孙云霞

(神木职业技术学院 管理工程系， 陕西 神木 719300)

0 引言

当前，世界范围内对学前教育的重视度普遍提升，学前教育发展速度与办学规模持续提升[1]，同时学前教育机构的构建模式更加多样性。国家对学前教育的引导方向随着重视度的提升更加明确[2]，在提升学前教育发展速度，改善学前儿童学前教育难问题的基础上，更加重视学前教育质量[3]，因此，研究一种系统、科学、完整的学前教育机构教育质量评估方法具有重要意义。

作为机器学习领域的重要组成部分，深度学习网络基于构建、模拟人脑分析学习的神经网络描述数据[4]，其主要优势体现在建模能力强、表征精度高等，可有效解决普遍使用的浅层学习网络在有限样本与计算单元条件下对复杂函数的表达能力与泛化能力受到限制的问题[5-6]。基于此，研究基于深度学习网络的学前教育质量评估方法。

1 基于深度学习网络的学前教育质量评估方法

1.1 学前教育质量评估指标体系构建

学前教育质量评估指标体系构建是学前教育质量评估的基础[7]。构建由学前教育环境创设、学前教育保教质量和幼儿发展三个一级指标构建的学前教育质量评估指标体系，如图1所示。

图1 学前教育质量评估指标体系

学前教育环境创设包括学前教育机构创建体制、学前教育机构创建条件两个二级指标，两者分别描述学前教育机构采用的办学模式和学前教育教学活动所使用的硬件和软件设施。……