線學習者進行評價,能夠得到較為科學有效的結果。最后,本文分析模型在評價指標設計上的不足,并提出了改進方案。
【關鍵詞】：網(wǎng)絡學習評價 LMBP算法 評價體系設計
【學位授予單位】：福建師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：G434
【目錄】：

• 中文摘要2-3
• Abstract3-4
• 中文文摘4-6
• 目錄6-8
• 前言8-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 項目研究背景9
• 1.2 項目研究現(xiàn)狀9-15
• 1.2.1 國外網(wǎng)絡學習評價研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 國內網(wǎng)絡學習評價研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.3 目前主流的網(wǎng)絡學習評價方法及優(yōu)缺點比較12-15
• 1.3 項目研究的目的與意義15
• 1.4 項目研究的內容及創(chuàng)新點15-16
• 1.5 論文結構和研究框架16-17
• 第2章 LMBP算法理論基礎17-23
• 2.1 基本BP算法原理17-20
• 2.1.1 信號的前向傳播過程18
• 2.1.2 誤差的反向傳播過程18-20
• 2.2 LMBP算法原理20-23
• 第3章 網(wǎng)絡學習評價指標體系構建23-27
• 3.1 評價方式介紹及不足分析23-24
• 3.2 基于LMBP算法的網(wǎng)絡學習評價模型設計24-27
• 3.2.1 評價要素確定24-25
• 3.2.2 評價模型建立25-27
• 第4章 網(wǎng)絡學習評價數(shù)據(jù)的收集與整理27-31
• 4.1 數(shù)據(jù)的收集27
• 4.2 數(shù)據(jù)的預處理27-28
• 4.3 數(shù)據(jù)的歸一化處理28-29
• 4.4 訓練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)的確定29-31
• 第5章 網(wǎng)絡學習評價模型的實驗仿真31-39
• 5.1 MATLAB7.0神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱及其相關函數(shù)簡介31-32
• 5.2 網(wǎng)絡學習評價模型仿真過程32-39
• 第6章 網(wǎng)絡學習評價指標體系改進39-41
• 6.1 評價要素確定39-40
• 6.2 評價指標體系的確定40-41
• 第7章 結論41-43
• 參考文獻43-47
• 附錄1 訓練樣本和測試樣本歸一化數(shù)據(jù)47-75
• 附錄2 基于LMBP算法的網(wǎng)絡學習評價模型部分關鍵代碼75-77
• 附錄3 神經(jīng)網(wǎng)絡仿真結果與目標輸出對比表77-91
• 致謝91-97
• 個人簡歷97

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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  本文關鍵詞：基于LMBP算法的網(wǎng)絡學習評價體系設計，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：259385