本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機的學習過程性評價研究

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【摘要】：學習評價能夠使教師快速地了解學生在課堂教學中的學習表現(xiàn),因此評價在課堂教學環(huán)節(jié)中扮演著非常重要的角色。傳統(tǒng)評價方式是采用總結(jié)性評價方式,通過考試成績來考察學生的最終學習結(jié)果,以成績論能力。而在提倡素質(zhì)教育的時代,傳統(tǒng)評價方式已不能適應(yīng)社會的發(fā)展,因而一種新的評價方式,即過程性評價應(yīng)運而生。過程性評價既能夠有效促進學生的學習,又能夠優(yōu)化教師教學。但是在過程性評價的使用過程中,仍然存在著缺陷,比如教師對學習者的偏見、邏輯錯誤,信息收集不足等,易造成過程性評價的信度與效度的降低,且過程性評價的使用易增加教師的工作負擔。因此,需要提出一種更加科學、合理的方法來解決過程性評價中所存在的問題。針對教育問題,由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠處理海量數(shù)據(jù)中潛在的有用信息,因此數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)應(yīng)用于教學質(zhì)量評價、遠程教育、網(wǎng)絡(luò)學習形成性評價等方面,且均取得很好的應(yīng)用價值。對過程性評價結(jié)果進行分析,可以看出該問題是一個分類問題,而數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)之一就是進行分類,所以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來實施。分類算法能夠利用已有數(shù)據(jù)對未知結(jié)果進行預(yù)測分類,支持向量機同其他分類算法進行比較,在解決小樣本、非線性及高維模式識別中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢。因此選擇支持向量機算法來預(yù)測過程性評價的最終結(jié)果。針對過程性評價的缺陷,利用支持向量機分類算法來解決,主要工作如下:(1)分析過程性評價的三種表現(xiàn)形式,根據(jù)具體需求,選擇使用評價量表來表現(xiàn)過程性評價。根據(jù)過程性評價指標體系中需遵守的相應(yīng)設(shè)計原則,制定了《C程序設(shè)計》該門課程的評價指標體系,進一步制定相關(guān)的評價量表。(2)由于評價指標內(nèi)容可能存在缺失,且各評價指標間存在的非線性關(guān)系,因此,將支持向量機算法應(yīng)用于學習過程性評價中,構(gòu)建了基于支持向量機算法的過程性評價模型,用來解決過程性評價中存在的問題。(3)對大同大學教育與科學學院上《C程序設(shè)計》課程的大一學生進行了過程性評價教學,并填寫了相應(yīng)的評價量表,并將評價量表中的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計、收集,得到多個數(shù)據(jù)集。然后應(yīng)用MATLAB軟件,利用LIBSVM對收集到的四個數(shù)據(jù)集進行仿真實驗,并對其分析。將SVM算法的預(yù)測精度與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行比較,分析結(jié)果表明,支持向量機對多個數(shù)據(jù)集進行分類,具有很好的準確率,且預(yù)測精度優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò),能夠很好的預(yù)測未標記樣本。
【關(guān)鍵詞】：評價指標 過程性評價 分類算法 支持向量機 數(shù)據(jù)挖掘
【學位授予單位】：重慶師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：G434
【目錄】：

• 中文摘要5-7
• 英文摘要7-9
• 目錄9-11
• 1 緒論11-16
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 論文的主要研究內(nèi)容及研究方法14-15
• 1.3.1 主要研究內(nèi)容14
• 1.3.2 研究方法14
• 1.3.3 論文的組織結(jié)構(gòu)14-15
• 1.4 本章小結(jié)15-16
• 2 學習過程性評價的理論與方法16-21
• 2.1 學習過程性評價的理論16-18
• 2.1.1 過程性評價的基本概念16-17
• 2.1.2 過程性評價的意義與價值17-18
• 2.2 過程性評價的方法18-20
• 2.2.1 過程性評價的工具18-19
• 2.2.2 過程性評價的優(yōu)點與局限性19-20
• 2.3 本章小結(jié)20-21
• 3 基于支持向量機的學習過程性評價模型21-29
• 3.1 支持向量機概述21-24
• 3.1.1 支持向量機的兩分類模型21-23
• 3.1.2 支持向量機的多分類模型23-24
• 3.2 基于支持向量機的評價指標體系的構(gòu)建24-27
• 3.2.1 構(gòu)建指標體系的基本原則24-25
• 3.2.2 構(gòu)建學習過程性評價指標體系25-27
• 3.3 支持向量機的過程性評價27-28
• 3.4 本章小結(jié)28-29
• 4 基于Matlab的學習過程性評價實例分析29-35
• 4.1 數(shù)據(jù)的選取29-31
• 4.1.1 評價量表的編制29
• 4.1.2 過程性評價的實施29-30
• 4.1.3 評價量表中評價數(shù)據(jù)的處理30-31
• 4.2 評價結(jié)果分析31-34
• 4.3 本章小結(jié)34-35
• 5 總結(jié)35-37
• 5.1 工作總結(jié)35
• 5.2 下一步研究工作35-37
• 參考文獻37-39
• 附錄A：作者攻讀碩士學位期間發(fā)表論文及科研情況39-40
• 附錄B：學習過程性評價量表40-41
• 致謝#@@

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本文編號：871083