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基于BP神经网络的高校教师精准教学能力评价模型构建
被引量：
2
1
作者
魏培文
朱珂
+3 位作者
叶海智
张潍杰
张利远
闫娟
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第5期108-116,共9页
通过精准教学以促进学生个性化成长是教育理想和国家政策的不懈追求.高校教师是实施精准教学的“基”,现有关于其教学能力的评价体系中普遍存在概念不清和多采用主观构建评价指标的问题.为此,开展了基于BP神经网络的高校教师精准教学能...
通过精准教学以促进学生个性化成长是教育理想和国家政策的不懈追求.高校教师是实施精准教学的“基”,现有关于其教学能力的评价体系中普遍存在概念不清和多采用主观构建评价指标的问题.为此,开展了基于BP神经网络的高校教师精准教学能力评价模型研究.首先,以理论研究为基础,对精准教学能力进行等级划分并构建评价指标框架,运用层级分析法建立指标权重;其次,利用BP神经网络智能学习的特性,以不同数据类型的指标值为输入,对应能力综合值为输出,检验精准教学能力分级及指标权重的合理性,进而生成较为客观的评价模型;最后,利用开发的评价系统和调查问卷进行样本数据采集和模型检验,从神经网络对数据的分类、拟合及仿真结果来看,模型能够对高校教师的精准教学能力进行客观评价,教师对模型测量结果的准确性也具有较高认可度.
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关键词
教育数字化转型
高校教师
精准教学能力
评价模型
BP神经网络
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职称材料
基于特征对比的循环生成对抗网络图像风格转换研究
2
作者
闫娟
康鹏帅
+3 位作者
王士斌
梅学术
李燕
刘栋
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第6期73-79,共7页
无监督图像到图像转换任务是在非配对训练数据的情况下学习源域图像到目标域图像的转换.但是,图像风格转换任务依然面临着图像内容丢失、模型坍塌等现象.为了解决上述问题,提出了一种局部特征对比来保持图像内容,通过特征提取器获得多...
无监督图像到图像转换任务是在非配对训练数据的情况下学习源域图像到目标域图像的转换.但是,图像风格转换任务依然面临着图像内容丢失、模型坍塌等现象.为了解决上述问题,提出了一种局部特征对比来保持图像内容,通过特征提取器获得多层图像深层特征,使得图像编码器学习到高级语义信息,获得信息更加丰富的图像特征.同时,增加局部特征对比损失来引导特征提取器学习到有利于图像内容生成的特征.实验结果表明,在大多数情况下,所提方法在FID和KID分数方面优于之前的方法,图像生成质量有一定的提升.
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关键词
特征对比
图像风格转换
对比损失
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职称材料
题名
基于BP神经网络的高校教师精准教学能力评价模型构建
被引量：
2
1
作者
魏培文
朱珂
叶海智
张潍杰
张利远
闫娟
机构
河南师范大学
教育学部
河南师范大学
智能教育
河南
省协同创新中心
河南师范大学信息化建设与管理办公室
出处
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第5期108-116,共9页
基金
国家社科基金(BHA220128)
河南省高校重点科研项目(23A880009)
+1 种基金
河南省高校科技创新团队支持计划(22IRTSTHN031)
河南省普通本科高等学校智慧教学专项研究项目.
文摘
通过精准教学以促进学生个性化成长是教育理想和国家政策的不懈追求.高校教师是实施精准教学的“基”,现有关于其教学能力的评价体系中普遍存在概念不清和多采用主观构建评价指标的问题.为此,开展了基于BP神经网络的高校教师精准教学能力评价模型研究.首先,以理论研究为基础,对精准教学能力进行等级划分并构建评价指标框架,运用层级分析法建立指标权重;其次,利用BP神经网络智能学习的特性,以不同数据类型的指标值为输入,对应能力综合值为输出,检验精准教学能力分级及指标权重的合理性,进而生成较为客观的评价模型;最后,利用开发的评价系统和调查问卷进行样本数据采集和模型检验,从神经网络对数据的分类、拟合及仿真结果来看,模型能够对高校教师的精准教学能力进行客观评价,教师对模型测量结果的准确性也具有较高认可度.
关键词
教育数字化转型
高校教师
精准教学能力
评价模型
BP神经网络
Keywords
digital transformation of education
college teachers
precision teaching ability
evaluation model
BP neural network
分类号
G420 [文化科学—课程与教学论]
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职称材料
题名
基于特征对比的循环生成对抗网络图像风格转换研究
2
作者
闫娟
康鹏帅
王士斌
梅学术
李燕
刘栋
机构
河南师范大学信息化建设与管理办公室
河南师范大学
计算机与
信息
工程学院
河南师范大学
“教育人工智能与个性化学习”
河南
省重点实验室
出处
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第6期73-79,共7页
基金
国家自然科学基金(62072160)
河南省科技攻关计划项目(222102210187)
河南省普通本科高等学校智慧教学专项研究项目(202111)。
文摘
无监督图像到图像转换任务是在非配对训练数据的情况下学习源域图像到目标域图像的转换.但是,图像风格转换任务依然面临着图像内容丢失、模型坍塌等现象.为了解决上述问题,提出了一种局部特征对比来保持图像内容,通过特征提取器获得多层图像深层特征,使得图像编码器学习到高级语义信息,获得信息更加丰富的图像特征.同时,增加局部特征对比损失来引导特征提取器学习到有利于图像内容生成的特征.实验结果表明,在大多数情况下,所提方法在FID和KID分数方面优于之前的方法,图像生成质量有一定的提升.
关键词
特征对比
图像风格转换
对比损失
Keywords
feature comparison
image style conversion
contrast loss
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络的高校教师精准教学能力评价模型构建
魏培文
朱珂
叶海智
张潍杰
张利远
闫娟
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024
2
在线阅读
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职称材料
2
基于特征对比的循环生成对抗网络图像风格转换研究
闫娟
康鹏帅
王士斌
梅学术
李燕
刘栋
《河南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024
0
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职称材料
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