辛建英

摘 要： 針對(duì)當(dāng)前大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型存在的局限性，提出改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型。對(duì)當(dāng)前大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析和探討，并根據(jù)相關(guān)研究建立大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，并針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化問題進(jìn)行改進(jìn)；最后通過大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)對(duì)模型的可行性進(jìn)行測(cè)試。結(jié)果表明，改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量的評(píng)價(jià)精度，評(píng)價(jià)結(jié)果更加科學(xué)、可靠，具有廣泛的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞： 大學(xué)物理； 實(shí)驗(yàn)教學(xué)； 質(zhì)量評(píng)價(jià)； 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 指標(biāo)體系

中圖分類號(hào)： TN711?34； TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）15?0146?04

Abstract： An improved neural network based teaching quality evaluation model of university physics experiment is proposed according to the limitation existing in teaching quality evaluation model of university physics experiment. The research status of the current university physics experiment teaching quality evaluation is analyzed and discussed. The index system of the university physics experiment teaching quality evaluation was established according to the related research. The BP neural network is adopted to establish the teaching quality evaluation model of university physics experiment. The BP neural network parameter optimization was improved. The feasibility of the model was tested by mean of university physics experiment teaching quality evaluation experiment. The results show that the improved neural network can improve the accuracy of university physics experiment teaching quality evaluation， make the evaluation result more scientific and reliable， and has broad prospect.

Keywords： university physics； experiment teaching； quality evaluation； neural network； indicator system

0 引 言

近年來，隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，高等教育發(fā)生了跨越式發(fā)展，招生規(guī)?？涨皵U(kuò)大，教學(xué)資源嚴(yán)重短缺，如何保證教學(xué)質(zhì)量是所有大學(xué)面臨的問題，其中大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)是一門基礎(chǔ)課程，其教學(xué)質(zhì)量對(duì)后繼許多課程的教學(xué)有直接影響，因此建立科學(xué)、客觀的大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型引起了教學(xué)管理部門的高度重視[1?2]。

大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)過程受到多種條件的影響，是一個(gè)具有眾多評(píng)價(jià)指標(biāo)的復(fù)雜問題[3]。針對(duì)大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)問題，許多老師和管理人員對(duì)其進(jìn)行了深入分析，提出了許多可行的大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型[4]。最原始的大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)模型為專家系統(tǒng)，由許多有大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)背景的專家進(jìn)行估計(jì)，得到評(píng)價(jià)結(jié)果，該方法十分繁鎖，結(jié)果的可信性差，而且評(píng)價(jià)結(jié)果與專家們的自身知識(shí)密切相關(guān)，導(dǎo)致大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果主觀性比較嚴(yán)重[5]。隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了模糊理論、灰色關(guān)聯(lián)分析、因子分析等傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型[3，6?7]，這些方法比較簡單，評(píng)價(jià)效率高，但它們難以找到大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)與評(píng)價(jià)值之間的聯(lián)系，使得建立大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型不理想，評(píng)價(jià)結(jié)果不合理[8]。近年來，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)理論的研究不斷深入，有學(xué)者將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等引入到大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)中，它們能夠找到大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)與結(jié)果間的聯(lián)系，獲得較高精度的評(píng)價(jià)結(jié)果，也成為大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)研究的主要工具[9]。尤其是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度快、非線性擬合能力強(qiáng)，在大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)中應(yīng)用最為廣泛，但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化是一個(gè)待解決的難題，如果參數(shù)確定不合理，那么大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)效果大幅度下降。

為了提高大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量的評(píng)價(jià)精度，針對(duì)傳統(tǒng)大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型存在的局限性，提出改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量的評(píng)價(jià)模型，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量的評(píng)價(jià)精度，評(píng)價(jià)結(jié)果可以真實(shí)反映老師的教學(xué)水平，為教學(xué)管理者提供一定的參考信息。

1 改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒有一個(gè)固定的結(jié)構(gòu)，通常情況下三層網(wǎng)絡(luò)可以無限逼近任意的非線性函數(shù)，結(jié)構(gòu)如圖1所示。

1.2 混沌粒子群優(yōu)化算法

在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模過程中，權(quán)值和閾值直接影響其性能，為了解決該問題，選擇混沌粒子群優(yōu)化算法（CPSO算法）估計(jì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，以獲得更高精度的大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型。

設(shè)和表示粒子的位置和速度，和為自身粒子和種群的最佳位置，那么當(dāng)?shù)螖?shù)為時(shí)，粒子對(duì)問題求解過程的更新方式為：

1.3 改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作步驟

改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作步驟具體如下：

（1） 初始化粒子群，每一個(gè)粒子與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值對(duì)應(yīng)。

（2） 對(duì)粒子進(jìn)行反編碼，將訓(xùn)練樣本輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，計(jì)算粒子適應(yīng)度值，根據(jù)適應(yīng)度值得到和適應(yīng)度值的計(jì)算公式為：

（3） 若那么用粒子更新當(dāng)前最優(yōu)位置若用粒子更新當(dāng)前最優(yōu)位置

（4） 對(duì)粒子的速度和位置進(jìn)行更新操作。

（5） 計(jì)算根據(jù)計(jì)算結(jié)果判斷是否獲得了局部最優(yōu)解，如果得到了局部最優(yōu)解，那么對(duì)

進(jìn)行混沌操作，即：

（7） 計(jì)算適應(yīng)度值，采用最優(yōu)解替換質(zhì)量差的粒子位置。

（8） 滿足結(jié)束條件，根據(jù)最優(yōu)粒子位置得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值。

2 改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型

2.1 大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型的工作原理

根據(jù)專家和相關(guān)研究建立大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，建立大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，并采用混沌粒子群優(yōu)化算法確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)權(quán)值和閾值，采用大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的測(cè)試樣本對(duì)模型的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，具體如圖2所示。

2.2 大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)

根據(jù)專家評(píng)論和參照相關(guān)文獻(xiàn)[10]建立如圖3所示的大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

由于大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的單位不同，值的差異大，影響B(tài)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度，采用式（12）進(jìn)行預(yù)處理：

式中和為指標(biāo)的最小值和最大值。

2.3 改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)步驟

改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)步驟如下：

（1） 建立大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

（2） 根據(jù)大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系收集數(shù)據(jù)。

（3） 將訓(xùn)練樣本輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并采用混沌粒子群優(yōu)化算法確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)權(quán)值和閾值。

（4） 根據(jù)最優(yōu)權(quán)值和閾值的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再次對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，建立大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型。

（5） 采用具體數(shù)據(jù)對(duì)大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型的性能進(jìn)行分析。

3 仿真實(shí)驗(yàn)

3.1 大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)來源

選自某大學(xué)的大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，得到2 000個(gè)樣本，如表1所示。

3.2 結(jié)果與分析

將表1中的大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練樣本集和測(cè)試樣本集兩部分。訓(xùn)練樣本建立大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量的評(píng)價(jià)模型，測(cè)試樣本的大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果如圖4所示。從圖4可知，大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)精度超過了95%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的實(shí)際應(yīng)用要求，結(jié)果證明改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果可靠、科學(xué)、合理，具有較高的實(shí)驗(yàn)應(yīng)用價(jià)值。

3.3 與經(jīng)典模型的結(jié)果比較

為了分析本文模型的大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果的優(yōu)越性，選擇文獻(xiàn)[3，6?7]的評(píng)價(jià)模型進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，它們的評(píng)價(jià)精度如表2所示。對(duì)表2的結(jié)果進(jìn)行分析可知，經(jīng)典模型的大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)精度要低于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)精度，這主要是由于本文模型采用混沌粒子群優(yōu)化算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)確定不合理的缺陷，更加精確地描述了大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)過程，獲得了高精度的大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果。

4 結(jié) 語

在大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)過程中，受到各種條件的綜合影響，導(dǎo)致大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量變化具有隨機(jī)性，針對(duì)傳統(tǒng)模型無法獲得高精度的大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果，提出改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，首先建立大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，然后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，并針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化問題進(jìn)行改進(jìn)，最后通過實(shí)驗(yàn)對(duì)模型的可行性進(jìn)行測(cè)試。結(jié)果表明，改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)值與理想值相差不大，兩者之間的偏差小，可以用于實(shí)際的大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)，能夠?yàn)榇髮W(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)管理部門提供科學(xué)決策依據(jù)。

大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)是一個(gè)復(fù)雜的過程，仍然有許多問題有待解決，如何確定每一個(gè)指標(biāo)對(duì)大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的影響，提供更加客觀的大學(xué)物理實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果是下一步研究的內(nèi)容。

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