［摘要］

在當前國內高校中，教學質量評價工作尤為重要，它是有效控制教學過程的手段，因此采用科學技術控制教學質量，做好教學質量評價工作很有必要。根據廣西民族地區高校本科教學質量評價工作的實施現狀，建設基于BP神經網絡的高校本科教學質量評價機制，探討BP神經網絡在廣西民族地區高校本科教學質量評價中的應用。［關鍵詞］

BP神經網絡；廣西民族地區；本科教學質量評價目前國內高校大量采用先進的科學技術來建立教學質量評價體系，尤其是人工智能技術，如BP（BackPropagation）神經網絡建立了高校教學質量評價的模型。BP神經網絡就是采用多層次傳感網絡結構（MultilayerSensorNetworkArchitecture）的科學技術模型網絡，它在測試教學質量評價體系過程中注重構建完整模型，確保教學質量評價系統能夠充分展示多項功能內容，結合BP神經網絡的自主學習、自主識別模式理論來優化、衡量評價指標體系，更好地評價教學質量結果的科學合理性以及實施的有效性。一、廣西民族地區高校本科教學質量評價工作的實施現狀廣西民族地區高校本科教學質量評價工作機制建設，在實施現狀方面依然存在一些問題。比如教學質量監控體系不健全，這就容易導致當地高校本科教學質量評價工作無法正常實施，相關評價規范制度也無法健全、落實執行到位。客觀地講，廣西民族地區高校本科教學質量方面，其內容涉獵教學管理領域不寬泛，質量評價標準缺乏合理性，執行制度方面不夠嚴格。以2015年為例，廣西民族地區高校就建立了《教學事故認定和處理方法》，它在處理各項教學事故方面表現突出，同時也成立了教學監督、信息員以及考試巡視員隊伍機制，在這一過程中也聘請了超過80位督導員、信息員。不過，針對這些人員的管理并不到位且管理水平不高，地方高校在成立教育教學質量監控中心方面也不夠到位，無法構建由教學質量為基礎目標的教學標準機制，在教學質量激勵子系統建設方面也存在缺陷，教學質量無法獲得有效保障[1]。如此看來，廣西民族地區高校在教學質量監督體系建設過程中還是缺乏健全性、全面性，例如其教學工作例會制度建設不到位，教學督導制度缺乏針對性，而在教學檢查機制、調控能力方面也欠缺指向性，如此就導致教學方面優化不夠到位，無法采取多種途徑來強調教師培養機制優化，這再次說明廣西民族地區的一些高校在教學質量評價體系建設方面還是缺乏指向性[2]。二、BP神經網絡的基本理論BP神經網絡已經被廣泛應用于高校信息傳遞與教育工作中，在正向傳播信息、反向傳播信息方面建立了交叉網絡，從輸入層到輸出層優化調整網絡，確保信息最終滿足正向傳播條件。在基于誤差面向網絡建立連接權值以及閾值分析機制過程中，需要保證神經網絡中數據內容有效傳播，滿足相關數據輸出要求即可。從本文看來，BP神經網絡中包括輸入層、隱含層以及輸出層，如此就衍生出了經典的BP神經網絡算法[3]。BP神經網絡算法結合輸入向量正向傳播過程中也建立了誤差方向傳播機制，基于兩個過程組成迭代算法，確保算法有效優化，滿足輸入向量的正向傳播過程，產生輸出向量內容。就這一傳遞過程而言，還需要結合神經網絡權值改變過程分析輸出層期望輸出變化，再結合輸入誤差反向傳播來分析傳播階段實施過程[4]。就以其中的信息正向傳遞為例，它主要基于隱含層、輸出層、定義層等建立誤差函數分析機制，結合下降算法分析權值變化，思考誤差方向傳播機制。與此同時，要建立BP神經網絡機制，預測準確性較強機制，體現操作簡單長處，保證諸多優點內容優化[5]。在建立BP神經網絡過程中，還需要分析其內部網絡學習分析機制，如此對于訓練網絡建設幫助較大。在結合多點內容思考教學質量評價過程中，會運用BP神經網絡算法，協同處理信息內容，確保神經網絡中的所有神經單元都能獨立接收、運算處理輸出信息內容，建立統一層次的神經元并行計算機制，分析相關運算結果。在協同處理相關信息過程中，則需要確保神經網絡獨立接收機制分析運算處理輸出信息能力內容，建立相同層次的神經元計算信息機制，保證運算結果分析到位[6]。不過，BP神經網絡也是存在一些問題的，在結合梯度下降算法展開分析過程中，需要保證局部極小值分析局部最優過程，結合試驗結果分析最優參數的確定過程，建立網絡學習分析機制，解決其中效率低下的問題。在識別精度分析過程中，也要建立網絡結構機制，對教學質量評價內容進行分析，滿足隱含層次節點個數確定問題，客觀映射相關網絡能力，有效影響網絡識別精度。在針對BP神經網絡局限性問題過程中，需要保證BP學習算法建立相關改進機制，保證結合附加動量因子分析機制，滿足變梯度算法過程分析彈性梯度，優化其技術過程[7]。三、廣西民族地區高校本科教學質量評價工作中BP神經網絡的應用在廣西民族地區高校中，其本科教學在質量評價工作中會用到BP神經網絡，具體如下：（一）BP神經網絡在高校本科教學質量評價工作中的應用思路在明確教學質量標準過程中，需結合多點內容建立高校本科教學質量評價機制，結合教學過程分析學生思維培養，如此再展開教學質量評價工作。在這一點上，前提要遵循國家以及國際統一制定標準，充分考量不同高校的不同實際發展背景，建立多種學校具體狀況的教學質量評價工作標準機制。廣西民族地區高校本科教學質量評價應結合其高校教育教學目標展開，建立相互之間的匹配機制，優化形成針對性評價體系，同時再融入過程性評價內容，優化、豐富終結性功能內容。在建立具有高校特色與差異性的社會需求機制過程中，需要更新自身教學模式與方法，確保教學質量評價體系制定有效促進個體發展，優化教學模式與方法，進而實現對學生個性的全面尊重，同時注重學生的個性化發展。在建立教學質量評價體系過程中，需要有效促進個體發展教學模式，優化教學方法，強調共性，體現全面性、方向性以及改善性優勢，結合不同類型課程分析課程內容統一分類，采用不同評價指標，分析不同權重評價機制，滿足人工智能處理非線性問題，提出客觀的BP神經網絡教學質量評價方法，如圖1。■圖1BP神經網絡的教學質量評價模型通過查閱文獻資料和借鑒廣西民族地區部分高校的教學管理文件，主要應用以下教學質量評價體系，包括4個一級指標：教學態度（A1）、教學內容（A2）、教學方法（A3）、教學效果（A4），15個二級指標，用A11、A12、…、A43、A44表示，如表1。表1廣西民族地區高校本科教學質量評價指標體系■續表■由于不同高校的不同實際發展背景，因此需要對教師教學評價類型進行豐富優化，也需要解決評價指標比重中的某些不合理性因素，結合評價方法主觀判斷改善機制，建立理論教學質量評價體系，優化相關評價方法[8]。在建立教學質量評價過程中，需要優化一級指標，分析體系模糊問題，解決體系中某些指標不全面的缺陷，在指標占比權重中分析某些主觀性問題。比如，在廣西民族地區高校中，需要結合理論、實踐課程分析教學質量評價體系的建立過程，充分考量教師基本素質，結合課前準備充分分析教學態度端正情況，思考教學方法應用的多樣性[9]。而在基于一定程度有效調動學生學習積極性的過程中，需結合教學效果優化來思考學生因素問題，提升學生的學習能力，甚至為學生未來發展規劃職業生涯，確保他們始終擁有足夠的學習動機。在這一過程中，課堂上師生之間的相互互動機制也要建設完善，強化教學質量評價指標體系建設過程，深度分析教學質量評價體系內容與權重中所存在的各種問題。換言之，要在原有教學評價體系基礎上完善相關教學內容，建立教學質量評價模型[10]。從某種程度來講，還要對教學質量評價指標體系進行改善，更多引入BP神經網絡內容。此外，在結合實驗課程與教學質量評價體系展開研究過程中，需要明確教學質量評價體系中的多點相關性內容，主要圍繞實驗課教學質量改進過程分析教學質量評價指標體系，形成多個一級指標，它們分別為教師素質、教學態度、教學內容、教學方法以及教學效果。由此再延伸提出二級指標，其中二級指標數量達到16個之多，確保二級評價指標編號調整到位。在教學方法應用方面，教師要較好控制學生學習進度，結合實驗操作過程來分析、強調學生獨立解決問題的能力，培養他們在學科學習過程中良好的學習習慣，建立理論配合實踐知識的融合課程體系，如此對于學生更好地掌握理論學習課程幫助較大。因此，在充分介紹教學質量評價體系基礎上，要思考其體系中的全面性、激勵性、方向性、客觀性以及主體性問題。充分說明教學質量評價影響因素，結合調研結果展開分析，有效解決教學質量評價體系缺陷問題，保證教學質量評價體系建設到位，如此對于后續的教學質量評價模型建立非常有利[11]。（二）BP神經網絡在高校本科教學質量評價工作中的應用要點要基于傳統BP神經網絡改進建立GA-BP（GeneticAlgorithmsBackPropagation）神經網絡，確保高校本科教學質量評價工作模型有效建立，提出基于自適應變異概率的遺傳算法機制。在這一算法機制中，主要基于教學質量評價體系來分析熵值，建立BP神經網絡機制，形成教學質量評價模型。如此對于高校教學質量的評價過程能提供有效質量評價方法，作為評價結果參考平臺[12]。具體來講，一方面要建立BP神經網絡，主要對其中的初始權值以及閾值進行分析，了解到它的依賴性相對較高的問題，結合現代優化算法對神經網絡實施有效改進。在整個改進過程中，需要確保遺傳算法來實現對神經網絡權值以及閾值的有效優化，獨立于BP神經網絡來分析建設遺傳算法，基于整個空間搜索最優解。而在改善梯度下降過程中，需要保證神經網絡陷入局限性這一問題，分析其最小值以及收斂速度變化較慢等諸多問題[13]。在這里，要建立GA-BP神經網絡，甚至更進一步改造模型，形成自適應變異遺傳算法，對GA-BP神經網絡模型進行進一步優化，形成AGA-BP（AdaptiveGeneticAlgorithmsBackPropagation）神經網絡模型。這一模型主要包含原始的BP神經網絡以及自適應變異遺傳算法兩大部分。當然，還要分析網絡層數與節點的偏差問題，結合結果準確性分析層數增加情況，調整計算量。在這一過程中，要結合訓練周期較多建立隱藏層，中間層前饋神經網絡中的兩個隱藏層次進行分析，設置多個節點數，有效改善網絡性能，優化調整訓練成本。在充分考量隱含層次數量過程中，則需要建立一個隱藏層最為科學合理[14]。另一方面，必須做好輸出層節點分析，基于實際問題分析其中的目標變量維度變化，進而設計提出非線性傳遞函數，配合雙曲線函數公式來計算樣本數目，確定后明確學科教學質量的有效評價指標體系。而在初始值選取過程中，需要結合多種算法來分析最小初始權值，確保初始值滿足﹢1、-1算法一致，所獲得的權值數也完全相等[15]。再就是分析學習速率，這也是教學質量評價模型建立的主要原因，要結合多點技術分析學生的學習速率，即循環訓練過程中的權值變化量，這一重點影響因素需要增加訓練時間，適當縮小誤差處理范圍。在停止訓練以后，也要嘗試訓練更多網絡，結合分析結果合理化選取網絡，建立單隱含層的工作機制，分析教學質量，并在評價后建立模型，效果更佳。在本文看來，需要基于BP神經網絡向量模型，配合Maltlab軟件來表現神經網絡，明確自適應變異遺傳算法，明確其中的編碼、初始種群確定、適應度計算等步驟。在分析遺傳操作過程中，則需要選擇性操作，優化選擇方式，結合BP神經網絡權值以及閾值等適應度值展開分析，并正確選擇概率計算公式[16]。四、總結實際上，教學質量評價體系的建設過程復雜且概念模糊，它屬于一種典型的非線性分析操作與計算統計過程。文中主要結合我國廣西民族地區高校本科教學質量評價體系展開分