◆赵智鹏 高艳梅 赵寅旭 王 巍

(1.德惠市校外教育指导中心；2.德惠卫生职工中等专业学校；3.大连民族大学计算机学院)

基于优化的BP神经网络学生学习状态指数的评价研究

◆赵智鹏1高艳梅1赵寅旭2王 巍3

(1.德惠市校外教育指导中心；2.德惠卫生职工中等专业学校；3.大连民族大学计算机学院)

随着教学内容和教学模式方法不断改进，学生为教学主体的理念逐步深化。有效的掌握学生学习状态，能够有效提升教学效果。如何评价学生主体的学习状态，成为教师关注的重点。算法采用经附加动量和自适应学习速率优化后的BP神经网络(Back-Propagation Network)进行学生学习状态指数评价。实验结果表明参与评价的在校学生的整体学习状态较好，影响其学习状态的的主要因素是学习计划的有效执行，课前课后主动复习和预习、自信乐观程度、当前学习成绩等。

教学模式 BP神经网络 自适应学习速率

一、问题背景

随着目前教学研究内容的逐步细化，教学模式和教学方法也在不断改进。翻转课堂教学模式，行为导向教学法、案例教学法、任务驱动教学法等，这些教学方式的实施前提都是以学生为主体，以此提高教学效果。教学效果的评价可以通过历年考试或成绩评定，那么如何评价学生学习态度、学习主动性方面的进步，调动学生学习积极性，让学生参与到教学活动中来，注重课前预习，提高学生的自主学习，自我管理能力，让学生意识到自己是教学的主体，这才是提高教学效果的根本。……