NTS中学生认知能力评价系统探讨与运用

学生认知能力的评价问题一直是教育界所关心和研究的问题。学生认知能力的评价问题是一个比较复杂的问题,它涉及到学生的德智体各个方面,是一个典型的多目标多层次的综合评价问题。现在,对于学生认知能力的评价,有很多不同的评价方法,但大多数都具有主观性,里面含有很多人为的因素。因此,需要研究一种公道的、科学的、正确性高的综合评价方法。本文是在模糊理论和人工神经网络理论的基础上,分析并研究了基于模糊综合评价模型、BP神经网络评价模型、RBF神经网络评价模型的学生认知能力评价方法。模糊综合评价方法是一种用于涉及模糊因素的对象系统的评价方法,采用此方法能够很好的解决综合评价中的模糊问题。而人工神经网络技术具有很强的适应性、自学习性和自组织性,在复杂系统的建模问题上表现出很强的优越性,所以它也能够很好地被用来求解复杂问题的综合评价问题。BP神经网络和RBF神经网络都属于前向型神经网络,只是在网络的构造方法、练习方法上略有不同,因而其练习结果也所有不同。本文的主要工作如下:(1)建立了学生认知能力评价系统的指标体系;(2)建立了模糊综合评价模型,并分析研究了模型建立中的若干关键问题;同时对学生的认知能力进行了二级综合评价。(3)建立了BP神经网络模型,并分析研究了BP神经网络中各种练习参数,并用Matlab实现了此评价模型。(4)建立了RBF神经网络模型,并对其中的最小二乘法作了描述,确定了基函数的中心。(5)通过对上述三种评价模型的分析比较,发现在学生认知能力评价方面RBF评价模型在效率、正确性方面优于其它两种评价模型。(6)运用.NET(C#)程序设计语言、SQLServer数据库、Matlab7数学软件,实现了学生认知能力的评价系统。本文在很多教育学者对学生认知能力研究的理论基础上,对学生认知能力的指标进行了扩充,使其符合现代的教育评价目标,所建立的网络教学中学生认知能力的评价系统基本上能够实现对学生认知能力的全面评价。【关键词】：认知能力模糊综合评价BP神经网络RBF神经网络
【论文提纲】：摘要3-4ABSTRACT4-6目录6-8第1章绪论8-111.1学生认知能力概念8-91.2学生认知能力评价的国内外研究现状9-101.3本课题研究的目的和意义10-11第2章学生认知能力评价系统概述11-142.1系统设计的目标及开发平台112.2系统设计的总体结构112.3系统工作流程11-122.4学生认知能力评价指标体系建立12-142.4.1评价指标体系建立原则12-132.4.2评价指标要素的设计132.4.3评价指标的量化132.4.4评价集的确定13-14第3章学生认知能力评价模型的建立14-473.1基于模糊综合评价方法的模型建立14-253.1.1模糊数学简介14-153.1.2模糊综合评价方法的基本原理15-173.1.3模糊综合评价指标权重的确定17-233.1.4评价指标的评价等级的确定233.1.5模糊综合评价模型的实现23-253.2基于BP神经网络的评价模型的建立25-363.2.1BP神经网络的基本原理26-293.2.2BP网络评价模型参数的选取29-303.2.3BP评价模型的Matlab实现30-363.3基于RBF神经网络的评价模型的建立36-453.3.1RBF神经网络的基本原理36-383.3.2RBF评价模型中基函数中心的选取38-403.3.3RBF神经网络的学习算法40-423.3.4RBF评价模型的Matlab实现42-453.4三种模型评价结果分析45-47第4章学生认知能力评价系统的实现及应用47-674.1系统实现过程中的关键技术47-534.1.1COM组件技术47-494.1.2Matlab中COM组件的天生|教育论文网|49-514.1.3.NET调用COM组件51-534.2总体功能结构设计53-544.3主要功能模块的实现54-67第5章总结与展望67-695.1总结67-685.2远景|教学论文范文|展望68-69参考文献69-72致谢72-73攻读硕士学位期间公然发表的学术论文73