摘 ?要： 高校教學督導工作作為逐步建立和完善教學質量保障體系、保證教學過程規(guī)范進行、提高教學質量的堅實后盾，在加強教學環(huán)節(jié)管理過程中起著重要的作用。為了改善課堂教學質量的客觀、科學、合理性，本文針對高校教學督導組在教師課堂教學過程中的評價問題，提出了一種基于極限學習機（ELM）的課堂教學評價模型。該模型在訓練過程中無需調整神經網(wǎng)絡的權值和閾值，只需要設置隱層神經元個數(shù)獲得最優(yōu)解。以重慶某高校為例，通過MATLAB平臺仿真，結果表明該模型不僅克服了BP神經網(wǎng)絡模型容易陷入局部極小的缺陷，而且抑制了教學督導評價的主觀因素，提高了評價準確度。

關鍵詞： 教學督導;課堂教學;極限學習機;評價模型

中圖分類號： TP389.1 ? ?文獻標識碼： A ? ?DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.06.008

本文著錄格式：唐立力. 基于ELM的高校課堂教學評價模型研究[J]. 軟件，2020，41（06）：3538

【Abstract】： Teaching supervision plays an important role in the process of strengthening the management of teaching links as a solid backing to gradually establish and improve the teaching quality assurance system， ensure the standardized teaching process and improve the teaching quality. In order to improve the objective， scientific and reasonable quality of classroom teaching， this paper puts forward an evaluation model of classroom teaching based on ELM， aiming at the evaluation of teaching supervision group in the process of classroom teaching. In the process of training， it is not necessary to adjust the weight and threshold of neural network， but only to set the number of hidden neurons to get the optimal solution. Taking a university in Chongqing as an example， the result of MATLAB platform simulation shows that the model not only overcomes the defect of BP neural network model easily falling into local minimum， but also restrains the subjective factors of teaching supervision evaluation and improves the evaluation accuracy.

【Key words】： Teaching supervision; Classroom teaching; Extreme learning machine; Evaluation model

0 ?引言

國務院于2012年10月1日實施了《教育督導暫行規(guī)定》，明確將教育教學水平、教育教學管理等教育教學工作情況納入教育督導工作范圍，為高校建立和完善教學質量保障與監(jiān)控體系提供了重要依據(jù)。教學督導在當今倡導的“以學生為中心、以輸出為導向、持續(xù)改進”的教育理念中扮演著重要角色，教師課堂教學質量的評價是學校教學管理的一項重要內容，是高校教學質量保障體系的重要組成部分，所以提高課堂教學質量顯得非常重要。目前，高校教師課堂教學的評價主要由教學督導工作組[1]完成，督導評教結果也成為了衡量和提升教學質量的核心內容。由于教學督導工作組在評價教師課堂教學情況時難免會產生主觀性，許多學者研究了一些量化評價模型來克服這個問題。比如統(tǒng)計評價模型：層次分析模型[2]、KANO模型[3]、主成分分析模型[4]、灰色模型[5]，統(tǒng)計評價模型能過模擬線性關系，對象為非線性關系時評價準確度不高。神經網(wǎng)絡因其強大的非線性逼近能力，在課堂教學評價中應用廣泛。比如，鄭永等[6]利用BP神經網(wǎng)絡模型來評價教師教學質量，但是BP模型的初始權值和閾值無法準確獲得，導致網(wǎng)絡陷入局部極小問題，診斷精度降低。于是出現(xiàn)了一些BP神經網(wǎng)絡的優(yōu)化評價模型，比如，劉忠寶等[7]利用粒子群算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡的參數(shù)完成教學質量的評價，李燕燕等[8]利用蜻蜓算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡的參數(shù)完成教學質量評價。

本文為高校教學督導工作組設計了一種課堂教學的ELM評價模型，以重慶某高校實際情況為例，通過實測數(shù)據(jù)驗證了該模型的有效性。和傳統(tǒng)BP網(wǎng)絡評價模型相比，ELM評價模型訓練前只需要設置神經網(wǎng)絡隱含層神經元個數(shù)，克服了神經網(wǎng)絡的

評價效果受初始權值和閾值影響、網(wǎng)絡容易陷入局部極小點問題，抑制了教學督導工作組評價中可能出現(xiàn)的主觀因素，提高了評價準確度。為高校教學督導工作組提供了一種評價參考方法。

1 ?教師課堂教學評價指標體系

以重慶某高校為例，學校教學督導工作組從評教和評學兩個維度構建了課堂教學綜合評價指標體系，分解為教師授課和學生學習兩個一級評價指標。教師授課方面分解為10個二級評價指標、學生學習方面分解為5個二級評價指標。各指標相互聯(lián)系、相互影響，全面反映了教師教學過程和學生學習過程的效果。具體評價指標及分值見表1。

2.2 ?ELM評價模型建立

2.2.1 ?獲取樣本數(shù)據(jù)

以重慶某高校實評數(shù)據(jù)為例，學校教學督導工作組根據(jù)表1的評價指標于2019-2020學年第一學期組織了10名教學督導專家，通過現(xiàn)場聽課方式對《線性代數(shù)》課程進行了現(xiàn)場打分評價，評價過程分為二級指標的專家獨立評價和專家聯(lián)合評價兩個步驟，其中專家聯(lián)合評價的結果就是該項指標的總評結果，分為：優(yōu)秀、良好、中等、合格四個等級。獨立評價結果和聯(lián)合評價結果之間具有較強的非線性關系，為了便于ELM訓練和測試，對二級指標評價結果原始數(shù)據(jù)進行歸一化處理，對總評結果編碼：優(yōu)秀-1、良好-2、中等-3、合格-4，得到樣本數(shù)據(jù)如表2所示。

督導專家對講授《線性代數(shù)》課程的第一位教師的15個二級指標進行了評價，即表2中的I1-I15，將評價結果作為訓練樣本。隨后，督導專家對講授該課程的第二位教師隨機選取了4個二級指標進行評價，即表2中的I*7、I*9、I*12、I*15，將評價結果作為測試樣本。

2.2.2 ?創(chuàng)建ELM評價模型

ELM模型為單隱層前饋神經網(wǎng)絡，根據(jù)表2樣本數(shù)據(jù)，將網(wǎng)絡的輸入神經元個數(shù)設置為10，對應10名專家獨立評價結果，將其作為網(wǎng)絡判別因素。隱層神經元個數(shù)設置為訓練樣本個數(shù)，這樣可以提高訓練精度[9]，故隱層神經元個數(shù)設置為15。網(wǎng)絡輸出對應總評結果，因為總評結果為單值，故輸出層神經元個數(shù)設置為1。創(chuàng)建的ELM模型結構就為10-15-1型網(wǎng)絡。課堂教學的ELM評價流程如圖1所示。

3 ?仿真與分析

本文以表2的樣本數(shù)據(jù)為例，隱層神經元的傳遞函數(shù)選為S型函數(shù)Sigmoid，利用函數(shù)elmtrain（）來訓練ELM，elmpredict（）函數(shù)進行ELM的仿真測試，性能函數(shù)選為mse（均方誤差），ELM的應用類型設置為0，表示回歸、擬合問題。通過MATLAB R2016a軟件平臺進行仿真，得到ELM課堂教學評價結果如表3所示，其中，測試樣本評價結果對比如圖2所示。

從評價結果可以看出，ELM對測試樣本的評價正確率為100%，表明其擬合性能較好。為了對比ELM的性能，同時采用BP神經網(wǎng)絡對表2的樣本數(shù)據(jù)進行仿真，得到ELM和BP網(wǎng)絡的均方誤差對比如表4所示。

從表4可以看出，ELM網(wǎng)絡的訓練和測試誤差均小于BP網(wǎng)絡，評價精度有所提高。

4 ?結束語

本文提出了一種基于極限學習機的高校課堂教學評價模型，將該模型應用于教學督導工作組的實際評價中，獲得了很好的評價效果，并和常規(guī)的BP神經網(wǎng)絡評價模型相比較，ELM評價模型訓練時需要設置的網(wǎng)絡參數(shù)較少，克服了常規(guī)BP網(wǎng)絡收斂速度慢、容易陷入局部極小值問題，抑制了教學督導工作組容易出現(xiàn)的評價主觀性，提高了評價準確度。為高校教學督導工作組在課堂教學以外的督導項目提供了一種參考方法。

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