基于SVM理论的专业学位硕士研究生教学质量评价研究

作者:刘小洋;刘万平;刘超;黄贤英;张宜浩; 刊名:科技资讯 上传者:冯素萍

【摘要】目前专业硕士学位研究生教育从以培养学术型人才为主向以培养应用型人才为主转变政策,实现研究生教育结构的历史性转型和战略性调整。该文首先分析了专业硕士和教学质量评价关系,其次对教学质量评价体系的研究现状进行了分析,最后基于SVM理论分析了普通高校专业学位硕士研究生教学质量评价。

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专业硕士是我国研究生教育的一种形式。教育部从2009年起,大部分专业学位硕士开始实行全日制培养,并发放“双证”,2011年继续推行将硕士研究生教育从以培养学术型人才为主向以培养应用型人才为主转变政策,实现研究生教育结构的历史性转型和战略性调整。根据国务院学位委员会的定位,专业学位培养特定高层次专门人才。与侧重于理论、注重学术研究能力的全国硕士研究生教育不同,专业学位教育是为了培养理论与实践相结合的创新型人才。教学质量评价是指对教师的学术业务水平、教学方法、教学态度等进行评价。教育测量学的基本内容之一如何评价教学质量,至今还没有统一的标准一门课程的教学质量,与诸多因素密切相关,如前期各课程的教学质量、该门课程各个教学环节的互相配合、教师的教学效果、学生的素质及学习态度等。教学质量是影响专业学位硕士研究生培养质量的一个重要方面。以往关于专业学位研究生教学质量评价多是定性分析为主很少涉及定量分析,定性分析的结果往往存在不确定性和主观性。因此采用数学建模方法对专业学位硕士研究生教学质量评价体系分析具有很重要的现实理论意义。1现状分析(1)注重评价结果,不注重过程。目前多数高校在教学质量评价中,只注重教学评价结果,而不注重其反馈机制。一个良好的研究生教学质量评价反馈机制还没有形成。(2)研究生指导教师方面。专业硕士研究生在实践性方面有所侧重,这就需要指导教师具备工程实践背景,目前部分指导教师缺少工程实践背景。(3)评价指标不规范。现有的专业学位研究生教学评价多数存在评价指标不规范等因素。如有时单纯地以教学效果为指标、有的则是以学生的满意度为指标等。则如何构建其标准化的评价指标体系是客观化评价专业学位硕士研究生教学质量的重要环节。2 SVM理论支持向量机(Support Vector MachineSVM)是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器,其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险,是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。SVM可以通过核方法进行非线性分类,是常见的核学习方法之一。采用SVM的优点在于:(1)不需要很多样本,不需要有表1专业学位硕士教学质量评价指标教学内容教学态度教学方法教学效果教学目标明确不撞自停课、调课方法多样化课程基本技能难点处理得当耐心答疑使用现代教育技术思维能力把握科学前沿为人师表普通话教学反思理论联系实际严谨治学课件设计及时反馈改进师的信息可以从学校的人事处得到如教师的基本信息(性别、年龄、满足、年龄、职称、学历学位等),在具备此部分信息后需要收集其课程信息,如课程学分、学时、选修、必修等性质。在具备这两部分基础数据集后就可以进行模型构建了,基于SVM理论的专业硕士学位研究生教学质量评价模型如图1所示。4结语文中首先介绍了专业学位硕士和教学质量评价,其次分析了目前专业硕士学位研究生教学质量评价存在的问题,最后结合SVM理论对专业学位硕士研究生教学质量评价体系进行了研究。下一步该文的研究重点将是开发一套专业学位硕士研究生教学质量评价体系原型系统。很多样本并不意味着训练样本的绝对量很少,而是说相对于其他训练分类算法比起来,同样的问题复杂度下,SVM需求的样本相对是较少的。并且由于SVM引入了核函数,所以对于高维的样本,SVM也能轻松应对。(2)结构风险最小。这种风险是指分类器对问题真实模型的逼近与问题真实解之间的累积误差。(3)非线性,是指SVM擅长应付样本数据线性不可分的情况,主要通过松弛变量(也叫惩罚变量)和核函数技术来实现。3专业学位硕

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