基于深度学习的复杂网络分析层次过程工程实践教学评价模型

快速阅读: 据《Nature.com》称，本研究利用物联网技术结合深度学习算法，构建高校工程实践课程教学质量评估模型，通过数据分析揭示教学与学习的关系，为优化教学提供参考。

本研究旨在有效改进高校工程实践课程的质量评价体系，提高教学管理水平。基于物联网（物联网）技术，结合复杂网络层次分析法和深度学习方法，构建了一个全新的教学评估模型。

首先，在开放在线课程数据的帮助下，利用自然语言处理（自然语言处理）技术和生成对抗网络（生成对抗网络）算法从课程内容中提取学科相关特征，并模拟生成了来自10个专业的500名学生数据。然后，将真实的大学课程内容、教学资源和虚拟学生数据有机整合，引入两种深度学习算法：循环神经网络（循环神经网络）和卷积神经网络（卷积神经网络）。首先，在开放在线课程数据的帮助下，利用自然语言处理（自然语言处理）技术和生成对抗网络（生成对抗网络）算法从课程内容中提取学科相关特征，并模拟生成了来自10个专业的500名学生数据。循环神经网络用于捕捉时间序列信息，卷积神经网络用于提取空间特征。通过复杂网络的层级分析揭示不同教学要素间的关系并构建层级结构。同时，引入动态特性，通过随机组合数据实现模型的持续更新与适应，以适应实际教育环境的变化。

在课程培训后，综合提取学生作业、项目及考试等数据指标，并进行学生表现与特征的相关性分析、时间序列分析、特征融合与权重分析、模型性能评估和预测分析。通过学生表现与特征的相关性分析挖掘影响学习成效的关键特征。时间序列分析揭示学习过程的变化趋势，更准确地把握学生的学习状态。特征融合与权重分析全面考虑多个关键特征，量化学生在不同参数特征下的综合表现。模型性能评估与预测分析将模型预测结果与实际表现对比，评估模型的准确性和稳定性。

结果显示，课程依赖度与跨学科影响指数之间存在正相关关系（r=0.725）。学生3的表现相对稳定，最高分为91分；学生7的成绩波动最大，从最低47.9分到最高50.2分。卷积神经网络特征指数和循环神经网络特征指数在0.18至0.78之间。模型预测学生实际成绩的综合准确率在76%至98%之间，预测一致性在76%至98%之间。

本研究旨在帮助揭示学生表现与教学评估因素之间的关系，深入理解高校工程实践教学质量评估模型，为优化教学提供宝贵的指导建议。

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