张保文 沈荣

宁夏大学数学系，宁夏 银川 750021

人工神经网络在课堂教学质量评价体系中的应用

张保文 沈荣

宁夏大学数学系，宁夏 银川 750021

利用人工神经网络方法建立高等学校教师课堂教学质量评价模型，并在Matlab系统内得以实现。实验表明，人工神经网络用于教师课堂教学质量评价中完全可行。

BP人工神经网络；Matlab；评价

人工神经网络已被用于航空、国防、交通等多种领域 。作为一种强有力的解决工程问题的非经典数学方法，人工神经网络在教师课堂教学质量评价中也得到了广泛的应用 。

1 课堂教学质量评价指标体系的确立

表1 任课教师详细评价表宁夏大学数学计算机学院

2 基于BP神经网络的课堂教学质量评价模型

用三层误差反向传播神经网络模型来实现教师课堂教学质量评价问题，第一层是输入层，中间层是隐含层，第三层是输出层。各层次的神经元之间形成全互联连接，各层次内的神经元之间没有连接。

2.1 输入层结点个数的确定：在宁大高校教师本科教学课堂教学质量评价中，有三个一级评价指标，14项二级评价指标，针对于每个项目均给出了具体的评价标准。所以这里取输入层的结点数等于二级指标的个数，即输入层有14个结点（n=14）。

2.2 隐含层结点个数的确定：

(n其中为输入结点数，l为输出结点数)。

文献[4]中，当用三层神经网络时，其隐含层神经元数为。在这里，综合上面两种文献确定神经元数的方法，取隐含层神经元数为

这样，m为[[4，7]间的整数，再取最大值，所以隐含层节点数m=7。……