BP神经网络在研究生课堂教学评价中的应用

摘 要：为解决现阶段研究生课堂教学监测和实施策略上的不足，该文提出一种利用BP神经网络机器学习动态评价研究生课堂教学质量的方法。该方法能够通过机器学习减少对专家的依赖，从而节省教学评估所需的人力和物力资源，确保课堂教学评价的准确性和稳定性。该文详细阐述BP神经网络在研究生课堂教学质量评价中的实践措施，包括评价指标体系构建、数据采集与处理、BP神经网络模型设计与优化、实际应用与评估和持续改进与推广。该文实现教学监测与神经网络领域的跨学科融合，为研究生教育质量监测改革带来新的思路和方法。

关键词：BP神经网络；教学监测；课堂教学；研究生教育；教学方法

中图分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：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

尽管研究生阶段学生的学习自主性有所提升，但课堂教学在教育活动中的中心地位仍未改变。在现代高等教育背景下，课堂教学评价被视为提升研究生教学水准的关键环节和制度化的重要组成部分，它不仅仅是一种评价工具，更体现了某种价值判断。然而，当前我s3OJBra7Je+UiMjFA6I07RE3AuWWfp910VrDeEQxQAY=国高校在研究生课堂教学的监测与实施策略上存在诸多不足，这些问题在多项研究文献中均有所涉及。其中包括评价方法的单调性、评价主体设计的不合理性、评价指标的权重分配不够科学以及评价反馈的滞后性等问题。在现实中，由于人员变动、退休等原因，专家库系统的变动会导致各评价指标的权重因专家个人喜好而有所变动，从而影响评价的客观性和一致性。为了避免这种情况，需要对教学评价人员进行系统的专业培训和资格认证，但这一过程既繁琐又成本高昂。随着研究生课堂教学相关大数据的获取成本逐渐降低，如何利用基于动态反馈的课堂教学数据开发具有结构化学习能力的课堂教学监测模型已成为理论和实践领域都亟需解决的问题。

本文提出一种结合专家评分和神经网络机器学习的方法，以动态评价课堂教学质量。利用神经网络模型进行课堂教学评价，克服了传统课堂教学评价中评价方法单一、评价主体设置不合理、评价结果的反馈时滞长等问题，推动课堂教学监测向科学化方向发展。此外，采用神经网络模型对课堂教学进行监测，能够充分汲取专家的经验与智慧。在模型推广使用后，它将不再依赖专家的现场打分，进而消除了因专家个人偏好差异引发的群体决策不一致和不连续的问题，显著提升教学质量评价的客观公平。

一 相关研究进展

开展教学质量评价的关键是确立评价体系[1]。美国TEAM核心教学评价包括教学设计与计划、教学环境与教学过程一级指标，这些指标既有定量的也有定性的。哈佛大学的通识课教学质量评价指标涉及课程内容、学生发展、互动、组织、效果和阅读等方面。上述有代表性的研究概括出了美国当前对教学质量评价的维度。国内较有代表性的研究不多。邱文教提出教、学、督导评的三位一体课堂教学评价体系。朱德全等[2]提出课堂教学评价体系包括矢量、定位、理念、条件、运行和输出子系统。任超等[3]提出研究生教育质量指数构建方法，采用核心要素、指标体系、数据采集处理、指标权重、计算检验和分析应用的基本方法。除了上述传统的教学评价模式，学者开始讨论新的技术融入教学质量评价中来。刘长红等[4]提出一种人工智能赋能研究生课堂教学评价的新模式，新模式下的测评包括三个维度；在教师维度，设置语言清晰度、语言特征、表情、行动轨迹和教学动作等评价内容；在学生维度，设置学生到课率、抬头率、表情分布、专注度、动作分布和发言频率等评价内容；在场景维度，设置语音嘈杂度、师生话语量、互动频率和学生座位等评价内容。何敬民[5]和隋欣[6]基于雨课堂混合式教学模式的数据，构建教学质量评价体系。李馨[7]提出了翻转课堂教学评价基本原则，从课前学习材料、教学活动、学习支撑确定指标内容。黄文登等[8]在深度学习视角下设计了智慧课堂教学评价指标体系。

在教学质量评价方面，一部分学者专注于改进教学质量评价方法。刘文彬等[9]提出一种基于学生学习行为数据的在线可成教学质量评价方法。胡帅等[10-11]提出了基于主成分分析和学习矢量量化神经网络相结合的教学质量评价模型，以及利用SOFM神经网络进行口语课堂教学质量评价的方法，这两种方法都取得了不错的课堂教学质量监测效果。张敏[12]通过齐次Markov链分析方法，发现了学生在探究式教学模式后的学业成绩有了明显的提高。喻朝阳[13]提出了一种结合层次分析法、主成分分析和支持向量机的高数教学质量评价模型AHP-PCA-SVM，该方法对教学质量的评估精度和效率有显著的提升作用。

由文献可知，教学质量评价指标体系因为不同学科、专业有所差异，不能用一套固有指标体系开展不同专业类型课程的教学质量测评。为此，需要构建具有本学科特色的教学质量测评指标体系。此外，学者也关注评价方法的科学性和合理性，涌现了交叉学科的评价方法。众多种类的评价方法各有千秋，但评价方法的核心是确定各指标的权重。神经网络评价法的优势是降低专家偏好导致群体决策结果难以达成的风险，能够很好避免专家倾向不同导致群决策缺乏一致性和连续性的缺点，而这些问题在管理学教学质量评价中常被忽视。

二 BP神经网络在研究生课堂教学质量监测中的应用

（一） BP神经网络及其原理

人工神经网络是一种模拟生物神经系统功能的计算模型。它由大量相互连接的人工神经元（也称为节点或单元）组成，这些节点通过连接权重进行信息传递和处理。人工神经网络可以有各种不同的结构和类型，例如前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等。BP（Back Propagation）神经网络，即反向传播神经网络，是一种具体的前馈神经网络。该算法通过反向传播误差来更新网络的权重和偏置，从而提升网络的性能和准确度。BP神经网络主要特征包括以下几点：第一，它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层可以有多层。各层中的神经元通过加权连接接收输入并传递输出。第二，BP神经网络使用反向传播算法进行学习，通过计算预测输出与实际输出之间的误差，并将该误差反向传播以调整权重，从而最小化误差。第三，激活函数被用于引入非线性，使网络能够学习复杂的模式。BP神经网络以其良好的学习能力和泛化能力，广泛应用于模式识别、分类、回归等领域。

BP神经网络是一种多层前馈神经网络，其基本原理如下：它由输入层、隐藏层和输出层组成。网络运行分为前向传播和反向传播两个阶段。在前向传播阶段，输入层的每个神经元接收输入数据并将其传递给第一个隐藏层。每个隐藏层神经元接收的是前一层所有神经元输出的加权和，再加上一个偏置项，经过激活函数的非线性变换后，得到该神经元的输出。这一过程层层递进，直至输出层生成最终结果。反向传播阶段则是为了优化网络参数，使其输出更接近目标值。首先，根据网络输出和实际目标值计算误差。然后，误差通过反向传播算法从输出层逐层向前传播，调整各层之间的权重和偏置项，以最小化误差。具体来说，通过链式法则，计算出误差对每个权重的偏导数（梯度），并更新权重值，使得误差在每次迭代中逐步减少。梯度下降法的变种，如随机梯度下降、动量法、Adam优化算法等，常用于提高训练效率和稳定性。

综上，BP神经网络通过前向传播计算输出，通过反向传播调整权重，从而不断学习和优化模型，使其对输入数据进行准确的分类或预测。在应用中，可以采用BP神经网络算法程序更新传统的AHP教学质量评价指标权重的方法，利用验证集法将评价样本分为训练集和测试集，计算神经网络统计数据的预测误差，经过模型调试权重直到得到稳定的神经网络。

（二） 应用BP神经网络监测课堂教学质量的思路

引入BP神经网络技术对研究生课堂教学过程进行监测和分析，根据测评结果反馈，改进教学方法和内容以提高教学质量。首先，按照课程性质来制定科学、合理的教学质量评估指标。形成针对研究生课程性质的个性化指标评估体系。这需要根据专业培养方案的要求，借鉴文献中的评价指标，从教学管理部门、教师和研究生维度开发兼顾课程特点的课堂教学监测指标体系。其次，利用数据采集系统收集研究生课堂教学相关数据。数字化教室具有实时录像和录音功能，借助系统进行课堂数据采集，这些数据涉及学生及教师参与度、神态、课堂互动、教学动作程度和话语量等。基于新评价指标体系采集数据以便后续进行处理和分析。最后，将原先指标同等权重或依靠专家打分法确定指标权重的监测的方法，调整为依靠BP神经网络法的监测方法。根据课堂教学神经网络评价实测，检验训练后的神经网络评价模型的效果。在形成成熟神经网络评价模型后，利用BP神经网络检测法及时对试点课堂教学质量进行反馈，并根据反馈结果改进教学方法和内容。

（三） BP神经网络在课堂教学质量监测中的实践措施

实施方案设计需要充分考虑评价指标体系构建、数据采集与预处理、BP神经网络模型设计与调优、实际应用与评估和持续改进与推广。BP神经网络在课堂教学质量监测中的实践措施如图1所示。

1 评价指标体系构建

深入剖析当前研究生课堂教学中存在的普遍问题和瓶颈，其重点在于识别当前课堂教学中存在的具体问题。接着，制定科学、合理的教学质量评估指标，涵盖多种维度，如教学计划、教学手段、教学态度、教学内容、教学过程、教学效果、学生反馈和教学艺术等。评价指标体系的构建应结合教学管理部门、专业教师和研究生三方面的需求与反馈和确保其全面性与适用性。对于不同课程性质，还应根据专业培养方案的要求，借鉴现有文献中的评价指标，细化并完善相应类别研究生课程的评价指标体系，以确保其针对性和有效性。

2 数据采集与处理

数据采集与处理是评估教学质量的核心环节。在确定需要监测的教学质量指标后，设计有效的数据采集手段成为关键。新技术手段的应用使得数据采集过程更加全面和精准。例如，通过视频录制软件，可以详细记录课堂教学的每一个环节，这不仅提供了教师授课的直观资料，也为后续的分析奠定了基础。此外，课堂观察方法依然是不可或缺的，它能从人类观察者的角度捕捉到机器难以察觉的细节。而如iMotions软件的面部识别技术和情感AI则为情绪和反应的分析提供了强大的支持，这些技术能够实时分析学生的面部表情，判断他们的情绪状态，从而为教学反馈提供即时数据。Classroom平台通过视频分析，能精确监测学生的参与度、专注度等行为指标，确保采集数据的全面性和准确性。完成数据采集后，需要进行数据预处理。这包括清洗数据以去除噪声和无效信息，确保数据准确可靠，以及从原始数据中提取对模型训练有用的关键特征。这些特征可以是学生的面部表情变化、课堂互动次数、回答问题的频率等。通过这些处理步骤，最终获得的数据将更加适用于教学质量评估模型的训练和优化，确保评估结果的科学性和实用性。数据预处理不仅提高了数据质量，也为后续的分析和模型构建提供了坚实的基础，最终提升整体教学质量监测的有效性。

3 BP神经网络模型设计与优化

在数据采集与处理的基础上，进入到BP神经网络模型的设计与优化阶段。构建BP神经网络教学质量评价模型需要经过仿真预测和反复调试，使得神经网络达到稳定状态。首先，根据教学质量监测的具体需求，确定BP神经网络的结构设计，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数量，激活函数的选择等。输入层的节点数量应与采集到的教学质量指标特征数据相对应，隐藏层的节点数量和层数则需通过实验进行调整，以平衡模型的复杂度和训练效率。输出层的节点数量则取决于具体的教学质量评价结果维度。为了提高模型的准确性和稳定性，需要设计合适的损失函数和优化算法。接下来，利用历史课堂教学质量评价数据对BP神经网络模型进行训练，通过不断调整模型参数进行调优，以提高模型的泛化能力和适应性。

4 实际应用与评估

在完成BP神经网络模型的设计与优化后，开始在实际研究生课堂中应用该模型。具体来说，将优化后的BP神经网络模型嵌入到课堂教学质量监测系统中，实时监测教学过程中的各项质量指标。例如，通过实时视频分析监测学生的参与度、理解度等指标，并在课后生成详细的教学质量报告，为教师和教学管理人员提供即时的反馈。这种实时监测和反馈机制，不仅能够帮助教师及时调整教学策略，提高教学效果，还能够为教学管理部门提供科学的决策依据。为了评估BP神经网络模型的实际应用效果，可以通过对比模型预测结果与实际教学效果，分析模型的准确性和实用性。例如，采用实际课堂教学效果评估数据对模型预测结果进行验证，计算模型的准确率指标。通过这些评估手段，为后续的模型改进和推广提供依据。

5 持续改进与推广

根据评估结果和多方评价者的反馈，分析模型在实际应用中存在的问题和不足，进行针对性的改进。例如，调整模型参数、优化数据处理流程、完善评价指标体系等，以提高模型的准确性和适应性。同时，根据不断变化的教学环境和需求，及时更新和升级监测系统，以保持其先进性和实用性。在此过程中，还可以开展多样化的培训和交流活动，帮助教师和教学管理人员掌握和应用该系统，充分发挥其在教学质量监测中的作用。最后，将项目经验推广到更广泛的研究生课堂教学领域，通过学术交流、经验分享等方式，促进教学质量监测改革的全面推进，为提高研究生教育质量作出积极贡献。通过这些持续的改进和推广措施，确保BP神经网络在课堂教学质量监测中的应用取得长远的成效。

上述是BP神经网络在课堂教学质量监测中的实践措施，在具体实施过程中仍需要根据实际情况进行进一步细化和调整。

三 结束语

BP神经网络模型不仅有助于提高教学质量评价的准确性和稳定性，还能减少对专家的依赖，节省资源。论文从评价指标体系构建、数据采集与处理、模型设计与优化、实际应用与评估及持续改进与推广五个方面详细探讨了BP神经网络在课堂教学质量监测中的应用方法和步骤。基于BP神经网络的实时的监测和反馈机制可为高校教师提供及时的教学改进建议，以促进研究生课堂教学质量的不断提升。论文为研究生教育质量监测提供了新的思路和方法，期望能够推动研究生课堂教学评价的科学化和现代化发展。

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