基于PSO-RBF的大学程序设计教学效果评价方法研究OACHSSCD
Research on the evaluation method of university programming teaching effectiveness based on PSO-RBF
教学评价是对授课教师的教学效果和学生的学习情况进行评估,已成为高等教育教学管理的重要组成部分.为了满足大学程序设计教学效果评价要求,提出一种基于粒子群(PSO)算法和径向基神经网络(RBF)的大学程序设计教学效果评价模型,从而提高大学程序设计教学效果评价的准确率.基于 PSO-RBF 神经网络的大学程序设计教学效果评价的机器学习方法算法收敛速度快、优化能力强、泛化能力强,有效降低了人为因素对指标权重确定的影响,可以提高评价预测的准确性.
Teaching evaluation,which assesses the teaching value of lecturers and the learning of students,has become an important part of teaching management in higher education.In order to meet the requirements of uni-versity programming teaching effectiveness evaluation,a university programming teaching effectiveness evaluation model based on particle swarm algorithm and radial basis neural network has been proposed,so as to improve the accuracy of university progra…查看全部>>
张少巍;徐国明
安徽文达信息工程学院 计算机工程学院,安徽 合肥 230032安徽大学 互联网学院,安徽 合肥 230039
教育学
粒子群(PSO)算法径向基神经网络(RBF)程序设计教学评价
PSORBFprogramming instructionevaluation
《南阳师范学院学报》 2024 (1)
83-88,6
安徽省高等学校质量工程教学研究项目(2021xsxxkc110)安徽省高校优秀拔尖人才培育项目(gxbjZD2022090)
评论