隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)在各高等學(xué)校數(shù)字化校園、智慧化校園建設(shè)的廣泛應(yīng)用。在教育大數(shù)據(jù)環(huán)境下,高校用好這些數(shù)據(jù),不僅影響著高等學(xué)校整個(gè)教育教學(xué)體系的有序運(yùn)行,而且也必將成為助力高等學(xué)校推動(dòng)教育教學(xué)體系改革、創(chuàng)新的不竭動(dòng)力。本文以Y校學(xué)生評(píng)教數(shù)據(jù)和學(xué)生在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,聚焦教學(xué)運(yùn)行情況和學(xué)生自主學(xué)習(xí)情況,利用基于改進(jìn)的K-modes算法對(duì)課堂教學(xué)運(yùn)行狀況進(jìn)行了聚類(lèi)分析,利用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)學(xué)生在線課程學(xué)習(xí)情況進(jìn)行了預(yù)測(cè)和對(duì)比研究,希望能對(duì)高校教學(xué)管理體系構(gòu)建和教學(xué)管理體系改革、創(chuàng)新提供有意義的參考。主要開(kāi)展了兩項(xiàng)研究工作:一是通過(guò)對(duì)某高校學(xué)生評(píng)教數(shù)據(jù)進(jìn)行了初步的分析和變換,利用改進(jìn)的余弦相異度算法對(duì)異常評(píng)教數(shù)據(jù)進(jìn)行了剔除,采用歸一化方法對(duì)評(píng)教數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化,采用傳統(tǒng)的K-modes算法對(duì)評(píng)教數(shù)據(jù)進(jìn)行了初步的聚類(lèi)分析,指出其存在的三個(gè)方面問(wèn)題,并基于這三個(gè)問(wèn)題,從聚類(lèi)族數(shù)確定、初始聚類(lèi)中心確定和聚類(lèi)距離度量等三個(gè)方面對(duì)傳統(tǒng)的K-modes算法進(jìn)行了改進(jìn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的算法更合理性和有效性。二是對(duì)某高校學(xué)生在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)格化處理,建立了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并對(duì)同一門(mén)課程同一名教師不同班級(jí)、同一門(mén)課程不同教師在不同班級(jí)、不同課程不同教師不同班級(jí)等三種情況進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果表明模型具有較好的適應(yīng)性;在此基礎(chǔ)上,將該模型與傳統(tǒng)的回歸分析模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型在各項(xiàng)指標(biāo)上都優(yōu)于回歸分析結(jié)果。本文盡管以某高校真實(shí)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,對(duì)教學(xué)運(yùn)行狀態(tài)及學(xué)生在線學(xué)習(xí)等兩個(gè)方面進(jìn)行了一些有意的探索,也得出了一些有一定參考價(jià)值的初步結(jié)論,但是由于時(shí)間比較倉(cāng)促,加之個(gè)人的能力有限,還沒(méi)有形成比較系統(tǒng)的軟件,后續(xù)將會(huì)繼續(xù)開(kāi)展研究工作,為教學(xué)管理者、教師、學(xué)生能夠及時(shí)、準(zhǔn)確地掌握真實(shí)的教學(xué)狀況,不斷提升教學(xué)質(zhì)量。
【學(xué)位單位】：延安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2020
【中圖分類(lèi)】：TP183;G642
【部分圖文】：

K-modes算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在教學(xué)評(píng)價(jià)與學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究-15-者仍致力于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，極大地助推了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究和發(fā)展，為今天的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用和快速發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基矗由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)工作的產(chǎn)物，人們經(jīng)過(guò)幾十年的研究總結(jié)，該網(wǎng)絡(luò)中的工作單元可分為三種類(lèi)型，分別稱作為輸入單元、輸出單元和隱單元，其具有非線性、非局限性、非常定性、非凸性等特征，具有自學(xué)習(xí)功能、聯(lián)想存儲(chǔ)功能和高速尋找優(yōu)化解的能力等優(yōu)點(diǎn)[43,44]。目前人們對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用主要是基于對(duì)人腦的仿真，采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法將等處理問(wèn)題劃分為若干個(gè)處理單元，通過(guò)分布式并行處理機(jī)制，使非結(jié)構(gòu)信息和一些感知信息的處理較過(guò)去有了質(zhì)的轉(zhuǎn)變，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在眾多領(lǐng)域的應(yīng)用開(kāi)辟了新空間。2.3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)與分類(lèi)（1）基本結(jié)構(gòu)多層結(jié)構(gòu)由三部分組成，即輸入層（Inputlayer）、隱藏層（Hiddenlayer）、輸出層（Outputlayer），輸入層和輸出層通常也稱之為交互層，隱藏層通常也稱之為處理層，具體如圖2-1所示：圖2-1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖Fig.2-1Neuralnetworkstructure輸入層（Inputlayer），該層由眾多的神經(jīng)元（Neuron）組成，其作用是用來(lái)接收外部大量非線形信息。輸入層的信息輸入通常是以向量的方式組織的。輸出層（Outputlayer），該層的作用將網(wǎng)絡(luò)接收到的信息經(jīng)過(guò)隱藏層神經(jīng)元傳輸、分析、處理形成結(jié)果信息輸出。輸出層的信息輸出通常也是以向量方式組織的。隱藏層（Hiddenlayer），有時(shí)也稱為“隱層”，是輸入層和輸出層之間所中間對(duì)象的總稱，因此，隱層可以有多個(gè)層，但習(xí)慣上仍將其看作是一層。隱藏層的神經(jīng)輸入輸出隱藏神經(jīng)

第二章相關(guān)概念與技術(shù)-16-元數(shù)目及層數(shù)通常與具體問(wèn)題相關(guān)聯(lián)，對(duì)于有多個(gè)隱藏層的網(wǎng)絡(luò)而言，它的前一個(gè)層的輸出就是它的下一層的輸入。（2）神經(jīng)元也稱之為神經(jīng)單元或神經(jīng)節(jié)點(diǎn)，和生物學(xué)類(lèi)似，神經(jīng)元是構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心，圖2-2和圖2-3分別展示了神經(jīng)元的生物結(jié)構(gòu)示意圖和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖。神經(jīng)元主要由樹(shù)突、突觸、細(xì)胞體和軸突組成，其中樹(shù)突是輸入通道，將其感知到的電位傳遞至細(xì)胞體；神經(jīng)細(xì)胞體一個(gè)二態(tài)機(jī)，當(dāng)接收到信號(hào)量達(dá)到或超過(guò)預(yù)先設(shè)置的閾值時(shí)被激活，狀態(tài)為“是”，否則不被激活（被抑制），狀態(tài)“否”；軸突是傳輸通道，將神經(jīng)細(xì)胞體產(chǎn)生信號(hào)經(jīng)突觸傳遞到其它神經(jīng)元。神經(jīng)元作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最基本的構(gòu)件，擔(dān)負(fù)著計(jì)算或處理功能，通常以計(jì)算函數(shù)稱為激勵(lì)函數(shù)（ActivationFunction）方式加表示，針對(duì)于不同的應(yīng)用目的其擔(dān)負(fù)的功能也有較大的差異，因此再選擇時(shí)要十分謹(jǐn)慎。具有代表性的激勵(lì)函數(shù)有：ReLu函數(shù)（RectifiedLinearUnitsSigmoid）、雙曲正切函數(shù)（Tanh）和softmax函數(shù)等。圖2-2神經(jīng)元的生物結(jié)構(gòu)示意圖圖2-3神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖Fig.2-2NeuronalcellstructureFig.2-3Neuronalstructureinneuralnetworks在圖2-3中，xi表示輸入信息,wi表示權(quán)重,b偏移值（也稱為截距）,y表示輸出信息，它們之間的關(guān)系如下：設(shè)掀（2-6）其中這里的掀掀（2-7）掀掀)（2-8）

第二章相關(guān)概念與技術(shù)-16-元數(shù)目及層數(shù)通常與具體問(wèn)題相關(guān)聯(lián)，對(duì)于有多個(gè)隱藏層的網(wǎng)絡(luò)而言，它的前一個(gè)層的輸出就是它的下一層的輸入。（2）神經(jīng)元也稱之為神經(jīng)單元或神經(jīng)節(jié)點(diǎn)，和生物學(xué)類(lèi)似，神經(jīng)元是構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心，圖2-2和圖2-3分別展示了神經(jīng)元的生物結(jié)構(gòu)示意圖和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖。神經(jīng)元主要由樹(shù)突、突觸、細(xì)胞體和軸突組成，其中樹(shù)突是輸入通道，將其感知到的電位傳遞至細(xì)胞體；神經(jīng)細(xì)胞體一個(gè)二態(tài)機(jī)，當(dāng)接收到信號(hào)量達(dá)到或超過(guò)預(yù)先設(shè)置的閾值時(shí)被激活，狀態(tài)為“是”，否則不被激活（被抑制），狀態(tài)“否”；軸突是傳輸通道，將神經(jīng)細(xì)胞體產(chǎn)生信號(hào)經(jīng)突觸傳遞到其它神經(jīng)元。神經(jīng)元作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最基本的構(gòu)件，擔(dān)負(fù)著計(jì)算或處理功能，通常以計(jì)算函數(shù)稱為激勵(lì)函數(shù)（ActivationFunction）方式加表示，針對(duì)于不同的應(yīng)用目的其擔(dān)負(fù)的功能也有較大的差異，因此再選擇時(shí)要十分謹(jǐn)慎。具有代表性的激勵(lì)函數(shù)有：ReLu函數(shù)（RectifiedLinearUnitsSigmoid）、雙曲正切函數(shù)（Tanh）和softmax函數(shù)等。圖2-2神經(jīng)元的生物結(jié)構(gòu)示意圖圖2-3神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖Fig.2-2NeuronalcellstructureFig.2-3Neuronalstructureinneuralnetworks在圖2-3中，xi表示輸入信息,wi表示權(quán)重,b偏移值（也稱為截距）,y表示輸出信息，它們之間的關(guān)系如下：設(shè)掀（2-6）其中這里的掀掀（2-7）掀掀)（2-8）
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