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馬爾科夫鏈在教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

2015-05-30 13:02:58郝長(zhǎng)江
儷人·教師版 2015年11期
關(guān)鍵詞:教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)

郝長(zhǎng)江

【摘要】馬爾科夫鏈?zhǔn)且活?lèi)特殊的時(shí)間離散的隨機(jī)過(guò)程,其最大的特點(diǎn)就是無(wú)后效性,本文建立

了以齊次馬爾科夫鏈為模型的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法,闡明了這種方法的理論依據(jù)及其計(jì)算程序,為

客觀(guān)的評(píng)價(jià)教師的教學(xué)效果提供了可行的操作方法.

【關(guān)鍵詞】教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià) 馬爾科夫鏈 ;轉(zhuǎn)移概率矩陣

1.引言

在普通中學(xué)教育中,教學(xué)效率的比較是教育評(píng)估研究的一個(gè)重要課題,僅僅根據(jù)學(xué)生的考試成績(jī)來(lái)評(píng)價(jià)教師教學(xué)效果的優(yōu)劣是片面的,不準(zhǔn)確的.因?yàn)椴煌慕處熕鎸?duì)的是不同班級(jí)的學(xué)生,這些學(xué)生之間必然存在著知識(shí)基礎(chǔ)等各方面的差異,這些差異肯定影響著學(xué)生最后考試成績(jī).所以要客觀(guān)評(píng)價(jià)教師的教學(xué)效果,必須剔除學(xué)生差異這一因素.本文建立了以齊次馬爾科夫鏈為模型的評(píng)價(jià)方法.

2.基本知識(shí)

馬爾科夫鏈分析法是一種以概率論和隨機(jī)過(guò)程理論為基礎(chǔ) ,應(yīng)用基礎(chǔ)數(shù)學(xué)模型來(lái)分析對(duì)象發(fā)展變化過(guò)程中數(shù)量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法.

設(shè) XT = {Xt,t ∈ T = (0,1,2,3,···)}為一隨機(jī)過(guò)程,其狀態(tài)空間 I = {0,1,2,3, ···},若對(duì)任意的正整數(shù)k,任意 ti ∈ Ti, ti < ti+1 , i = 0,1,2,3,···,

k為任意非負(fù)整 ,i0 ,i1 ,···,ik+1 有

P{Xtk+1=ik+1|Xt0=i0,Xt1=i1,Xt2=i2,Xtk=ik}=P{Xtk+1=ik+1|Xtk =ik}

則稱(chēng)Xt為離散時(shí)間的馬爾科夫鏈,稱(chēng)條件概率

Pij(k)(n)=P{Xtk+1=ik+1|Xtk =ik}, i,j∈I

為{Xt,t∈I}n時(shí)刻的k步轉(zhuǎn)移概率,簡(jiǎn)記為Pij(n;k),如果有Pij(n;k)=Pij(k),則稱(chēng)此馬爾科夫鏈為齊次的,特別地當(dāng)k=1時(shí),有P ij(n;1)=P ij ,稱(chēng)為一步轉(zhuǎn)移概率,由一步轉(zhuǎn)移概率Pij組成的矩陣

p11 p12 ... p1n

p21 p22 ... p2n

P ={Pij, i,j∈I}= ... ... ...

pm1 pm2...P mn

稱(chēng)為一步轉(zhuǎn)移概率矩陣.

3.模型的建立

將一個(gè)教學(xué)班學(xué)生的某次考試成績(jī)分為五個(gè)等級(jí) ,其中 120分以上為優(yōu)秀, 110 ?119分為良好,100?109分為中等,90?99分為及格,90分以下為不及格,把各等級(jí)學(xué)生人數(shù)與總?cè)藬?shù)之比作為狀態(tài)變量,記為

R(t)={X1(t),X2(t),X3(t),X4(t),X5(t)}∑5i=1

顯然有Xi(t)=1,其中t(t∈I)表示時(shí)間,然后根據(jù)馬爾科夫過(guò)程的無(wú)后效性,研究當(dāng)t變化時(shí),狀態(tài)向量的變化規(guī)律,從而對(duì)教學(xué)效率作出評(píng)價(jià).設(shè)在第一次考試中某班級(jí)的 n名學(xué)生中,獲得優(yōu),良,中,及格,不及格的學(xué)生人數(shù)分

∑5i=1別為n1,n2,n3,n4,n5,且ni=n,則狀態(tài)向量為

R(1)={ }

假設(shè)在第一次考試獲得優(yōu)等成績(jī)的 n1名學(xué)生中,在第二次考試中獲得優(yōu),良,中,及格和不及格的人數(shù)分別是 n1j(j =1,2,3,4,5).于是得到第一次考試成績(jī)?yōu)閮?yōu)等學(xué)生的考試成績(jī)的轉(zhuǎn)移概率矩陣為

同理可得第一次其余各等級(jí)的考試成績(jī)的轉(zhuǎn)移概率為

于是得到第一次考試成績(jī)轉(zhuǎn)到第二次考試成績(jī)的轉(zhuǎn)移概率矩陣此系統(tǒng)是一個(gè)馬爾科夫鏈,由遍歷性可知

Lim Pij (n)=xj

n→∞

其中 xj與 i無(wú)關(guān),且 xj ≥ 0, X(x1,x2,x3,x4,x5) = 0為狀態(tài) R(t)的平穩(wěn)分布,且滿(mǎn)足X=XP,即

X(E?P)=0

E為單位矩陣,于是,求轉(zhuǎn)移矩陣P的極限向量X轉(zhuǎn)化為求P的特征值為1的特征向

量,即由方程(E?P′)X′=0

解出 X =(x1,x2,x3,x4,x5),即為 P的極限向量.若確定優(yōu)為 120分,良為 110分,中為100分,及格為90分,不及格為80分,則可以通過(guò)比較

S=120x1+110x2+100x3+90x4+80x5

的大小來(lái)判斷兩個(gè)班級(jí)教學(xué)質(zhì)量的差別.

4.算法步驟與實(shí)例

4.1.算法步驟

(1)列出學(xué)生成績(jī)轉(zhuǎn)移情況表;

(2)確定轉(zhuǎn)移矩陣P;

(3)求出P的極限向量X,即求P的特征值為1的特征向量,其步驟為:

首先求P的轉(zhuǎn)置矩陣P′;

其次列出特征方程

(E?P′)X′=0

∑5i=1由于特征方程式是線(xiàn)性相關(guān)的,故可刪去一個(gè)方程并用約束條件

xi=1代表;

最后解出P的極限向量X=(x1,x2,x3,x4,x5)根據(jù)最大項(xiàng)原則,可用其中最大的等

級(jí)值表示教學(xué)工作量.

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