基于BP神经网络的学生综合素质评价的算法设计

摘要:该文对学生综合素质的各种评价方法进行了深入的分析,探讨了利用BP神经网络理论进行综合素质评价的可行性,并提出了基于BP神经网络的学生综合素质评价的算法设计。

关键词:学生综合素质评价;BP神经网络;算法设计

中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)24-6786-03

BP neural Network Based on the Overall Quality of the Student Evaluation of Algorithm Design

ZHANG Wen-sheng

(Xiamen Gongshang Lvyou Xuexiao, Xiamen 3610012,China)

Abstract: In this paper, the overall quality of the students a variety of evaluation methods carried out in-depth analysis to explore the use of BP neural network theory to evaluate the feasibility of the overall quality, and BP neural network based on the overall quality of the student evaluation of algorithm design.

Key words: evaluation of the overall quality of students; BP neural network; algorithm design

学校德育教育是提高学生综合素质的重要一环,在学校工作中占有举足轻重的地位。德育涉及大量定性和定量的数据处理,为了体现其科学性和公平性,采用先进的计算机技术进行学生综合素质量化评估势在必行。

1 问题的提出

据调查,目前在学校里对学生素质评价的方法,主要有以下几种:

1) 定性描述法

在学期或学年结束时,班主任根据学生在班级、学校和社会活动中的行为表现,运用文字对学生的综合素质进行描述,作为对学生的评价。这种方法在评价学生综合素质时起过一定的作用,但是,由于教师对学生综合素质评价的内容不明确,要求不统一,带有一定的主观片面性和模糊性。

2) 等级划分法

班主任根据平时对学生的观察和了解,对学生的综合素质行为划分出优、良、中、差四个等级。它只能说明每个学生综合素质发展的程度,在班集体中所处的地位,但缺乏具体内容,学生对于自己或他人的优点和缺点、以及个人今后的努力方向都不明确。

3) 自我总结法

这种方法是以学生为主,在教师的指导下总结自己的收获,存在的问题、以及今后的努力方向,并写成书面材料,然后写在操行表的自我总结栏内。这种方法是以学生的自我评价为主,它对于提高学生的自我评价能力,具有一定的促进作用。但是,由于没有老师和同学们参加评价,其评价结果缺乏客观性。

4) 小组评议法

是以班级小组评议为主。通过开评议会的形式,对全组成员分别进行评议,肯定成绩,提出缺点,最后把大家的意见集中起来,作为对学生的评价结果。它具有一定的客观性,可是,没有教师参加评议,影响了评价结果的可信度。

上述各种方法的都有一定的长处,也有一定的缺点。例如,对学生的综合素质的结构,没有明确统一的规定和具体要求;不能同时吸收各方面的意见参加评价;没有制定较为符合需要的综合素质量表和采用科学的测量手段等等。所以,评价的结果往往带有主观片面性,评语内容的不确定性,以及处在同一等级的同学之间存在差异的模糊性。于是最近又提出了对学生综合素质定量进行测量和评价。

5) 定量分数法

将构成学生综合素质的各种因素数量化,并制定出综合素质量表。在具体的进行测量和评价时,把学生综合素质所含每种因素的发展程度分为优、良、中、差四个等级,每个等级分别对应一定的标准值。对不同因素确定不同的权重大小,再综合学生每个因素所取得的标准值,最后得出学生的综合素质分。

用定量的方法对学生的综合素质发展程度进行评价时,不同因素需要确定不同的权重大小。权重的大小对评估结果十分重要,它反映了各指标的相对重要性。由于对不同的因素的权重是人为给定的,而学生综合素质的各项因素对学生的整体素质存在不可确定的影响程度,因些在对学生的测量和评定过程中必然受到主观因素及模糊随机性的影响。并且这种方法需要消耗大量的人力和时间。

为了探讨这个问题,我们根据BP神经网络的基本概念和原理,用神经网络自我学习的方法,对中学生综合素质进行测量和评价。BP神经网络能利用经验样本对神经网络的训练,达到神经网络的自我学习,在网络中自动建立一个多输入变量与输出变量间的非线性映射过程,无需建立具体的数学模型和规则,可以处理那些难以用模型或规则描述的过程或系统。神经网络具有自组织、自学习、自适应的特点,能通过连接权重的不断调整,克服权重确定的困难,弱化人为因素,自动适应信息、学习新知识,最终通过学习训练对实际学习样本提出合理的求解规则,对学生的综合素质的整体评定具有十分重要的意义。首先我们来了解BP神经网络的基本原理。

2BP神经网络的基本原理

1) 神经元网络基本概念

神经网络是单个并行处理元素的集合,从生物学神经系统得到启发。在自然界,网络功能主要由神经节决定,可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能。如图1所示。这里,网络将根据输出和目标的比较而进行调整,直到网络输出和目标匹配。

2) 神经元网络结构

图2所示为一个单标量输入且无偏置的神经元。

神经元输出计算公式为:a=f(wp+b)。神经元中的w和b都是可调整的标量参数。可以选择特定的传输函数,通过调整权重 和偏置参量 训练神经网络做一定的工作,或者神经网络自己调整参数以得到想要的结果。

3) BP结构及算法描述

在实际应用中,神经网络用得最广泛的是反向传播网络(BP网络),典型的BP网络是三层网络,包括输入层、隐含层和输出层,各层之间实行全连接。

BP网络是采用Widrow-Hoff学习算法和非线性可微传输函数的多层网络。网络的学习过程由正向和反向传播两部分组成。在正向传播过程中,每一层神经元的状态只影响到下一层神经元网络,如果输出层不能得到期望输出,就是实际输出值与期望输出值之间有误差,那么转入反向传播过程,将误差信号沿原来的连接通路返回,通过修改各层神经元的权值,逐次地向输入层传播去进行计算,再经过正向传播过程,这两个过程的反复运用,使得误差信号最小。实际上,误差达到人们所希望的要求时,网络的学习过程就结束了。

4) 反向传播算法

反向传播学习算法最简单的应用是沿着性能函数最速增加的方向一梯度的负方向更新权重和偏置。这种递归算法可以写成:

xk+1=xk-ak*gk

这里xk是当前权重和偏置向量,gk是当前梯度,ak是学习速率。在神经元中,学习速度又称为“学习速率”,它决定每一次循环训练中所产生的权值变化量(即该值的存在是神经元网络的一个必须的参数)。大的学习速度可能导致系统的不稳定,但小的学习速度将会导致训练较长,收敛速度很慢,通常情况下取值在0-01～0,8之间。

3 基于BP神经网络的学生综合素质量化评估模型

从上述对神经元网络基本概念的研究,我们可以看出BP神经网络主要根据所提供的数据,通过学习和训练,找出输入与输出之间的内在联系,从而求取问题的解,而不是完全依据对问题的经验知识和规则,因而具有自适应功能,这对于弱化权重确定中的人为因素是十分有益的;其次能够处理那些有噪声或不完全的数据,具有泛化功能和很强的容错能力;由于实际对学生量化评估往往是非常复杂的,各个因素之间相互影响,呈现出复杂的非线性关系,人工神经网络为处理这类非线性问题提供了强有力的工具。因此与其它评定方法相比,基于神经网络的评价方法越来越显示出它的优越性。结合学校对学生进行综合素质评估考核的具体问题,我们提出以下设计。

3.1量化评估内容的确定

1) 确定学生的综合素质结构

学生的综合素质结构,主要是根据一定历史阶段的社会要求、学校对学生的传统要求,以及各个不同年龄阶段学生心理和生理发展的特征来确定的,它具有一定的社会性、科学性、可行性。以教育部提出的职业学校学生发展目标为依据,评定内容包括:道德品质与公民素养、学习能力、交流与合作能力、运动与健康、审美与表现、职业技能等6个层次。每个层次又包括各种因素,各层次和因素之间又是相互联系和相互促进的,它既反映了社会的、学校的具体要求,又符合学生综合素质发展和形成的规律。当然,在实际评价学生中,可以根据学校的实际特点进一步确定各要素,进一步构成学生综合素质评价的综合评价指标体系。

2) 学生综合素质评价的结构设计

用BP神经网络进行学生综合素质评价结构的设计如图3所示。对学生的综合素质进行量化评估时,从输入层输入评价学生综合素质的n个评价指标因素信息,经隐含层处理后传入输入层,其输出值y即为学生评估结果。这n个评价指标因素的设置,要考虑到能符合学生综合素质发展和形成的规律,能全面评价学生的综合素质状况。

网络结构的参数选择十分重要,由于输入层与隐含层神经元个数的增加会增加网络的表达能力,不仅会降低系统的性能,同时也会影响其收敛速度和增加噪声干扰。所以首先必须确定输入层神经元的数目。为使模型即有理论价值又有可操作性,本例对应于对学生综合素质考核结构的六个因素,本文采用6个输入神经元,分别为道德品质与公民素养、学习能力、交流与合作能力、运动与健康、审美与表现、职业技能等评价指标。由于目前隐单元数尚无一般的指导原则,为了兼顾网络的学习能力和学习速度,隐含层神经元的个数选择采用试算法,在网络训练过程中进行调整。笔者首先选定15,用训练样本来学习,然后减少隐含层单元数后再进行学习,通过观察训练误差变化的大小来调整隐单元数。其原则是:若在减少隐单元数进行训练时过程平衡(即逐步收敛并达到较小的误差)且误差无显著增加,则说明减少隐单元数是合适的;否则表明隐单元数不宜减少,而应增加隐单元数直到满意为止。选择一个输入神经元为学生综合素质最终评价结果,分别以0、0,5、1对应于学生评议等级的优、良、中三种不同的评价结果。经过多次实验,最后得到适宜的网络模型为6-4-1网络模式。

3.2 量化评估模型

1) 指标体系的规范化处理

根据神经网络计算规则,为了保证输出在线性部分,不到两端去,应保证输入输出在0-1之间,反传达时也一样,输出应在0~1之间。因此要将原始数据归一预处理,变换为[0,1]区间的数值,得到规范化数据,作为输入输出节点的样本数据。原始数据采用我校高一年一个班级的50名学生的学生综合素质各项指标因素样本数据,将实际数据分为两组:前40名学生的各项指标因素成绩样本数据作为学习样本,后10名学生的成绩数据作为测试样本。

2) 学习算法

本模型采用6-4-1BP神经网络结构,其中输入层为6个指标值和一个阈值。模型初始化时对所有的连接权赋予(0,1)上分布的随机数,阈值取1。权值的修正依据带惯性因子的delta规则。根据多次试验的结果,其中,惯性因子α=0.075,学习率η=0.85,将样本数据40组为一次循环,每次循环记录40组样本中最大的学习误差。经过多次的学习,最后观察网络输入与期望输出的相对误差,当误差小于0.005时,学习结束。可以得到如果增大样本的个数,精度还会进一步提高。

本文探讨了神经网络在学生综合素质评价上的应用方法,可取得较为理想的结果,它可以解决用传统统计方法不能或不易解决的问题。但是由于它是一种黑盒方法,无法表达和分析评估系统的输入与输出间的关系,因此也难于对所得结果作任何解释,对求得的结果作统计检验;再者,采用神经网络作评价系统时,由没有一个便于选定最合适的神经网络结构的标准方法,只能花大量时间采用凑试法,从许多次实验中找出“最合适”的一种;还有样本数据需要足够的多,才能得到较为理想的结果。

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