基于BP神经网络的医学研究生教学质量评价模型研究.pdf
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1、基金项目:内蒙古自治区教育科学规划课题(,)作者简介:闫涛,女,生,硕士,讲师,:收稿日期:基于 神经网络的医学研究生教学质量评价模型研究闫涛,张楠,包含,朱浩,张星光(内蒙古医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室,呼和浩特 ;内蒙古医科大学公共卫生学院卫生检验与检疫学教研室;通讯作者)摘要:教学质量是高层次人才培养的关键,也是高校发展的核心。进行教学质量评估是高校教学质量保障体系的重要组成部分,而全面、科学的教学质量评估体系是提升教学质量、促进高校内涵式发展的重要助力。但教学质量评价是一个多因素综合影响的非线性过程,尚缺乏科学统一的评价体系和方法。文章选择内蒙古医科大学 级研究生开展教学质量评
2、价,采用 神经网络构建研究生教学质量评价体系。结果显示,神经网络模型预测值与期望值之间误差较小,评价结果较满意,具有操作简易性和模型普适性。关键词:研究生教育;教学质量评价;神经网络;评价模型;医学研究生中图分类号:文献标志码:文章编号:():研究生教育在培养创新人才、提高创新能力、服务经济社会发展、推进国家治理体系和治理能力现代化方面具有重要作用。研究生教育肩负着高层次人才培养和创新创造的重要使命,是国家发展、社会进步的重要基石。因此,研究生教学质量是研究生教育的重要保障和标志,将直接影响到研究生的培养质量和水平 。高质量的研究生教学除了要求研究生坚持最为基础的知识学习以外,还要进行更高层次
3、的研究,创新能力和科研能力的培养是进行更高层次研究的关键和核心。而对于教师来说,高质量的研究生教学要求提升了教师的教学水平,同时良好的教学反馈激发教师教学的热情和动力,调动教师的科研积极性和主动性,形成科研反哺教学、教研互促的良性循环。高水平的研究生教育也有利于巩固和实现高校办学定位和办学目标。自国家出台“双一流”建设方案以来,研究生教育高质量发展是各高校成为世界一流大学的重要支撑。因此,为保障研究生教育持续健康发展,我们需要对研究生教学质量进行科学的评价 ,。教学质量评价是指评价主体为了达到一定的评价目的,依据相对固定的评价指标和评价标准,利用比较成熟可靠的评价方法,对特定教学情境下的教学活
4、动及与活动相关的所有因素进行价值判断的过程 。客观、准确、科学的教学评价是教学督导产生良性效益的关键。尽管经过了多年的研究和探索,但至今还没有公认的比较标准和统一的课堂教学评价体系被广大医学院校采用 。常用的评价体系多是采用直接建立评价系统的数学模型,如加权平均法、层次分析法、模糊综合评判法等。这些方法在评估过程中难以排除各种随机性和主观性,易造成评价结果失真和偏差。同时,教学过程是一个动态的过程,影响教学质量的因素很多,其影响程度也不一致。因此,教学质量的评价属于非线性问题,很难用一个数学解析式来表示 。人工神经网络是由大量简单的神经元相互连接,通过模拟人的大脑神经处理信息的方式,进行信息并
5、行处理和非线性转换的复杂网络系统,并且具有大规模计算的能力 。神经网络是应用最广基础医学教育,年 月,第 卷第 期泛的神经网络之一,也称后向传播神经网络,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络 。从结构上讲,神经网络具有输入层、隐藏层和输出层。从本质上讲,算法就是以网络误差平方为目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的最小值 。因此,神经网络具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。因此,文章选取内蒙古医科大学 级在校研究生,通过 神经网络模型构建教学质量评价体系,为后续构建科学、合理、统一的研究生教学质量评价体系提供参考,最终为有效提升研究生教学质量提供助力。对象与方法 研究对象研
6、究对象为内蒙古医科大学 级研究生,包括科研型和专业型,专业包括基础医学、临床医学、公共卫生与预防医学、中医学、药学、护理学、蒙医学、蒙药学等。调查方法在医学科研中的医学统计方法课程结束后,教师利用问卷星小程序编辑问卷并进行教学质量评价,共回收问卷 份,有效问卷 份,有效率 。教学质量评价体系的构建通过阅读文献和咨询相关专家意见,结合本校研究生的教学情况与要求,我们将教学计划、教学手段、教学过程、教学态度、教学内容和教学效果确立为研究生教学质量评价的一级指标。在此基础上,将 个一级指标进一步细化为 个二级指标,具体如图 所示。各二级指标采用李克特记分量表方式,包括非常满意、满意、一般、不满意和非
7、常不满意,分别计 分、分、分、分和 分。图 医学研究生教学质量评价体系 神经网络模型 模型的确定文章采用三层 神经网络结构,即输入层,隐含层和输出层。我们先确定输入层节点数,教学质量评价体系中二级指标有 个,故输入层神经元节点数为 ;输出层为医学研究生医学科研中的医学统计方法课程教学质量评价结果,将每组数据归一化后乘以其权重系数的结果作为教学质量评价结果,故输出层神经元节点数为 ;隐含层神经元节点数的确定参考公式:槡(为介于 之间的常数),经多次试验,通过均方误差(,)确定隐含层神经元节点数为 ,具体见表 。因此,评价模型结构为 三层 神经网络。表 不同隐含层层数的均方误差结果隐含层层数 数据
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