基于神经网络的成人教育课程考核系统研究

1 系统设计

1.1 总体设计思想

在电大成人教育中, 大部分课程的形成性考核主要是要求提交相同份额的书面作业, 而终结性考核则采用统一命题的笔试方式。在这种考核方案中, 终结性考核并没有顾及学员在形成性考核中的表现, 没有充分考虑成人学习的个性化特点。同时由于考核手段单一, 考核内容单一, 难以杜绝“抄袭”和“枪手”现象。为克服这些缺陷, 本系统用单元测试实现形成性考核, 用终结性测试实现终结性考核, 用人工神经网络技术实现终结性考核和形成性考核的互补结合, 再运用动态组卷和逐次加强式的考核策略, 进一步提高课程考核的科学性、公平性和客观性。

1.2 功能模块设计

考虑到远程成人教育学生地理上的分布性, 系统采用B/S (浏览器/服务器) 结构, 学生通过浏览器进行在线测试活动, 服务器通过监测测试情况为学生提供个性化的课程考核服务, 教师 (管理员) 对系统进行管理并负责试题库、组题策略的更新维护等工作。系统由注册登录、单元测试、终结性测试、查询打印四个模块组成。

(1) 单元测试模块设计。本系统以电大远程成人教育专科计算机应用专业《数据库基础与应用》课程为研究实例。按教学大纲的要求系统将该课程划分为数据库系统概述、关系运算、关系规范化、SQL语言、数据库应用系统设计、ACCESS数据库管理系统、SQL SERVER数据库管理系统七个学习单元。为实现两个不同层次的测试, 系统分别设有单元测试题库和终结性测试题库。单元测试题库以知识点为单位组织, 每个知识点设置15道内容不相同或答案排列次序不相同题目, 并且以基础知识性题目为主。终结性测试题库以学习单元为单位组织, 每个学习单元设置35道互有差异的综合训练型题目。每道题不设具体分值, 但都包含有出错提示信息, 用户测试成绩按“答对题数÷总题数×100”计算, 系统在给出成绩的同时也列出答错题目的提示信息。

单元测试模块主要提供进入各学习单元测试的入口。学员第一次进入某个学习单元的测试时, 系统按每个知识点随机抽考3题的办法进行组卷。如果学员第一次测试不及格, 第二次进入该单元的测试时, 系统则按每个知识点随机抽考4题的办法进行组卷。以后依此类推, 同时系统限定每个知识点最多抽考7题。系统自动记录用户每次测试的情况, 允许用户对某个学习单元进行多次测试, 但以最后一次的测试成绩为准。

(2) 终结性测试模块设计。为有效地实现形成性考核的目标, 系统要求学员必须在各单元测试取得及格后才能进入终结性测试。在终结性测试中, 为了实现与形成性考核互补性的考核, 终结性测试组卷策略以学员的单元测试成绩为基础, 并且侧重考核学员在单元测试中表现不佳的环节。学员某个单元测试成绩越差, 则终结性测试中抽考该单元内容的份量就越大;学员在单元测试中整体表现越差, 则终结性测试题量就越大。为可靠地、自适应地实现终结性测试组卷方案, 本系统采用了三层BP网络, 它的输入层和输出层都是由7个节点组成。7个输入信号 (X1～X7) 分别对应某学员七个单元测试的成绩, 7个输出信号 (Y1～Y7) 是终结性测试的组卷策略编码的每一位值。网络在正常运行使用时, 按照取大原则选出 (Y1～Y7) 中的最大者作为1, 其它均按0处理, 就可得到一个7维的二进制串。针对单元测试的成绩的不同组合, 系统采用如表1所示的组卷策略。同时终结性测试也采用逐次加强的方式, 如果学员第一次接受终结性测试时使用的是序号为1的组卷策略, 则第二次接受测试时自动采用序号为2的组卷策略, 并且依此类推。

参照表1的输入输出关系, 系统设计了49组数据作为网络学习的样本, 另外也设置了15组校验样本数据。为加快网络的收敛速度, 系统对7个输入信号进行了归一化处理。固定隐含层节点数为13, 用MATLAB6.5语言编写程序对网络进行25次的训练 (使用trainlm函数) 和校验 (使用simuff函数) , 从中挑选出网络误差最小时对应的那一组参数作为网络最终学习得到的权值和阀值。

(3) 注册登录模块主要实现注册和登录功能, 查询打印模块主要提供进入成绩查询、打印的入口。系统要求学员必须注册为合法的用户后才能登录接受测试, 在注册时必须完整填写指定项目的信息, 在登录时必须输入正确的密码。

2 系统实现技术

服务器操作系统采用Windows 2000Server, Web服务器采用IIS5.0, 后台数据库使用SQL Server2000, 服务器前端使用ASP作为开发平台, 数据库访问技术采用ADO方式。学生通过任意浏览器发出请求, 服务器端处理请求信息以HTML静态页面和基于ASP脚本传送的动态内容返回给学生。

3 结语

利用人工神经网络技术构建的课程考核系统, 能实现按人类的思维方式对学员作出科学全面的评价, 能比较真实、客观地反映学员的学习过程、学习效果和素质综合能力, 同时系统庞大的题库和逐次加强式的考核策略可令“枪手”望而却步, 对实现课程考核的智能化, 深化成人教育课程考核模式改革, 促进良好考风的建设都有积极的意义。

摘要：针对目前远程成人教育课程考核中存在的缺陷, 建立了基于神经网络的成人教育课程考核系统, 实现了终结性考核和形成性考核的互补结合, 并运用了动态组卷和逐次加强式的考核策略, 有效地提高了课程考核的科学性、公平性和客观性。

关键词：远程成人教育,人工神经网络,课程考核

参考文献

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[2] 张乃尧, 阎平凡.神经网络与模糊控制[M].北京:清华大学出版社, 1998.

[3] 闻新, 周露, 王丹力, 等.MATLAB神经网络应用设计[M].北京:科学出版社, 2002.

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