基于神经网络的中小学生综合素质评价系统

摘要

基础教育课程改革是深化素质教育的重要举措，促进学生全面发展是基础教育课程改革最重要的目标。目前，越来越多地区开始尝试实行学生综合素质表现评定以取代以往的升学考试制度。学生综合表现评定的基本出发点是衡量学生全面发展的状况，体现学生之间的差异，尤其关注学生的特长和潜能。学生综合表现评定是一项复杂的工作，涉及到方方面面，在其中很多领域还处于实验和尝试阶段。为保证综合表现评定的公平、公正和有效，各地都在积极尝试各种合适的评价方法和模式。各地现行的评价方法普遍存在着需要预先对各评价指标设定权重的问题。权重的大小会直接影响到评定的最终结果，而仅通过经验或表面分析的设置权重又存在着一定的主观性。此外，学生表现的各个评价指标间也具有复杂的非线性关系。 针对这个问题，本文提出一种应用人工神经网络综合评价的方法，以实现学生综合表现评定。人工神经网络是近年非常热门的一门学科，其具有自学习性、高容错性和高度非线性描述能力等优点而被广泛应用。神经网络综合评价方法通过对历史数据进行学习和训练，以找出各评价指标间以及评价指标与结果间的关系，从而求解问题。同时人工神经网络处理具有非线性关系数据的能力，是目前其他方法所无法比拟的。与其他综合评价方法相比，基于人工神经网络的综合评价方法具有明显的优越性。 本文以2005年广州市东山区初中毕业生综合表现评定数据为基础建立了用于学生综合表现评定的径向基函数神经网络模型，通过大量的仿真实验证明了基于人工神经网络的学生综合表现评价是可行、有效的，并设计建立了一套中学生综合素质评价系统。该系统在广州市八一实验学校初中部2004级学生中进行了实际的应用，系统的效果得到了学校、教师和学生的肯定和认可。 本文基于人工神经网络的学生综合表现评价系统减少了评价过程中的人为因素，提高了评价的有效性和公平性，评价结果也更为客观，具有较高的科学性，这为中学生综合素质评价问题开辟了一条新的道路。

目录

文摘

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第一章 绪论

1.1 项目背景

1.2 现状和趋势

1.3 本项目的研究内容

第二章 人工神经网络综合评价理论

2.1 人工神经网络简介及其原理

2.1.1 神经网络简介

2.1.2 神经元模型

2.1.3 人工神经网络原理及分类

2.2 人工神经网络综合评价原理及优点

2.3 基于神经网络的综合评价方法的步骤

2.4 本章小结

第三章 径向基函数神经网络

3.1 径向基函数神经网络模型

3.2 径向基函数神经网络的学习方法

3.3 概率神经网络

3.4 本章小结

第四章 中学生综合素质评价的神经网络模型设计

4.1 中学生综合素质评价实例分析

4.1.1 评价内容指标

4.1.2 评价等级

4.2 神经网络算法选择

4.3 网络仿真测试

4.3.1 仿真训练样本和测试方法

4.3.2 网络仿真的准备工作

4.3.3 三种径向基函数神经网络仿真比较

4.3.4 散布常数对径向基函数神经网络的影响

4.3.5 仿真结果及综合素质评价的RBF网络结构

4.4 本章小结

第五章 综合素质评价系统的设计与实现

5.1 系统结构与设计

5.1.1 设计原则

5.1.2 系统结构

5.2 系统开发环境与数据库系统

5.2.1 系统开发环境

5.2.2 数据表结构

5.3 Matlab与外部程序接口方法

5.4 基于Matlab COM组件调用实现综合素质评价

5.4.1 运用COM生成器创建综合素质评价组件

5.4.2 C++Builder调用COM组件实现综合素质评价

5.5 本章小结

第六章 中学生综合素质评价系统的应用

6.1 评价系统在学校的实际应用

6.2 使用情况

6.2.1 前期准备

6.2.2 使用本系统进行学生综合素质评价过程

6.2.3 系统应用结果与分析

6.3 本章小结

结论

参考文献

附录

攻读硕士学位期间取得的研究成果

致谢