大數(shù)據(jù)時代的高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測

鄧詩元 李昊翔

摘? 要： 高校設(shè)計課程與多種因素相關(guān)聯(lián)，因素之間互相影響，使得高校設(shè)計課程教學效果面臨巨大挑戰(zhàn)。為了提高高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測精度，針對當前高校設(shè)計課程效果預(yù)測過程中存在的一些難題，提出大數(shù)據(jù)時代的高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測模型。首先，采集大量的高校設(shè)計課程教學效果歷史數(shù)據(jù)，通過專家將高校設(shè)計課程教學效果劃分為多個等級;然后，引入大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對高校設(shè)計課程教學效果歷史數(shù)據(jù)進行建模與預(yù)測，構(gòu)建高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測模型，并對模型的參數(shù)進行優(yōu)化;最后，對多個學校的設(shè)計課程教學效果數(shù)據(jù)進行仿真模擬測試。結(jié)果表明，該模型的高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測精度超過90%，可將高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測誤差控制在10%以內(nèi)，在相同條件下，預(yù)測精度遠遠超過其他模型的高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測模型，可以滿足高校設(shè)計相關(guān)課程教學管理的要求。

關(guān)鍵詞： 教學質(zhì)量; 等級劃分; 歷史數(shù)據(jù); 大數(shù)據(jù)分析技術(shù); 預(yù)測誤差; 仿真模擬測試

中圖分類號： TN99?34; TP391? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 1004?373X（2020）21?0174?05

Prediction of university design course teaching effect in era of big data

DENG Shiyuan， LI Haoxiang

（Hubei University of Technology， Wuhan 430068， China）

Abstract： The design courses in universities are related to several factors. The factors influence each other， which makes the teaching effect of university design courses face great challenges. In view of some difficulties existing in the prediction process of teaching effect of university design courses， a big data based model of university design course teaching effect prediction is proposed to improve the prediction accuracy. A large number of historical data on the teaching effect of university design courses are collected. The teaching effect is divided into several grades by experts. And then， the big data analysis technology is introduced to model and predict the historical data of teaching effect of university design courses， so as to build the prediction model. In addition， the model parameters are optimized. Finally， the teaching effect data of design courses of several universities are simulated and tested. The results show that the prediction accuracy of the proposed model is higher than 90%， and its prediction error is kept within 10%. Under the same conditions， the prediction accuracy of the proposed model is far higher than that of other models， so the model can meet the related requirements of teaching management of university design courses.

Keywords： teaching quality; grade division; historical data; big data analysis technology; prediction error; simulation test

0? 引? 言

教學質(zhì)量是高校的生命線，近些年，隨著高校的不斷擴招，由于學生數(shù)量和教學人數(shù)、教學設(shè)備等不對等的增加，一些高校教學質(zhì)量受到不同程度的影響，有的課程教學質(zhì)量有了一定程度的下降，這對高校教學效果評價體系提出了更高的要求[1?3]。由于近幾年，設(shè)計相關(guān)的專業(yè)成為一些學校新開的專業(yè)，與設(shè)計專業(yè)相關(guān)的課程教學效果預(yù)測引起了所有高校的高度重視，如何提高高校設(shè)計課程教學效果，提高設(shè)計專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量成為當前一個熱點問題[4?6]。

高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測最初通過學校一些督導(dǎo)、專任教師進行預(yù)測，他們根據(jù)自己的經(jīng)驗對高校設(shè)計課程教學效果進行分析和打分，給出高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測結(jié)果，該方法的預(yù)測結(jié)果比較直觀，但是預(yù)測過程相當復(fù)雜，花費相當多，當設(shè)計課程的數(shù)量比較大時，投入的時間、人力、財力比較大，使得高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測成本比較高，而且高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測可信度不高，因為其存在一些主觀因素[7?9]。

隨著計算機和信息處理技術(shù)、自動化技術(shù)的不斷發(fā)展和融合，當前高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測主要通過計算機輔助實現(xiàn)，建立了許多有效的高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測模型，如基于馬爾科夫鏈的高校設(shè)計課程教學效果模型、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測模型。

它們可以對高校設(shè)計課程教學效果變化規(guī)律進行分析和預(yù)測[10?12]，但是它們存在一些無法克服的弊端，如馬爾科夫鏈只能進行線性分析，無法描述高校設(shè)計課程教學效果的非線性變化規(guī)律，但是實際上高校設(shè)計課程教學效果不僅只有線性變化規(guī)律，而且具有非線性變化規(guī)律。因此高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測錯誤有時比較大;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要獲得理想的高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測結(jié)果，需要經(jīng)過多次學習，使得收斂速度變慢，高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測建模花費時間相當長，而且其高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測很不穩(wěn)定，經(jīng)常易得到“過擬合”的高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測結(jié)果[13?15]。

為了提高高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測精度，針對當前高校設(shè)計課程效果預(yù)測過程中存在的一些難題，提出了大數(shù)據(jù)時代的高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測模型。采用具體數(shù)據(jù)與其他模型進行仿真實驗，結(jié)果表明，大數(shù)據(jù)時代的高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測模型的精度、建模效率均具有十分明顯的優(yōu)勢。

1? 高校設(shè)計課程教學效果的影響因素以及等級劃分

1.1? 高校設(shè)計課程教學效果的影響因素

高校設(shè)計課程教學效果涉及的要素非常廣泛，有學生相關(guān)因素、教師相關(guān)因素以及教學條件、教學管理等，因此如果將全部因素考慮到高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測的建模過程中，那么數(shù)據(jù)采集量大，而且使得建模過程十分復(fù)雜，無法實現(xiàn)。

因此，需要選擇一些重要的高校設(shè)計課程教學效果影響因素，本文根據(jù)客觀公正性原則、可操作性原則、高效性原則選擇高校設(shè)計課程教學效果的影響因素，具體如圖1所示。

1.2? 高校設(shè)計課程教學效果等級劃分

高校設(shè)計課程教學效果通常劃分為多個等級，一般通過專家對每一門高校設(shè)計課程教學效果進行打分，然后根據(jù)打分結(jié)果進行等級劃分，本文采用教學評價中通用的五級評分標準，具體如表1所示。

2? 大數(shù)據(jù)時代的高校設(shè)計課程教學預(yù)測模型

2.1? 大數(shù)據(jù)分析算法

傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在收斂速度慢、解決問題效率低等難題，而極限學習機是一種新型的大數(shù)據(jù)分析算法，在學習過程中不需要計算輸入權(quán)值和閾值，克服了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作速度低的缺陷，因此本文引入其進行高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測的建模。從本質(zhì)上講，極限學習機是一種新型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有相似的結(jié)構(gòu)，具體如圖2所示。

訓練集用[（x，t）]表示，[a]和[b]分別表示極限學習機的輸入權(quán)值和隱含層閾值，隱含層節(jié)點數(shù)為[L]，那么極限學習機可以表示為：

[Oi=i=1Lβig（ai，bi，x）-t] （1）

式中：[β]表示輸出權(quán)重;[g（）]表示隱含層激活函數(shù)。

隱含層的輸出矩陣可以表示為：

[H=g（a1，b1，x1）g（a2，b2，x1）…g（aL，bL，x1）g（a1，b1，x2）g（a2，b2，x2）…g（aL，bL，x2）????g（a1，b1，xN）g（a2，b2，xN）…g（aL，bL，xN）]? （2）

式中[N]表示訓練樣本的數(shù)量。

那么式（1）可以轉(zhuǎn)變?yōu)椋?/p>

[Hβ=T] （3）

式中：[β=βT1?βTL];[T=tT1?tTL]。

輸出權(quán)重[β]可以用隱含層輸出矩陣的逆矩陣求出，但是當訓練樣本的數(shù)量比較少時，隱含層輸出矩陣不存在逆矩陣，那么最小二乘算法求解輸出權(quán)重[β]，具體如下：

[β=H+T] （4）

式中[H+]表示隱含層輸出矩陣[H]的廣義逆。

2.2? 粒子群算法

在極限學習機的高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測過程中，首先要確定輸入權(quán)值和隱含層閾值，其直接影響高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測結(jié)果的好壞，因此本文采用粒子群算法確定極限學習機的輸入權(quán)值和隱含層閾值。

粒子群十分適合一些參數(shù)優(yōu)化問題的求解，因此本文采用確定極限學習機的相關(guān)參數(shù)。每一個粒子群包括兩個狀態(tài)向量：速度向量和位置向量，粒子在解空間飛行過程中，根據(jù)如下方式不斷地調(diào)整自己的狀態(tài)，盡可能找問題的最優(yōu)解。

[Vk+1id=Vkid+c1r1（Pkid-Xkid）+c2r2（Pkgd-Xkgd）] （5）

[Xk+1id=Xkid+Vk+1id] （6）

式中相關(guān)參數(shù)的意義見文獻[16]。

2.3? 大數(shù)據(jù)時代的高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測步驟

1） 根據(jù)相關(guān)文獻分析高校設(shè)計課程教學效果的影響因素，并選擇一部分重要的因素進行建模。

2） 收集重要影響因素的相關(guān)數(shù)據(jù)，同時收集相對應(yīng)的課程教學效果歷史數(shù)據(jù)，并根據(jù)表1確定高校設(shè)計課程教學效果等級。

3） 采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)中的極限學習機作為高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測算法，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)確定其結(jié)構(gòu)。

4） 采用粒子群算法確定極限學習機的參數(shù)：輸入權(quán)值和隱含層閾值。

5） 極限學習機根據(jù)最優(yōu)參數(shù)對高校設(shè)計課程教學效果訓練集進行學習，當滿足高校設(shè)計課程教學效果預(yù)先設(shè)置的精度時，建立高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測模型。

6） 采用高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測模型對訓練樣本和驗證樣本進行預(yù)測，分析高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測模型的擬合和泛化性能。

3? 高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測效果的仿真模擬測試

3.1? 測試平臺

為了分析大數(shù)據(jù)時代的高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測效果，采用如表2所示的測試平臺進行仿真模擬實驗，分析其高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測精度以及高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測效率。

3.2? 測試數(shù)據(jù)

為了使大數(shù)據(jù)時代的高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測實驗結(jié)果的可信度更高，選擇5類高校與設(shè)計相關(guān)的課程作為測試對象，每一類高校選擇的設(shè)計課程數(shù)據(jù)不同，它們具體如表3所示。

3.3? 本文模型的預(yù)測精度分析

將表3的高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測實驗的測試數(shù)據(jù)根據(jù)3∶1的比例劃分為訓練樣本和驗證樣本，分析統(tǒng)計訓練樣本和驗證樣本的擬合精度和預(yù)測精度，同時計算它們的擬合誤差和預(yù)測誤差，具體結(jié)果分別如圖3和圖4所示。

從圖3可以看出，高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測實驗的擬合精度要高于預(yù)測精度，這與實際情況相符，而且精度均超過了88%，說明本文模型具有較好的擬合效果，同時可以對未來高校設(shè)計課程教學效果進行準確預(yù)測。

從圖4可以看出，高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測實驗的擬合和預(yù)測誤差均控制在10%以內(nèi)，完全滿足高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測誤差小于15%的實際要求，獲得了十分理想的高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測結(jié)果，實驗結(jié)果證明了本文高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測模型的有效性。

3.4? 與其他模型的預(yù)測性能對比

為了測試大數(shù)據(jù)時代的高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測模型的優(yōu)越性，在相同測試平臺下，采用相同的測試數(shù)據(jù)，選擇當前最流行的高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測模型進行對比分析，它們分別為馬爾科夫鏈的課程教學效果預(yù)測模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的課程教學效果預(yù)測模型，它們的訓練樣本和驗證樣本的擬合精度和預(yù)測精度分別如圖5和圖6所示。

對比圖3、圖5和圖6的擬合精度和預(yù)測精度，可以發(fā)現(xiàn)：

1） 馬爾科夫鏈的高校設(shè)計課程教學效果擬合精度和預(yù)測精度最低，獲得較高的擬合誤差和預(yù)測誤差，這說明其無法客觀、準確地描述高校設(shè)計課程教學效果變化規(guī)律，無法滿足高校設(shè)計課程教學效果控制的實際要求。

2） BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校設(shè)計課程教學效果擬合精度和預(yù)測精度要高于馬爾科夫鏈，減少了高校設(shè)計課程教學效果擬合和預(yù)測誤差，主要是由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強大的誤差反向傳播功能，可以更好地擬合高校設(shè)計課程教學效果變化規(guī)律，但是由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易陷入局部最優(yōu)解，使得多個樣本出現(xiàn)過擬合的預(yù)測結(jié)果，擬合精度和預(yù)測精度有待提高。

3） 大數(shù)據(jù)時代的高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測精度高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和馬爾科夫鏈，解決了當前高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測誤差大的難題，能夠準確反映高校設(shè)計課程教學效果變化規(guī)律，驗證了本文高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測模型的優(yōu)越性。

隨著學生規(guī)模的不斷增加，高校設(shè)計課程教學效果歷史數(shù)據(jù)每年呈倍數(shù)增加，使得高校設(shè)計課程教學效果建模時間越來越長，高校設(shè)計課程教學效果建模效率成為模型優(yōu)越性的一個重要評價指標。為此統(tǒng)計每種高校設(shè)計課程教學效果建模總時間，具體如表4所示。

從表4的高校設(shè)計課程教學效果建模總時間可知：本文模型的高校設(shè)計課程教學效果建?？倳r間的平均值為21.63 s;馬爾科夫鏈的高校設(shè)計課程教學效果建?？倳r間的平均值為34.78 s;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校設(shè)計課程教學效果建?？倳r間的平均值為27.79 s。

本文模型的高校設(shè)計課程教學效果建?？倳r間明顯減少，改善了高校設(shè)計課程教學效果建模效率，與高校設(shè)計課程教學效果歷史數(shù)據(jù)向大規(guī)模方向發(fā)展相適應(yīng)，實際應(yīng)用價值更高。

4? 結(jié)? 語

設(shè)計相關(guān)課程是高校教學的重要組成部分，其教學效果影響高校學生的培養(yǎng)質(zhì)量。高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測是一個系統(tǒng)工程，與預(yù)測算法、教學效果影響因素等密切相關(guān)，而當前預(yù)測模型無法準確刻畫高校設(shè)計課程教學效果的變化規(guī)律，為了獲得理想的高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測結(jié)果，結(jié)合高校設(shè)計課程教學效果歷史大數(shù)據(jù)變化趨勢，設(shè)計了大數(shù)據(jù)時代的高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測模型。結(jié)果表明，本文模型解決了當前高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測建模中存在的一些難題，相對于傳統(tǒng)模型，本文模型的高校設(shè)計課程教學效果預(yù)測精度得到了一定程度的改善，而且預(yù)測過程更加簡單，預(yù)測效率更優(yōu)，具有更加廣泛的應(yīng)用前景。

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作者簡介：鄧詩元（1970—），男，湖北枝江人，碩士，副教授，研究方向為數(shù)字媒體藝術(shù)設(shè)計。

李昊翔（1994—），男，河北石家莊人，碩士，研究方向為數(shù)字藝術(shù)設(shè)計。