神经网络教学篇1
(1．北京邮电大学计算机学院，北京100876；2．河北省霸州市第四小学，河北霸州065700)
摘要：深度学习是智能科学与技术领域的最新突破性进展，卷积神经网络是其中一个代表性工作。文章探讨如何开展卷积神经网络的教学工作，包括教学内容的安排和教学内容之外的考虑两个方面，旨在将智能科学与技术的这一最新成果介绍给学生，使他们能较早接触学科前沿，提升学习兴趣，激发创新动力。同时，也为广大教师提供一些教学的思路和方法。
关键词：智能科学与技术；深度学习；卷积神经网络；教学建议
第一作者简介：李睿凡，男，讲师，研究方向为多模态智能信息处理与深度学习，rfli@bupt．edu．cn。
1背景
当前，智能科学与技术在国家经济与社会需求中的作用愈发重要。2015年3月2日，百度公司首席执行官李彦宏在两会提案中建议设立“中国大脑”计划；智能家居、智慧城市等早已经渗入普通大众的生活中。从大学教育的角度，智能科学与技术专业是培养“智能”人才的重要基地，智能专业一级学科的设置也迫在眉睫。传统的人工智能专业课程主要包括人工智能导论、模式分析、机器学习、数据挖掘等，其中通常涉及前向神经网络的教学内容。但近些年，深度神经网络的发展使我们从事智能科学与技术一线教学和科研工作的教师面临新的机遇与挑战。特别值得注意的是，深度学习中的卷积神经网络的发展是深度学习中的一个亮点。卷积神经网络在图像识别和语音语言处理等人工智能的众多领域都取得了突破。
2013年，我们提出将深度学习引入智能科学与技术类专业课教学的建议，包括其必要性和可行性以及初步的实施建议。2014年，我们又探讨在本科生和研究生课程中开展深度学习的教学实施方案‘卅。在科研与教学的实践中，我们体会到卷积神经网络是深度学习中非常重要的内容，非常有必要将精彩的卷积神经网络基本内容带入课堂。
2卷积神经网络背景
2006年之前，人工神经网络的发展大致可以分为两个时期。1943年，mcCulloch和pitts提出了最早的人工神经元，这种神经元具有学习的能力，这是人工神经网络的开端，这一时期沿着单个神经元研究其学习算法。1969年，minsky和papert分析了感知器神经网络模型的局限性，这使人工神经网络的研究很快暗淡下来。80年代中期，诺贝尔奖得主JohnHopfield提出了Hopfield神经网络模型，这种Recurrent神经网络具有的动态性有可能用于解决复杂的问题。同一时期，多层前向神经网络的反向传播算法(Back-propagation)也被重新发现。这两个工作使人工神经网络得到重生。这时，人工神经网络已经成为人工智能的一个重要组成部分，但随后的研究由于更多层神经网络学习的失效而再次陷入低潮。文献[5]对神经网络的研究给出了全面的总结。
2006年，神经网络领域的大师GeoffreyHinton教授与其博士生Salakhutdinov博士发表了题为ReducingtheDimensionalityofDatawithneuralnetworks的论文。该文提出一种学习多层神经网络的方法，并将这种具有多层结构学习的方法命名为深度学习(DeepLearning)。以深层神经网络为代表的深度学习登上学术与工业的舞台，其中一个重要因素是Hinton教授提出的逐层预训练神经网络方法治愈了训练多层神经网络的一个致命伤。
2012年，Hinton教授的研究团队参加了斯坦福大学Fei-FeiLi教授等组织的imagenetiLSVRC大规模图像识别评测任务。该任务包括120万张高分辨率图片，共包含1000个类比。Hinton教授团队使用了多层卷积神经网络结构，取得了突破性进展，将识别错误率从26.2%降低到15.3%。这一比赛结果破除了计算机视觉领域的大师、美国加州大学伯克利分校的Jitendramalik教授对深度学习大规模实际应用的质疑。同时，它也加速了神经网络深度学习从学术研究跃人工业应用，为神经网络打开了更为广阔的前景。
在最近5年的多个国际顶尖学术会议(aaai，iCmL、nipS，CVpR，mm)都有涉及深度学习的主题会议或研讨会。工业界也发生了一系列事件。2014年5月，斯坦福大学的andrewng加盟公司并领导深度学习的研究与应用。2014年8月，卷积神经网络的主要发明者YannLeCun教授加盟Facebook公司。2015年3月16日，马云在德国CeBit博览会上为嘉宾从淘宝网购买1948年汉诺威纪念邮票，演示了以多层神经网络为核心技术的蚂蚁金服的Smiletopay扫脸技术。国际知名的互联网公司都参与到深度学习的学术研究和技术应用中。
3教学内容编排
在文献[4]中，我们已经讨论了关于研究生深度学习课程教学的内容，但对卷积神经网络的内容强调得不够充分。因此，我们建议如果条件容许，可以扩大卷积神经网络教学内容，甚至采用专题教学的形式。同时，我们认为研究生阶段的教学目标主要是使学生掌握基本而深入的知识，从而对感兴趣的领域提出研究建议，并采取合理的方法完成研究内容并撰写研究报告。
基于以上目标，研究生课程（含36学时）主要涵盖3部分内容：机器学习基础、神经网络基础、神经网络研究论文讨论。第一部分的机器学习基础知识部分（6学时）主要让学生从零起点顺利过度到这门课程。教师讲解机器学习的基本目标和方法、线性分类器和支持向量机、主成分分析和线性判别分析。第二部分的神经网络知识部分（8学时）主要包括前向神经网络及后传算法和卷积神经网络、卷积网络结构的卷积层和抽取层、卷积神经网络的理解和可视化。考虑到神经网络的实践性，我们特别安排神经网络的优化和调试内容。第三部分主要是学生阅读讲解和师生互动的论文研讨部分。此部分进一步划分为4个单元，主要包括受限波尔兹曼机及其扩展、自动编码器及其扩展、多模态和计算机视觉的典型应用。
除理论教学环节之外，该课程强调学以致用。因此，我们给出两部分内容：一个是基本实验项目，主要包括基本的分类器的使用，如最近邻分类器、支持向量机分类器等，重点强调卷积神经网络的训练和应用实验；另一个是强调如何将卷积神经网络方法用于解决实际问题。前两部分讲解完成之后，教师提出具体的研究建议，安排2～3名学生形成一个小组，请他们自己提出可能的讲解问题，确定一个研究主题，写出研究建议书，完成研究，写出研究报告，并在课程的最后，分小组汇报研究情况。
4教学内容之外的考虑
除教学内容之外，还有一些值得考虑的与卷积神经网络相关的问题。我们主要考虑了如下3个方面。
(1)兴趣是最好的老师，对于卷积神经网络的教学也不例外。如何激发学生的兴趣是教师备课时应该考虑的一个问题。笔者的思路是在课堂教学中引入有趣的相关话题。近期的两个事件令人瞩目，可以用来引导学生。其一，2015年3月16日，在德国举办的汉诺威消费电子、信息及通信博览会(CeBit)上，阿里巴巴集团董事局主席马云先生为嘉宾从淘宝网购买了1948年汉诺威纪念邮票，演示了蚂蚁金服和Face++Financial的微笑支付(Smiletopay)扫脸技术，这项技术改变了传统的采用密码认证的购物方式；其二，2015年3月，斯坦福大学人工智能实验室主任Fei-FeiLi,在teD大会上作题为“当今计算机科学家如何教计算机理解图像”的主题报告，她的报告试图传达一个信息：人工智能和计算机视觉的重要前沿进展之一。这两个事件，一个是信息产业界的大事记，另一个是技术思想普及教育的大事记。两者都涉及深度学习中的卷积神经网络，说明卷积神经网络无论在产业应用和科学前沿都吸引了广大的技术实践者和科学探索者。
(2)教学过程是教师与学生沟通以建立共同语言的过程。教师如何使用恰当的生活语言辅助专业技术的交流，能够很好地起到寓教于乐的作用。笔者在上一节已经谈及卷积神经网络的引子事件，对于以上两个事件的描述，可以用时下的网络用语“高富帅”和“白富美”来夸张地形容事件中的两位主角，以学生的语言给出卷积神经网络发展历程上的有趣描述，能够容易建立师生的共同语言。
(3)调动学生的好奇心能有效地让学生进入良好的学习状态，从而产生内在驱动力。通过以两个事件为引子的课堂导人，学生产生兴趣，对于卷积神经网络，可以使用Lenet的神经网络结构图，标注数字和卷积的
关键词等信息。这样的绘图必然让学生产生好奇心，让他们期望明白其中的含义，也很想搞清楚这样复杂的网络是如何工作并取得竞赛排名第一的结果。另外一个有效的刺激是课程的评分机制，在卷积神经网络的工作中，应当重点对研究报告部分予以侧重。
5结语
卷积神经网络是深度学习中备受瞩目的研究主题，卷积神经网络更为细致的内容将在进一步的教学工作中实践，也需要更深入的研究。需要注意的是，深度学习还处于发展状态，内容仍然不够成熟，这给教学工作者提出了更高的要求。
参考文献：
[1]钟义信，传播创新成果，服务社会需求：论核心课程的设计[J]．计算机教育，2014(19):22-25.
[2]钟义信，高等人工智能：人工智能理论的新阶段[J]计算机教育，2012(9):6-11.
[3]李睿凡，王小捷，钟义信，引入深度学习的人工智能类课程[J]计算机教育，2013(19):61-64.
[4]李睿凡，王小捷，钟义信．探索神经网络深度学习的教学[J]计算机教育，2014(19):77-79.
[5]HaykinS.neuralnetworksandlearningmachines[m].newYork:prenticeHall,2008.
[6]HintonG,SalakhutdinovR.Reducingthedimensionalityofdatawithneuralnetworks[J].Science,2006,5786(313):504-507.
[7]Krizhevskya,Sutskeveri,HintonG.lmagenetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks[C].Laketahoe:neuralinformationprocessingSystems(nipS)Foundation,2012:1106-1114.
[8]BengioY.Leamingdeeparchitecturesforai[J].FoundationsandtrendsinmachineLearning,2009,2(1):1-127.
[9]areli,RoseDC,Karnowskitp.DeepmachineLearning:anewfrontierinartificialintelligenceresearch[J].ieeeComputationalintelligencemagazine,2010,5(4):13-18.
神经网络教学篇2
[关键词]网络教学；传统教学；神经病学教学
[中图分类号]G424[文献标识码]C[文章编号]1673-7210（2011）03（b）-115-02
随着现代教育技术和网络技术的不断发展，校园网络教学这一新概念应运而生。充分利用好网络上的医学信息资源对全面提高医学教学水平将会产生不可估量的影响。如何利用网络更好地为医学教育服务，是目前医学界迫切需要解决的问题，本文通过对照研究，比较了神经病学教学中网络教学与传统教学模式结合的教学结果，分析网络教学与传统教学模式结合较之单纯传统教学在启发医学生思维、提高神经病学的教学水平方面是否具有优势。
1资料与方法
1.1教改组
南华大学医学院临床医学专业2007-5班学生，研究对象共46例，其中,男20例，女26例。
1.2对照组
南华大学医学院临床医学专业2007-3班学生，研究对象共50例，其中,男27例，女23例。两组学生的性别构成比方面无统计学差异（χ2=0.390，p>0.05)。
1.3研究方法
教改组：建立神经病学网站教师课堂讲解、启发学生思维、利用网络资源加强对课程的理解、布置网络作业在线答疑、病例讨论并将教学资料公布在网上网上教师进行归纳。
对照组：教师课堂演讲临床病例示教教师归纳总结。
1.4检验项目
两组学生均采用同一试卷进行学科考试。试卷按照题目方式分为传统考题及病例分析试题两大部分，传统试题考查知识点40处，病例分析试题考查知识点20处，主要分析两组学生回答每一类试题时错误的知识点数目及错误率。
1.5统计学方法
采用SpSS15.0软件进行统计学分析。试题知识点的错误数目，采用两样本间计量资料的t检验，根据方差齐性检验的结果选择相应的t检验方法，设定p=0.05。对于试题知识点的错误率，采用两样本间计数资料的χ2检验，设定p=0.05。
2结果
传统试题（名词解释，填空，选择题）部分，教改组学生回答错误的知识点数目及错误率均稍低于对照组学生，其差异无明显统计学意义（表1、2）。
病例分析部分，教改组学生回答错误的知识点数目及错误率明显低于对照组学生，两组相比差异有显著统计学意义（表1、2）。
表1南华大学临床医学专业2007-5班（教改组）和2007-3班（对照组）学生回答不同试题错误知识点数目比较（x±s）
表2南华大学临床医学专业2007-5班(教改组)和2007-3班(对照组)学生回答不同试题错误率比较
6讨论
神经病学是临床医学的重要分支，是专门研究人类神经系统疾病诊断和治疗的一门学科。它是具有高度逻辑性、理论性的一门临床学科。神经病学教学有以下特点：①基础要求高：要求医学生必须熟练掌握神经科学的基础知识，熟悉各种神经解剖通路、组织结构和功能，才有助于神经病学的临床表现及体征的理解；②教学内容多、抽象、难以理解；③实践性强，操作性强[1]。传统教学是以“教师为主宰课堂教学的中心”，学生处于“被填灌式”的学习状态[2]；而且教学内容受教学大纲规定的限制，是“以书本为中心”，学生学习局限于书本知识之内，教学侧重于知识结论、轻知识过程与能力培养，非常不利于学生对神经病学的理解。已往学生学习结束后都感觉没听懂，考试时以死记硬背为主，临床思维及应用能力极差。
现代化的网络教学则以培养学习能力为主，强调自主选择学习内容既重知识学习，更重能力培养，实现知能并举、发展学习能力，既可保证自由选择学习内容，又能保证获得系统扎实的基础知识，实现因材施教、发展个性化[3]。在本次课题研究中，我教研室将网络教学与传统教学模式结合，形成了课堂上以老师为中心引导学生进行基本理论的学习，课后建立了神经病学教学网站，布置网络作业，进行病例讨论，提供在线答疑及国内外优秀神经病学课件及相关网站的链接，极大地提高了学生学习的兴趣。教改组的临床思维能力较对照组有明显提高，同时教改组还及时反馈了教学上的信息，有助于更好改进临床的教学工作。哈尔滨医科大学在七年制神经病学教学中也已进行多媒体网络教学方法的尝试，包括讲义、网上问答、国外神经病学英语在线教程及神经病学网络资源等。他们通过实践证明这一方案不仅是素质教育的手段，也适用于继续医学教育体系，为临床医学教学改革提出了新思路[4]。
总之，既往的教学改革及本课题研究证实将网络教学与传统教学模式结合具有以下优点：①传统的教学模式中师生进行面对面教与学，可以使学生获得比较系统、扎实的基础知识。同时教师的语言、行为、举止，对于学生都具有潜移默化的身教作用和深远的影响。②网络教学有利于激发学生的学习兴趣、发挥学生学习的主体地位，培养学生获取信息和处理信息的能力。③网络教学可拓展教学空间，补充教学资源，有利于精品课建设，有利于开展研究型教学[5]。如何将传统的教学模式与网络教学更好结合，发挥其优势为我国医学事业培养出更多的优秀医学生，仍有待于进一步探索。
[参考文献]
[1]罗海彦,胡长林.高等医学教育中神经病学教学改革的探讨[J].现代医药卫生,2004,20(5):382-285.
[2]张志刚,常芳.传统教学与网络教学的优势互补[J].前沿.2008,1(2):55-57.
[3]张文英.如何利用网络教学培养学生自主学习能力[J].黑龙江科技信息.2009,10(24):161.
[4]王维治,矫毓娟,于永发,等.多媒体网络教学势在必行[J].西北医学教育,2001,9(9):150-151.
[5]刘进,宋恩强,刘进志.网络教学推广对提高教学质量的作用[J].石家庄铁道大学学报,2010,1(2):23.
神经网络教学篇3
关键词：教学质量;神经网络;Bp算法;评价
中图分类号：tp182文献标识码：a文章编号：1009-3044(2011)07-1581-02
StudyoftheapplicationofBpalgorithmofneuralnetworkintheevaluationofteachingQuality
ZHoUYing1,2,taoYu1,YanXi-huang1
(1.anhuiUniversity,Hefei230039,China;2.nanjingUniversity,nanjing210093,China)
abstract:neuralnetworkshavegoodabilityofself-learningandfault-tolerance.theyaregoodatassociation,analogyandreasoning.Basedonhavingdiscussedthecomposeofteachingqualityevaluationsystem,thispaperappliesBpalgorithmofneuralnetworkintotheevaluationofteachingqualityinordertoreflecttheteachingfactcorrectlyandevaluatetheteacher'steachingqualityeffectively.experimentsprovethatthemethodofneuralnetworkshasmadethebetterresultowingtoitconsideringthevaguenessoftheevaluation.
Keywords:teachingquality;neuralnetworks;Bpalgorithm;evaluation
教师教学质量评价是高等院校教学质量管理的重要环节和内容，科学合理的评价方法是保障教学质量的一个重要措施，正确地评价一个教师的教学效果对于引导教师提高教学水平、改进教学方法具有积极的作用，科学有效地评价教学质量对学校的教学工作有着十分重要的意义。近年来,各高校对教师教学质量评价工作极为重视,制定了相应的规章制度和考核办法，并在实践中不断加以改革和完善。
目前应用较多的教学质量评价方法主要包括民意测验法、同行评价法等。这些方法为评估教学质量提供了参考，但也存在一些不足之处[1]，主要表现在教学质量评价的定性指标需要由评价者主观确定，存在着不确定性和模糊性[2],这导致了目前教学质量的评价尚未找到较为客观的合适方法。而神经网络这一工具具有很强的自学能力以及鲁棒性和容错性，善于联想、概括、类比和推理，对教学质量评价的不确定性的处理具有很好的效果。
本文主要分为三个部分，首先讨论教师教学质量评价指标体系的构建，接着以我校的70名教师为实验对象，在matlab7.0环境下，用神经网络的Bp算法对其进行实验，在此基础上，最后给出结论。
1教师教学质量评价指标体系的构建
构建科学有效的评价指标体系是教师评价工作需要首先解决和准备的重要内容。教师评价指标体系是所有规范和程序中最基本最重要的内容,评价指标体系构造的好坏是教学质量评价成功与否的前提。考虑到不同学科门类、不同性质课程、不同教学环节、不同授课对象，对教学质量评价体系的考虑主要从能直接反映教学质量并有共性的最基本因素等方面加以设计。参考现有的教学质量评价体系[3]和安徽大学教学质量评价标准，不仅考虑教师的课堂教学质量，还将教师在课后对学生作业的批改及答疑的评价纳入评价范围，加强了对教师整个教学过程的监控。指标的设计包括以下几个方面。
在该评价体系中，对学生填写的问卷中的数据，用传统的指标加权平均法来评价教师的教学活动，其中a-90（优秀），B-80（良好），C-70（中等），D-60（合格），e-50（不合格）。
2神经网络的Bp算法及神经网络模型结构的确定
Bp(Backpropagation)神经网络近年来被广泛应用于建模、模式识别和控制、时间序列分析以及评判中[4-6]，并且取得了很好的效果。它的学习过程由信号的正向传播和误差的反向传播两部分组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经隐层传向输出层。若输出层的实际输出与期望输出不一致，则将两者的误差通过隐层向输入层逐层反传，同时调整它们的权和阈值，使神经网络的实际输出更接近于期望输出。经过反复地迭代和调整，最后使误差达到要求。在这个学习的过程中，确定各层的权和阈值。
本文将选用三层网络结构来构建评价模型，即只设置一个隐含层。采用3层前向Bp网络结构，即输入层、隐含层、输出层。合理设计网络结构以及训练样本，将训练样本输入网络进行运算，采用梯度下降法对Bp网络进行训练，直到系统误差符合指定要求后所得到的网络模型便是所需要的教学质量评价模型。
2.1输入样本和输出样本的设计
在输入层中，用教学质量的8个评价指标值（如表1所示）构成Bp神经网络的输入向量，因此，Bp神经网络的输入层节点数就相应地确定为8个。
在输出层中，用评价值(即专家或学生的评价结果)构成Bp神经网络的输出向量。由于学生的评价结果只有一个，因此网络的输出层只设为1个输出节点。它是一个实数，取值范围为[0，1]。其中，优秀对应于1.00一0.9000，良好对应于0.89一0.8000，中等对应于0.79―0.7000，及格对应于0.69一0.6000，不及格对应于0.59以下。
2.2隐层节点个数的设计
目前，确定隐层节点个数的一个常用方法是试凑法，在用该方法时，有一些确定隐层节点数的经验公式。我们选择了公式■进行试验，在该公式中，m为隐层节点数，n为输入层节点数，本实验中取为8，l为输出层节点数，本实验中取为1，a为一常数，介于1-10之间。根据上述公式，计算出隐层节点数为4-13个，逐一进行试验，得到最佳隐节点数为6。
此外，隐层单元上的激活函数选取tansig双曲正切函数，输出层的激活函数选取Sigmoid函数，函数形式为f(x)=1/(1+e-x)。连接权和阈值的初始值选取[-1,1]和[-1/n，1/n]范围内的随机数，其中n为神经网络输入层的节点数8。
3实验过程
本文的所有实验均是在matlab7.0的环境下利用neuralnetworktoolbox（神经网络工具箱）进行的[7]。实验样本来自安徽大学部分老师的评价结果，共有70份。其中的20份作为神经网络的学习样本，分别包含优秀、良好、中等、合格和不合格样本各4份，评价的成绩来自于学生的评价。每个学习样本经过加权处理后，是一个9维的向量，其中的前8维数据是分项评价的结果，可以看成本实验的输入向量，第9维数据是最后的总评成绩，是本实验的输出结果。考虑到输入向量中的数据差距比较大，我们对样本的输入向量采用了最大最小值法进行归一化处理，通过公式xi*=(xi-xmin)/(xmax-xmin)可以将输入数据变换为[0，1]区间中的值，公式中xi*表示变换后的输入向量，xi表示变换前的输入数据，xmin表示输入数据中的最小值，xmax表示输入数据中的最大值。经过加权处理后，每个老师的评价成绩对应于9个实数。前8个实数是学生分项打分的标准化处理结果，这8个实数的范围分别是[4，7.2]、[9，16.2]各一个，[5，9]、[7.5，13.5]和[6，10.8]各两个，第9个实数则是前8个实数的加权和，对老师的教学质量的判定就根据第9个实数的大小来决定，如表2所示。剩下的50份样本作为测试样本，用于测试。测试样本的输入输出格式与学习样本的格式相同，都是一个9维的向量，其中前8个数据是已知的，用训练好的神经网络输出第9个数据，并与第9个数据的实际值进行比较。
评价的神经网络模型建立的具体步骤可以分为以下4步：1）使用newcf（）函数新建一个神经网络；2）使用随机函数rands（）对网络的权和阈值进行初始化；3）使用traingd（）函数对神经网络进行训练，训练的终止条件是误差小于0.001或最大次数设为2000次，用net.trainparam.lr=0.45来设定学习速率；4）使用sim（）函数对测试数据进行计算判定。经过1663次训练，误差为0.00099，达到预定的目标0.001。网络的训练结果和误差曲线如图1和图2所示。
用训练好的Bp网络对剩下的50份样本进行测试，测试的结果与学生实际的评价结果相比，精度达到98%。从测试的结果来看，精度非常高。这表明神经网络的泛化性能较好，可以用训练好的神经网络来对教师的教学质量进行合理的评价。
4结论
本文利用三层神经网络具有很好的逼近功能，它在不需要知道系统的内部机理的前提下，可根据输入数据和目标数据来对系统进行训练。将训练后的系统对教师的教学质量进行评价，实验结果表明，Bp神经网络不但能够满足误差精度的要求，而且训练速度快，误差小。Bp神经网络在教学质量评价中，考虑了评价标准的多样性和不确定性，使评价的结果更加全面准确地反映实际情况，为教学质量评价提供了实用的新的工具。
参考文献：
[1]谷成,田颖.完善高校教师评价体系的思考[J].当代教育论坛,2008(3):83-85.
[2]任之光,张彦通,李学迪.模糊综合评判法在高校教学评估中的应用[J].科学技术与工程,2006,6(15):2397-2401.
[3]蔡锦锦.高校教师课堂教学质量评价方法研究[J].计算机教育,2009(10):104-105.
[4]Haganmt,DemuthHB.neuralnetworkDesign[m].北京:机械工业出版社,中信出版社,2002.
[5]高隽.人工神经网络原理及仿真实例[m].北京:机械工业出版社,2003.
神经网络教学篇4
论文摘要：网络思想政治教育管理的原则，是在网络思想政治教育管理实践中形成的、体现了网络思想政治教育管理客观规律的、思想政治教育管理活动必须遵循的准则。数字化技术是支撑网络思想政治教育改革发展的关键网络思想政治教育应包含人文精神教育。网络思想政治教育管理要坚持数字化技术与人文精神相结合的原则。
本文所说的网络是指以计算机和信息技术为基础，以实现便捷通讯和资源共享为目的，发展人的本质的虚拟世界。它主要是指互联网。网络思想政治教育是指以认清网络本质和影响为前提，利用网络促使网民形成符合一定社会发展所需要的思想政治品德和信息素养的虚拟实践活动。in原则是指人们在既定目标和特定条件下，观察和处理问题时必须遵循的准则和标准。网络思想政治教育管理的原则，是在网络思想政治教育管理实践中形成的、体现了网络思想政治教育管理客观规律的、思想政治教育管理活动必须遵循的准则。网络思想政治教育管理要坚持数字化技术与人文精神有机统一的原则。
一、网络思想政治教育具有使科学精神与人文精神在网上和谐发展的可能性
由计算机和信息技术构成的互联网诱发的数字化及其运用已渗透到经济、政治、军事和文化教育等领域，涌现出数字经济、数字农业、数字军事、数字教育等。数字化是网络的一个主要特征。网络可以集文字、图片、音频、视频于一体，是地地道道的多媒体。虽然目前仍存在如电视、广播等远距离教学的模拟教学手段，但这些都将迅速被数字化电视、广播等所取代。
数字化技术是支撑网络思想政治教育改革发展的关键。数字化思想政治教育技术是由数字化思想政治教育资源库、思想政治教育资源传输网络、思想政治教育资源检索浏览前端平台组成的用于人们教学的现代思想政治教育技术。数字化将是一切思想政治教育技术的核心。离开了数字化，现代与未来的思想政治教育技术将成为无本之木。数字化思想政治教育技术无论是在课堂教学还是在课外网络教学或其他教学活动中都起着重要作用。当然，数字化思想政治教育不纯粹是数字化技术在教育领域的简单应用，它是建立在数字化技术基础之上的现代思想政治教育思想、思想政治教育理论、思想政治教育方法、思想政治教育模式等一整套思想政治教育体系。丰富的数字化教学资源与传输快速的通讯网络和效果良好、操作方便的前端平台是数字化教育技术发展的核心，而数字化思想政治教育体系的确立，则是数字化思想政治教育技术得以广泛应用的可靠保证
网络思想政治教育运用网络技术使得其外延有了无限扩展的可能，如果从网络思想政治教育内涵角度思考，我们就会发现忽略了人文精神的培养。高科技飞速发展与人文科学被冷落，正是我们当前思想政治教育的二律背反。这些问题的原因在于我们没有处理好网络思想政治教育与人文精神的关系。
第一，网络思想政治教育信息的多元化并由此带来人文精神的散乱化。客观事物形态多样化带来人们主观思维模式的多样化，这是现实世界网络信息多元化的必然结果。网络世界是一个广裹的虚拟世界，是一个无视国界、无视种族、无视地域、无视权威、无视等级的世界。网络文化新观念诱导着人们多角度、多层次、多方位、多侧面地审视社会，审视周围一切环境，而行为方式也表现为千变万化。网络新观念的特点是:非线性的网络思维、信息传递的多感觉通道、时空无限放大或缩小、中心消解的边缘化、信息无终极的流动、将抽象变为现实的虚拟手段等。在这种观念支配下，人们的精神世界多了一些散乱，少了一些凝聚，行为就缺少人文精神。
第二，知识资本、数字化技术产业化显得红红火火，人文精神却变得异常冷落。网络思想政治教育最根本的价值在于培养特定网民的品格和精神，唤醒他们的心灵良知来支撑自己的一切行动。网络思想政治教育的数字化技术水平的迅速提高，使它的知识传播和知识应用功能加大加强，但人文精神欠缺所造成的社会不良后果是不堪设想的。数字化技术竞争式的网络思想政治教育发展越快，往往越是不能很有效地培育人的真善美，反而把人性中好的因素压抑了或是扼杀了。我们应该认识到:在充分发挥和利用数字化技术为人类造福的优势的前提下，必须注意抑制数字化技术发展给人们带来的负面效应，认真处理好信息技术发展与人文思想教育的矛盾，克服网络思想政治教育的形式大于内容的劣势，积极培育网络思想政治教育中的人文精神，努力创建网络思想政治教育与人文教育的协调发展模式，把人文精神作为网络思想政治教育的重要组成部分。
二、网络思想政治教育管理要坚持数字化技术与人文精神相结合的原则
1.网络的双刃剑作用要求网络思想政治教育管理坚持数字化技术与人文精神相结合的原则。数字化技术突飞猛进的发展是柄双刃剑，它在给人类带来福音的同时，也带来了诸如网络信息污染等危害人类的不利因素。网络信息中的黄色信息和黑色信息对沉溺其中的青少年的思想观念和道德行为会产生极大的影响。至于那些利用网络从事数字破坏、盗窃、诈骗和洗钱的行为，则会引发更为严重的社会问题。由此观之，数字化技术必须与人文精神相结合，在提高产品的数字化技术含量的同时必须与高度的人文精神结合起来，即现代社会所追求的人才，不仅仅具有高度的科学素质，而且还必须具备高度的人文素质，是一种科学素质与人文素质的整合类型。
2.网络人文精神所具有的独特时代意蕴要求网络思想政治教育坚持数字化技术与人文精神相结合的原则。人文精神，是人文文化的核心。人文文化一般而言是在一定时代一个民族认识人、对待人的思想观念、文化艺术、伦理道德，以及关于人的学说，这使人文精神带有时代的印记、民族的特色。但在网络时代，人文精神具有了不同于以往时代的意蕴、普遍的价值。网络技术第一次使人文精神的传播获得了超越时空的普遍意义。网络的开放性、互动性，为不同民族的文化、不同民族的人文精神的交流，奠定了广泛的基础。网络的即时性和共享性，为人文科学的研究，为共享人类思想文化成果提供了普遍现实的条件。但是，我们站在网络时代，发掘网络人文精神的时代意蕴，并不否认网络给人文精神带来的消极影响。问题的关键是我们在看到网络给人文精神弘扬造成消极影响的同时，要采取各种手段和方法，弘扬人文精神，提升人文精神的境界。网络为人的主体性的发展、科学人文精神的弘扬提供了史无前例的广阔舞台。我们要在“网络世界”的新舞台上，清扫各种思想垃圾，清除各种不利于人的全面发展的因素，以技术与知识的创新促进网络人文精神，以网络道德与网络法的建设保障网络人文精神，从一个境界走向一个更高的境界。izl网络给我们带来了全新的虚拟空间，没有人文精神支持的网络虚拟空间恐怕要变成虚无空间。思想政治教育要沉重地思考这些问题，如果思想政治教育能够在协调发展科学技术精神与人文精神方面迈出一步，哪怕是一小步，我们的思想政治教育就会显示出不可估量的价值。[3]
我们要立足于数字化技术时代，倡导人文精神。如果只在网络上生活，人就会被工具化、数字化，网络思想政治教育必须引导上网者提高自己的人文素质。但如果只讲人文精神，就会忽视隐含在网络里的科学精神，忽视教育手段的进步。因此，网络思想政治教育要把人文精神融人到网络里面去。f41
3.网络思想政治教育坚持数字化技术与人文精神相结合的原则是全面建设小康社会的要求。全面建设小康社会的关键是走新型工业化的道路。所谓新型工业化的道路，就是把发展信息技术及其集中表现的数字化，作为加快我国实现工业化和现代化的重大抉择，坚持以信息化带动工业化，以工业化促进信息化，走出一条科技含量高，经济效益好，资源消耗低，环境污染少，人力资源优势得到充分发挥，与其他国家相区别的具有中国特色的工业化的新路子。走新型工业化道路的核心是实现数字化，其中的关键是要把数字化与人文精神结合起来。全面建设小康社会既是一个经济目标，也是一个政治、文化和可持续发展的目标，包括人文精神及其指导下的各项制度。在我国全面建设小康社会的目标中，民主更加健全，文化更加繁荣，社会更加和谐，以及生活更加殷实，无不包含着人文精神，即使是经济更加发展，科技更加进步等，也包含着丰富的人文内容，所以关键是要把人文精神与数字化结合起来。!习因此网络思想政治教育要发挥人文精神在数字化中的作用，在现代化中实现人文精神与数字化的结合，也就是说，网络思想政治教育在时间上要把时代性和传统性结合起来;在空间上要把引进世界各国特别是发达国家先进的东西与本土化结合起来;在时间和空间的关系上要把现代化和社会主义初级阶段结合起来。
三、网络思想政治教育坚持科学素质教育与人文素质教育的有机统一的主要途径
第一，对学生网民实现人文关怀。在现实物理空间，思想政治教育是直观的，它的有效性几乎全依赖于热情的思想政治教育氛围和思想政治教育者的关怀情结。到了陌生的网络虚拟空间，网络思想政治教育能否保持有效性的关键在于能否使受教育者在冷冰冰的网络空间感受到彼端传来的温暖和人文的关怀。在许多网络交流比较发达的高校中，流传一种网友现象，其重要程度超过了10年以前人们津津乐道的笔友。在网友圈中形成的相互关怀要比许多现实生活中的朋友关系还要凝重得多。许多网络爱好者认为纯粹的网友之间交流并没有特殊之处，其交往形式和程度几乎雷同物理空间的知己好友。不少网友认为在网络空间得到的关怀和帮助并不亚于在现实空间得到的一切，两者之间没有什么差异。如果说有的话，那就是他们认为在网友圈中更容易得到关怀和帮助。网络思想政治教育者要敏锐地抓住这些细枝末节，构筑网络思想政治教育的氛围。i61
网络生活并不是生活的全部。在网络时代到来的时候，遨游在“虚拟化”的网络空间中又生活在真实的物理空间的上网学生，既需要网络技术给他们带来物的福扯，同时也需要获得一种人文的关怀，让他们寻找到一个精神上的家园。在网络时代，对上网学生进行人文关怀的方式多种多样，其内容主要着眼于提高上网学生的网络素质，使上网学生在思想、技术、道德、法制和心理上有承受、控制网络的能力，能适应虚拟社会并能安全地回到真实社会中来。要教育他们用一种非常健康的心态来进行网络活动，教育他们既能上网也能下网。阴网络思想政治教育者要清醒地认识到自然的浩大和精妙，看到网络领域人类太多的空白和无知，要教育网民学会谦虚，学会自律。
第二，构建具有人文精神的网络思想政治教育人才培养模式。首先，人文精神应作为检测网络思想政治教育过程是否有效的准则。网络思想政治教育中的人文教育目的就是运用信息多媒体传播人文知识，通过学习者的解读、领悟、思考，培养学习者的人文精神。比如电脑网络传播出来的精美画面、音乐、文字、语言、图表等都是代表着一定思想意识观念的物质载体，能使学习者的情感熏陶和体验锻炼得到有效升华，唤醒他们的善意心理良知，变为他们追求美好生活的精神动力。
神经网络教学篇5
B（pBackpropagation）网络是1986年由Rumelhart和mcCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。Bp网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前确定描述这种映射关系的数学方程。Bp神经网络拓扑结构由输入层、隐含层和输出层构成。网络的学习过程由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。
输入层各神经元接收来自外界的输入信息，并传递给隐含层各神经元；隐含层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息处理的复杂程度不同，隐含层可以设计为单层或者多层结构；最后一个隐含层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层输出处理结果。当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐含层、输入层逐层反传。在周而复始的正向传播和误差反向传播过程，各层权值不断调整，一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者到达预先设定的学习次数为止。
用Bp网络来进行教师教学质量评价，其过程可以分为测打分、网络训练和评价应用三个阶段。在测评打分阶段，由教学管理人员、督导专家、同行教师、学生等按照测试规定和程序，填写根据评价指标体系建立的测评量表，取得评价数据，并作归一化处理。在网络训练阶段，将训练样本输入给Bp网络。网络经过训练学习并满足要求后，就可以用于教学评价，输入测评数据后其输出即为所对应的评价结果。
2教学质量评价指标体系的构建
2.1建立教学质量评价指标体系的思路
建立教学质量评价指标体系，除了遵循科学性与现实性原则、可行性与可比性原则、综合性与客观性原则、定性指标与定量指标相结合的原则、灵敏性原则、继承性与创新性相结合的原则等基本原则之外，还要考虑以下三点：1|)突出理论指导。以多元智能理论、形成性学习评价理论和发展性教育评价理论为基础，建立覆盖整个远程教育教学全过程，突出远程开放教育无时间、空间限制特点的指标体系。2)体现评价取向。通过建立科学、有效的远程教育教师教学质量评价体系,改变目前注重对教师教学工作量、工作结果进行评价的现状,把对教师的评价引导到发展性、过程性、重质量的取向上来。3)体现远程教育特点。指标体系不仅包含教学内容、教学态度、教学方法、教学效果等传统因素，还必须包括教学一体化设计、教学资源、网上教学组织、学习支持服务等体现远程教育特点的因素。
2.2教学质量评价指标体系的结构
远程教育教学质量评价体系由两级指标构成，其中一级指标包括教学态度、教学内容、教学实施、学习支持服务、教学效果5项，每个一级指标又分解为4个二级指标。
3基于Bp神经网络的远程教学质量评价模型的建立
3.1确定网络结构评价网络的结构设计主要是根据要解决的具体问题，确定网络的输入空间、输出空间，确定网络隐含层节点数和激励函数。本设计中，因为指标体系二级指标设置了20项，则输入空间维数m=20；输入向量X=(X11,…X21,…,X54)；网络运行的结果将产生一个输出,则输出空间维数L=1，输出为Y。在Bp网络中,隐含层神经元数H的确定是一个关键问题。可以使用公式H=（m+n）1/2+a确定（n,m分别代表输出和输入的节点个数，a为0～1之间的常数），但并一定是最优解。本文使用试凑法，先设置较少的节点数目进行训练，计算误差，然后逐步增加节点个数，用相同的样本进行训练，直到计算得到得误差最小，即为需要的隐含层节点个数。隐含层、输出层分别采用tansig、purelin函数，误差为0.001，训练次数上限1000，学习率为0.03，学习率增长系数为1.04，学习率减小系数为0.65，动量系数选为0.95。
3.2确定训练样本集训练样本集的确定是应用Bp神经网络进行教学质量评价的重要环节。这里使用陕西电大2012年具有代表性的50名教师的评价数据作为对网络进行训练的样本。3.3训练和仿真选择前40组数据作为训练样本集,对该网络进行训练"经过567次的训练,网络误差达到了0.001的要求,将后10组数据作为检测样本输人已训练好的Bp网络,检测结果如表2所示,网络的输出值与目标值（专家评价的结果）基本一致。
4结语
神经网络教学篇6
1.1集先进性、实用性和前沿性为一体的教学内容改革对国内外优秀的人工智能教材[2-6]的内容进行整合，建立人工智能的知识体系，并提取人工智能课程的知识要点，确定集先进性、实用性和前沿性为一体的教学内容。人工智能的核心思想是研究人类智能活动规律和模拟人类智能行为的理论、方法和技术，因此人工智能应围绕“智能”这个中心。由于智能本身的复杂性，难以用单一的理论与方法来描述，因此可以通过建立人工智能的不同层次来刻画智能这个主题。人工智能的主要内容可按图1所示划分为最底层、抽象层、逻辑层和应用层这4个不同层次。在最底层，神经网络与演化计算辅助感知以及与物理世界的交互。抽象层反映知识在智能中的角色和创建，围绕问题求解对知识进行抽象、表示与理解。逻辑层提出学习、规划、推理、挖掘的模型与方式。应用层构造智能化智能体以及具有一定智能的人工系统。将人工智能划分为这4个层次可确定人工智能课程的教学内容，并保证教学内容的循序渐进。
1.2基于人工智能知识体系的教学案例库建设根据所确定的教学内容、知识重点和知识难点，从国内外经典教材、科研项目、研发设计、生产建设以及国内外人工智能网站等多种途径，收集案例素材，加以整理，撰写各知识要点的教学案例及其内容。表1给出基于人工智能知识体系的教学案例示例。
2人工智能课程教学案例的详细设计
在教学案例具体设计时应包括章节、知识重点、知识难点、案例名称、案例内容、案例分析过程、案例教学手段、思考/讨论内容等案例规范，分别从以下单一案例、一题多解案例和综合应用案例3种情况进行讨论。
2.1单一案例设计以人工智能课程中神经网络课堂教学内容为例，介绍基于知识点的单一案例的设计。神经网络在模式识别、图像处理、组合优化、自动控制、信息处理和机器人学等领域具有广泛的应用，是人工智能课程的主要内容之一。教学内容主要包括介绍人工神经网络的由来、特性、结构、模型和算法，以及神经网络的表示和推理。这些内容是神经网络的基础知识。其重点在于人工神经网络的结构、模型和算法。难点是人工神经网络的结构和算法。从教学要求上，通过对该章节内容的学习，使学生掌握人工神经网络的结构、模型和算法，了解人工神经网络的由来和特性，一般性地了解神经网络的表示和推理方法。采用课件ppt和演示手段，由简单到复杂，在学生掌握人工神经网络的基本原理和方法之后，再讲解反向传播Bp算法，然后运用“手写体如何识别”案例，引导学生学习理解人工神经网络的核心思想及其应用方法。从国外教材中整理和设计该案例，同时应包括以下规范内容。章节：神经网络。知识重点：神经网络。知识难点：人工神经网络的结构、表示、学习算法和推理。案例名称：手写体如何识别。案例内容：用训练样本集训练一个神经网络使其推广到先前训练所得结果，正确分类先前未见过的数据。案例分析过程：①训练数字识别神经网络的样本位图；②反向传播Bp算法；③神经网络的表示；④使用误差反向传播算法训练的神经网络的泛化能力；⑤一个神经网络训练完毕后，将网络中的权值保存起来供实际应用。案例教学手段：手写体识别的神经网络演示。思考/讨论内容：①训练改进与权值调整改进；②过学习/过拟合现象，即在一个数据集上训练时间过长，导致网络过拟合于训练数据，对未出现过的新数据没有推广性。
2.2一题多解案例设计一题多解案例有助于学生把相关知识点联系起来，形成相互关联的知识网络。以人工智能课程中知识及其表示教学内容为例，介绍一题多解案例的设计。知识及其表示是人工智能课程三大内容（知识表示、知识推理、知识应用）之一。教学内容主要包括知识表示的各种方法。其重点在于状态空间、问题归约、谓词逻辑、语义网络等知识表示方法。难点是知识表示方法的区别及其应用。从教学要求上，通过对该章节内容的学习，使学生掌握利用状态空间法、问题归约法、谓词演算法、语义网络法来描述和解决应用问题，重点掌握几种主要知识表示方法之间的差别，并对如何选择知识表示方法有一般性的了解。通过讲解和讨论“猴子和香蕉问题”案例，来表示抽象概念。该案例从国内外教材中进行整理和设计，同时包括以下规范内容。章节：知识及其表示。知识重点：状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法等。知识难点：知识表示方法的区别及其应用。案例名称：分别用状态空间表示法与谓词逻辑法表示猴子和香蕉问题。案例内容：房间内有一只机器猴、一个箱子和一束香蕉。香蕉挂在天花板下方，但猴子的高度不足以碰到它。猴子如何摘到香蕉？如何采用多种知识表示方法表示和求解该问题？案例分析过程：①状态空间法的解题过程。用n元表列表示该问题的状态；定义问题的操作算符；定义初始状态变换为目标状态的操作序列；画出该问题的状态空间图。②谓词逻辑法的解题过程。定义问题的常量；定义问题的谓词；根据问题描述用谓词公式表示问题的初始状态、中间状态和目标状态。案例教学手段：猴子和香蕉问题的演示。思考/讨论内容：①选择知识表示方法时，应考虑哪些主要因素？②如何综合运用多种知识表示方法获得最有效的问题解决方案?
2.3综合应用案例设计与单一案例、一题多解案例相比，综合应用案例能更加有效地启发学生全方位地思考和探索问题的解决方法。以机器人行动规划模拟为例，介绍人工智能综合应用案例的设计，该案例包括以下规范内容。章节：人工智能综合应用。知识重点：人工智能的研究方向和应用领域。知识难点：人工智能的技术集成。案例名称：机器人行动规划模拟。案例内容：综合应用行为规划、知识表示方法、机器人学、神经网络、人工智能语言等多种人工智能技术与方法，对机器人行动规划问题进行描述和可视化。案例分析过程：①机器人行为规划问题求解。采用状态归约法与分层规划技术，将机器人须完成的总任务分解为若干依序排列的子任务；依据任务进程，确定若干关键性的中间状态，将状态对应为进程子规划的目标；确定规划的执行与操作控制，以及机器人过程控制与环境约束。②基于谓词逻辑表示的机器人行为规划设计。定义表达状态的谓词逻辑；用谓词逻辑描述问题的初始状态、问题的目标状态以及机器人行动规划过程的中间状态；定义操作的约束条件和行为动作。③机器人控制系统。定义机器人平台的控制体系结构，包括反应式控制、包容结构以及其他控制系统等。④基于神经网络的模式识别。采用神经网络方法以及Bp算法对桌面茶壶、杯子等物体进行识别，提取物体图形特征。⑤机器人程序设计语言。运用人工智能语言实现机器人行动规划行为的可视化。案例教学手段：机器人行动规划的模拟演示。思考/讨论内容：人工智能将会怎样发展？应该在哪些方面进一步开展研究？
3案例教学环节和过程的具体实施细节
人工智能案例教学的实施面向笔者所在学院软件工程专业三年级本科生展开。具体实施细节如下。（1）教学内容的先进性、实用性和前沿性。引进和整合国外著名人工智能教材内容，保证课程内容具有先进性。同时将前沿人工智能的研究成果与技术有机地融入课程案例教学之中。（2）案例教学的创新教学模式。在教师的引导下，将案例中涉及的人工智能内容推广到对人工智能的一般性认识。案例的教学过程，成为认识人工智能、初步运用人工智能的理论与方法分析和解决实际应用问题的过程，使学生具备运用人工智能知识解决实际问题的意识和初步能力。在课程教学中，打破国内常规教学方式，建立和实施开放式案例教学模式。采用动画课件、录像教学、实物演示、网络教学等多种多媒体教学手段，以及集中讲授与专题讨论相结合的教学方式将理论、方法、技术、算法以及实现有机结合，感性认识与理性认识相结合，理论与实际相结合，极大地激发学生自主和创新性学习的热情。（3）“课堂教学—实践活动—现实应用”的有机融合。在案例教学过程中，从传统教学观以学会为中心转化为创新应用型教学观以创新为中心，以及从传统教学的以课堂教学为中心转化为以课堂教学与实践活动并重为中心，构造具体问题场景以及设计教学案例在情境中的现实应用，加深学生对教学内容的理解，同时提高学生的思考能力和实际综合应用能力。
4结语
神经网络教学篇7
关键词：遗传神经网络；高校计算机等级考试；预测
中图分类号：tp311.13文献标识码：a文章编号：1009-3044（2012）30-7329-03
许多大专院校都规定：学生必须要取得全国高等学校计算机等级考试合格证。许多高校很重视该种考试的“过级率”，广西高校计算机等级考试联考还就考试的“过级率”分别对本科和专科进行排名，作为衡量各校计算机基础教学成绩的重要标准。所以，有必要对高校计算机等级考试的过级情况进行研究和分析，对该种考试过级情况进行预测，对可能不过关的学生进行强化训练。
影响学生高校计算机等级考试是否过级的因素多而复杂。Bp神经网络通过合理的样本训练、学习专家的经验、模拟专家的行为，具有并行处理自组织、自适应、自学习能力以及较高的容错性等优点，遗传算法可以优化神经网络，提高神经网络的泛化能力，提高预测精度。遗传算法与神经网络的结合弥补了Bp网络学习过程收敛速度慢，可能陷入局部级小的不足。能较好的处理像过级预测这样多因素、非确定性、非线性问题。
该文结合遗传算法的神经网络技术对高校计算机等级考试预测的相关数据进行挖掘，神经网络的初始权值先用遗传算法处理，经过遗传算法操作以后，选出适应值最高的个体将权值付给Bp网络作为初值，再由Bp网络在全局搜索过的基础上进行局部搜索，训练出最优网络，从而预测学生的过级情况，达到了对学生过级进行预测的目的，为教师指导学生等级考试过级提供有益的帮助，对提高高校计算机教学水平和教学质量具有一定的指导意义。
1遗传神经网络算法
1.1Bp神经网络介绍
Bp（Backpropagation）网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。它可以模拟人的大脑，将大量的神经元连接成一个复杂的网络，利用已知样本数据对神经网络进行训练，让网络存储变量间的非线性关系，然后利用存储的网络信息对未知样本进行分类。Bp网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。一般情况下，神经网络模型由三个层次组成：输入层、中间层和输出层。神经网络的训练根据与训练集中历史样本数据进行对比反复的进行，并不断的修改连接强度（权值），当输出结果与已知结果的吻合度达到一定的精度或满足其他结束条件时，就停止对网络的训练，此时就可用测试集中的数据对系统进行评价。
1.2遗传算法的计算步骤
遗传算法的计算步骤：
1）参数编码.首先将问题求解的参数变量转变成遗传个体，这过程称其为参数编码。
2）选择操作：可以保持种群中的优质个体继续遗传，将上一代种群中的优质个体直接传递给下一代个体，增大优质个体遗传到下一代的概率，适应度较差的个体被淘汰。
3）交叉运算：通过不断的杂交和基因重组繁衍后代，从而使父代优良的特性能保留到下一代中，保证了种群数量的多样性。
4）变异运算：保持了种群的多样性，通过变异使种群产生新的个体，此外它还可以有效地控制搜索结果，以免陷入局部最优解，使遗传算法的搜索空间扩大，提高其全局的搜索能力。
1.3遗传神经网络计算步骤[1-3]
步骤1确定神经网络的拓扑结构。
步骤2选择染色体种群大小、交叉和突变的概率，并定义训练的次数。定义适应性函数来度量单个染色体的性能或适应性。
步骤3编码，得出初始种群。
步骤4解码得到权值和阈值，赋给新建的Bp神经网络。
步骤5使用样本训练和测试网络，测试误差。
步骤6计算适应度，选择适应度高的染色体进行复制
步骤7进行交叉和突变操作。
步骤8得到新的种群。
步骤9用新的种群（子代）取代初始种群（父代）。
步骤10回到步骤4，重复这个过程，直到迭代次数上限或是误差达到训练标准。
步骤11将把最后一代群体中的所有个体解码，输出满足条件的网络权系数和网络。
步骤12输入检测样本，检验网络的泛化能力。
上述算法通过Bp神经网络与遗传算法结合计算稳定了训练次数和最终权值，大大加快了训练速度。
2遗传神经网络预测
2.1数据来源及数据预处理
前期工作是通过设计问卷调查表，得到有效问卷调查表，通过清洗，共得到255个有效样本。在本实验中，随机选取的155数据用来形成规则，余下的100数据用来测试[4]。
数据值设定如下：
所学专业：有“理工、管理、文史、艺术”四档，分别用“4、3、2、1”表示；纪律情况：有“好、一般、差”三档，分别用“3、2、1”表示；学习情况：有“很好、较好、一般、差”四档，分别用“4、3、2、1”表示；对本课程兴趣程度：有“高、中、低”三档，分别用“3、2、1”表示；是否常上机练习：有“是、非”两档，分别用“2、1”表示；班上学习风气：有“好、一般、差”三档，分别用“3、2、1”表示；教学经验：有“丰富、一般、少”三档，分别用“3、2、1”表示；责任心：有“强、一般、较差”三档，分别用“3、2、1”表示；课程目标：有“高要求、一般要求”两档，分别用“2、1”表示；“课程难易度”有“偏难、适中、偏易”三档，分别用“3、2、1”表示。另外，“过级否”这一输出字段有“通过，不通过”两种情况，分别用“1、0”表示。
把“所学专业（sxzy）、纪律情况（jlqk）、学习情况（xxqk）、对本课程兴趣程度（xqcd）、是否常上机练习（csjlx）、班上学习风气（bf）、教学经验（jxjy）、责任心（zrx）、课程目标（kcmb）、课程难易度（Kcnyd）、试卷难易度（sjned）”作为条件属性，把“过级否（gj）”作为决策属性。
2.2神经网络算法实现
首先确定神经网络的拓扑结构。对一般应用而言，三层网络是较好选择。隐含层神经网络个数确定，可用以下公式：隐含层神经网络个数=2*输入层隐含层神经网络个数+1。
本文中，样本有11个输入参数，1个输出参数，所以这里隐含层神经网络个数取23。Bp神经网络的拓扑结构为11-23-1。共有11*23+23*1=276个权值，23+1=24个阈值，得出遗传算法优化参数的个数为300个。隐含层传递函数采用S型正切函数tansig（），输出层传递函数采用S型对数函数logsig（）。
适应度函数：选择预测样本的预测值与期望值的误差矩阵的范数为目标函数的输出，采用适应度分配函数FitnV=ranking（obj），其中obj为目标函数的输出。选择算子：采用随机遍历抽样。交叉算子：采用单点交叉算子。变异：以随机方式选出发生变异的基因，1变0，0变1。运行参数设定：种群大小：30；最大遗传代数：30；变量的二进制位数：10；交叉概率：0.01；代沟：0.95。
3结果及分析
得到优化化的权值和阈值的训练误差变化曲线（如图1所示），预测值的准确率为93.4%，准确率是比较高的；根据预测结果，针对可能不通过的学生进行强化训练，学生很有可能过关；该文作者积极把此算法应用于实践。在2012年6月的全国高校计算机过级考试中，该文作者所教的两个班级均取得了好成绩，一个班过级率达到100%，一个班过级率也达到了98%，说明了遗传神经网络对高校计算机等级考试预测的应用是有效的，对学生顺利过级及教师教学可提供一定的的帮助。
参考文献：
[1]余凡，赵英时，李海涛.基于遗传Bp神经网络的主被动遥感协同反演土壤水分[J].红外与毫米波学报，2012，31（3），283-288.
[2]李海侠.遗传神经网络滑模控制在交流伺服控制中的应用研究[J].机械设计与制造，2012，（7）：142-144.
神经网络教学篇8
一、网络思想政治教育外部环境的变化
关于网络，我国学者冯鹏志从技术的角度下了一个描述性的定义：网络(即指计算机网络)，就是将各自独立的电脑处理节点(node)通过线路(电话线或光纤)连接而成的信息技术系统，它是一个建立在现代计算机技术和通信技术基础上的由成千上万个相互协作的电脑信息网络组成的技术集合或信息技术系统。网络给人们带来的不仅仅是传播技术和信息观念的革新。人类现实的社会存在对社会意识的要求以及现实社会与网络社会之间的互动，直接导致了网络思想政治教育外部环境的变化。
1.信息化
网络最大化地催促了工业社会向信息社会的转型，信息经济在国民经济中占据主导地位，并构成的物质基础。互联网对和社会发展产生了巨大而深刻的影响，从根本上改变了人们的生活方式、行为方式和价值观念。因为网络，人们“将会出现形形的种类。由于大家各有不同的信息偏好、娱乐习惯和社会行为，你的界面会有别于我的界面。大家在巨大的数字生活调色版上，各取所需。”网络思想政治教育外部环境的信息化特征除了表现为教育资源开发方式、信息内容存在形式的数字化、多媒体化之外，也表现为教育主客体参与途径的开放性、信息传受双方的开放性等等互联网行为特征。此外，随着我国社会经济的多元化发展，思想道德观念、意识形态领域也变得复杂多样，社会各阶层不得不面对多元的思想观念、价值尺度的困扰和影响。当前的网络思想政治教育的策略是抓住信息时代的机遇，拓展网络资源，适应信息化发展，实现网上网下两手抓，两个空间互影互动。
2.全球化
当全球化趋势随着网络的推进而日益明确之后，以经济全球化为核心的全球化内涵不断向人们的日常生活扩展。人们不仅需要全球化的知识，更需要全球化的眼光、勇气和道德，不仅要了解自己国家和民族的价值观和道德规范，而且要尽可能了解世界范围内其它国家和民族的价值观和道德规范，尊重彼此的生活和生命。网络生态环境中的信息资源意味着开放和共享。一方面，受不同意识形态主导的政治观点、多元的思想观念在互联网上各行其道，虽然不时有争辩、对抗，甚至直接引起网下社会的连锁反应。另一方面，很多符合人类社会发展的、具有普世价值的思想观念、伦理标准被不同身份、不同层次的网民普遍接受，得到世人的认同。网络思想政治教育外部环境的全球化挑战，正是体现在全球化多元思潮与本土化价值尺度的矛盾冲突之中。
二、网络思想政治教育内部环境的变化
网络已经形成了现代社会的一种生态环境。我们可以借鉴文化构成的三种要素学说（物质文化、精神文化和制度文化），从物质环境、制度环境和精神环境三个层面来谈网络思政教育的内部环境。物质环境是指以与互联网相关的技术及其设备；精神环境主要指网络带来的生存方式及其精神内涵；制度环境包括与网络相关的规章制度、组织形式等。
首先，探讨网络思想政治教育的物质环境。根据中国互联网络信息中心（CnniC）2012年1月16日的《第29次中国互联网络发展状况统计报告》，（以下简称《报告》）截至2011年12月底，中国网民规模突破5亿。《报告》显示，网民年龄方面，过去五年内10～29岁群体互联网使用率保持高速增长，目前已接近高位，未来在这一人群的提升空间有限；而50岁以上人群的互联网使用率变化幅度很小；30～39岁群体的互联网使用率逐步攀升，目前还有一定增长空间，将成为下一阶段网民增长的主要群体。从学历方面看，大专及以上学历人群中互联网使用率在2011年已达96.1%，目前基本饱和；过去5年内，高中学历人群的渗透率增长最为明显，2011年网民比重也已经超过九成，达到90.9%；而在小学及以下学历人群中，互联网渗透率增长始终缓慢。未来中国整体网民规模的增速会进入平台期。可以预计的是，随着我国互联网基础建设的继续投入和技术设备的不断完备，人们接入和使用互联网的门槛将进一步降低，为我们通过互联网开展思想政治教育活动，思想政治信息提供了良好的物质环境。
其次，探讨网络思想政治教育的制度环境。互联网能够迅速形成全球化的生态环境，是因为有相应的适用制度。网络联接本身就是协议的结果，网络发展的过程也是网络协议发展的过程。网络是把双刃剑，网络规章制度的建立及其有效执行，是充分使用有益于人类的那一刃，而避免使用损害人类的那一刃的重要手段。“我们目前可能处于历史纪元的碰撞中，我们最后要做的事情是找到‘控制和指引’互联网的‘力量’。这就是我们这些千百万互联网用户的责任，我们必须把它做好”。网络思想政治工作也是网络制度环境的重要元素，一方面要使用网络媒介来传播符合思想政治目的要求的信息，另一方面又要遵守网络传播规则，采用最符合网络传播规律的方式手段完成思想政治工作任务。
再次，探讨网络思想政治教育的精神环境。网络被人称为“第四媒介”，说到底是因为颠覆了传统媒介的信息传播方式和解读方式。与网络相关的事物，其存在价值不仅表现在具体的生活内容上，最重要的是精神意义上。
神经网络教学篇9
【关键词】网络教学创新能力创新意识创新精神创新教育
一、网络教学满足创新教育以个性发展为重点的要求
传统的教学片面强调“集体教育”重视教员的主导作用，采用的多是“灌输式”的教学方法，强调的是用一个统一的模式去“塑造”所有的学生。这种不看对象的“一锅煮”、不分层次的“齐步走”、不作区分的“一刀切”的追求大于统一的教育结果，使个体的差异在教学中被忽视了，学生失去了学习的意识，失去了个性和独特性，个人的希望、意愿、兴趣、情感和态度没有受到应有的重视，培养出来的人才，共性有余，个性不足。这种教育思想不仅违背了教育的规律，而且很难适应知识经济对多样化人才的需要。国家的现代化建设需要大批有个性特长的创造性人才为其服务。而创造性人才的培养成长，不仅要有渊博的知识水平。卓越的创造才能，还必须具有鲜明的个性。可以说，鲜明的个性乃是创造性人才的最重要的特征之一。没有个性，就没有创造性。古今中外无数杰出的创造性人才，无不体现出鲜明的个性特征。网络教学中，学生真正成为教学的主体，学生可以按照自己的情况，自主选择所需的知识；能够在很大程度上对学习的时间、过程和空间具有更多的支配权；能够方便地对自己所学的知识和所掌握的技能进行测试，并能得到及时的反馈。由于网络本身的便捷性、开放性、交互．性、虚拟性以及丰富、鲜明而形象的信息资源，为学生的学习提供了多种选择。使学生学习的自主性大大提高。在这种自主性很强的学习中，教育技术包括信息网络不再是强化灌输知识、强化记忆知识的简单工具，而自然地成为学生学习的中心内容，成为研究的工具。更由于人工智能技术、模拟技术、虚拟现实技术的应用，使学生可以面对过去不曾想到的新的学习方式，从中学到过去无法学到的知识。网络教学在同一空间营造出一个相对个性化的教学环境，使每个学生都可得到与教师充分交流的机会，使个『生化教学成为可能。这种多样化的教学，多样化的人才培养，不仅有利于学生的个性发展，而且有利于培养学生的创造性，也有利于学校教学质量在高水平基础上的统一。
二、网络教学对传统教学模式的革新
网络作为一项新技术、新工具进入教学领域，给传统的教学带来了新的途径和方法。在网络教学中，课堂教学将有多媒体参与，学生学习以pC为主，从中获取信息并与教师和全班学生共同探讨，家庭作业以电子文件为主。这种学习方式革新了传统教学模式，主要体现在以下几个方面：
1．改变枯燥的学习方式。运用网络教学能使学生看到图文并茂、视听一体的交互式集成信息，可以在网络上阅读文字材料，也可以从网络上听取声音材料，观看二维、三维的静止和活动的图像，这种新形式的信息打破了沉闷的学习气氛，改变枯燥单一的学习方式，能使学生更为顺利地理解信息，集中学生的注意力，激发学生表达的欲望。这就使学生不再是信息的被动接受者，能产生学习的兴趣，主动、及时地获取信息。
2．立体、高效地传输信息。网络教学的特点是能够用声音、文字、图形、图像立体地表现信息，人体获取的各种信息中有83％的信息是通过视觉获得，网络教学就是以静止和运动的视觉信息为主，加上有声语言和文字说明，图、像、文、声并茂，容易吸引学生的注意力。
3．注重交互性。进行交互式学习是网络教学优势的突出体现。网络的交互式功能非常广泛，包括点播图像资源、视频游戏、选举投票、网上购物、电子商务、电子邮件、可视电话、交互式教学等，交互式网络教学的应用已经逐步普及，除了课堂教学之外，也成为远距离教学和继续教育的一个重要组成部分。交互式网络教学的最大特点是允许师生通过网络进行交流，这种教学形式富有趣味性和刺激性，大多数学生都能够接受，但这种教学形式是基于技术的日臻完善和教师的素质提高，我们可以想见，解除这种种羁绊，它在教学活动中的作用将更为显著，前景将更为灿烂。
三、网络教学满足创新教育的更新教学方法的要求
加强创新教育，培养学生的创造能力，离不开教学方法的“船”和“桥”的作用。没有好的教学方法，再好的教学内容也难以让学生接受，更不可能在此基础上创新。可以说，没有教学方法的创新，就没有教育的创新。网络教学的发展，为教学方法的更新提供了全新的平台。网络技术的应用，迫切需要完全改变传统的教学方式，按照开发智力，培养能力，提高素质的要求，真正贯彻“启发式”教学思想。坚决摒弃“灌输式”、“填鸭式”、“保姆式”等导致窒息学生思维、钝化学生兴趣的教学方式，充分利用网络的优势，广泛开展讲座式、参与式、问题式、讨论式等强化学生能动性的创新教学方法；网络教学建立了双向交叉型的教学方式，充分体现了学生的主体地位，引导学生创造性的学习，培养学生的科学精神、学习能力和创新意识；网络教学本身鼓励教师进行创造性教学试验，探索智慧教学、情感育人。在网络教学中减少了讲得过细、过多、过全的习惯教法，强调或重视讲宏观，讲思路、讲方法、讲要点，为学生留出了足够的思考和创造空间。教学方法是教法与学法的统一，既有赖于充分发挥教师的主导作用，又有赖于充分发挥学生的主体作用，只有实现两个积极性的统一，两种方法的统一，教学方法的创新才有意义。网络教学为这两个“统一”创造了便利的条件，使得教学方法的创新成为可能。
四、网络教学为培养创新精神创造了条件
神经网络教学篇10
【关键词】湖湘文化；中职；校园网络文化；建设方案
一、中职校园网络文化建设应凸显湖湘文化中的爱国主义
当代中职生是社会主义现代化建设的中坚力量，首先要牢固树立爱国主义思想，这是时代赋子中职生的历史使命，也是社会主义核心价值观的必然要求。在中职校园网络文化建设中要通过各种网络课程增强学生的民族自豪感，培养学生爱国情怀。可以通过网络讲座的形式贯穿一些湖湘文化中充满爱国主义精神的历史人物及其事迹的经典案例，通过多媒体给学生播放一些爱国主义纪录片，譬如爱国志士的纪念馆、曾生活过、工作过的地方，通过观看这些纪录片让学生受到更深的教育，激发其爱国主义热情，使其个人梦想自觉融入中国梦。此外还可以在校园网通过张贴一些标语、名言警句或是在校园网上写上其生平介绍等形式来彰显湖湘文化。
二、融入“心忧天下，敢为人先”的湖湘文化精髓
曾指出：“豪杰之士展其得于天之本性，伸张其本性中至伟至大之力，因以成其为豪杰焉。”要想成为湖湘豪杰，不仅要有专业知识，更要有“心忧天下，敢为人先”的伟大精神。中职学校应注重培养学生的动手能力，为社会培养实用型人才，已成为共识，但是中职学校不能把学生培养成“生产”的机器。在科学技术这把“双刃剑”下，学生既要崇尚科学，又要敬畏自然；既要做科技创新人，又要做坚强的环保卫士，为造福人类社会而“敢为人先”。因此，在中职校园网络文化的建设进程中，中职学校应植入“心忧天下，敢为人先”的湖湘文化精髓，让学生正确面对网络，充分运用网络的积极功效，借助网络去勤奋学习，树立远大的理想为祖国去奋斗，如此一来中职校园网络文化才能发挥正确的导向功效，为广大中职生的学习点亮一盏明灯。
三、植入经世致用的湖湘文化
经世致用倡导学术要关注现实，要关注国计民生问题。经世致用文化在宋明理学中得以集中体现。从以曾国藩为代表的湘人在洋务运动中倡导师夷长技以制夷到以为代表的革命领导人主张实事求是，一切从实际出发无不彰显经世致用的湖湘文化。中职学校定位为培养实用应用型人才，实用性应用型人才实质就是一种经世致用的人才。中职学校在校园网络文化建设的过程中要培养学生脚踏实地，求真务实的精神，引导学生认真学习专业基础知识，增强动手能力，同时要关注社会经济发展动态，关注民生，将自己所学与社会需求联系起来，将个人的梦想与中国梦相统一，积极投身于中华民族伟大复兴的社会主义事业中。
四、植入敢为人先的湖湘理念
敢为人先精神倡导的是一种勇于创新、大胆探索、锐意改革的精神。中职校园网络文化建设中要融入敢为人先的精神品质，培养学生创新意识和拼搏进取精神。当今世界科技水平飞速发展，知识更新的速度大大加快，如果所培养的学生不能不断吸收新知识必然被社会所淘汰。创新是一个民族的灵魂，是国家发展的必经之路，是学校可持续发展的必然选择，也是个人不断取得进步的动力源泉。当前国家大力号召大众创业，万众创新，各中职学校也掀起创新创业活动的高潮，这就更需要在校园网络文化的建设中倡导一种敢为人先的精神品质。此外在人才培养方案的修订、课程教学方面以及学校管理等方面也要秉承敢为人先的精神，积极开展各项改革工作，提升人才培养质量和学校竞争力，这种敢为人先的教改精神也应植入中职校园网络文化的建设中，引导广大中职教师为职教事业的发展形成敢为人先的奋斗理念。
五、植入吃苦耐劳的湖湘精神
湖南人常常被贴上“吃苦耐劳”的标签，这一标签实质是湖湘文化的一种综合体现。中职学校所培养的学生主要面向企业一线岗位。这些岗位一般劳动强度大、工作相对枯燥，待遇相比本科生、研究生一般要低，这就要求毕业生能有良好的心态，能“下得去，留得住”。要在平平凡凡的工作岗位上发扬吃苦耐劳精神，能脚踏实地干下去，在平凡岗位上干出不平凡的事业。这种毕业生的培养需要中职学校在校园网络文化建设中融入湖湘文化精髓，使学生在校园网络文化中深受熏陶，在课外网络活动、网络课堂学习、网络实习实训等学习过程中得到磨练。
六、构筑完善的中职校园网络文化与湖湘文化的融合机制
中职校园网络文化与湖湘文化的融合需要一个完善的规章制度。所以，在构建的进程中，应当重视中职校园网络文化与湖湘文化融合的规章制度的构建。在具体的实施过程中，应首先从本校的实际网络文化构建的情况入手，对校园网络进行明确的规定，并做好对应的监控工作，从根本上防止不良信息入侵到中职校园网络文化中。其次，应对学生的上网进行针对性的约束，帮助其养成良好的上网习惯，使校园网络服务于其成长，而并非阻碍其进步。最后，在这一基础上在校园网络中植入湖湘文化的精髓，以名人名言、经典故事等形式植入。此外，应对制定的规定制度进行不断的完善，对出现的漏洞应及时的进行补充。
七、结束语
综上所述，湖湘文化融入中职校园网络文化，需要中职学校全体教职员工齐心协力，将湖湘文化中的精髓植入中职校园网络文化，让学生在校园网络文化中受到良好的熏陶，形成积极健康的心理，勤奋好学的思想，用一颗上进之心去对待学习、面对生活。
注：此文为教学工作委员会、教材工作委员会2015-2016年度教学改革与教材建设课题《构建湖湘文化融入中职校园文化建设新模式新机制研究》支撑论文，课题编号2-155。
作者简介：雷明艳（1973-），女（汉族），湖南衡阳，湖南衡阳市职业中等专业学校，大学本科，高级讲师，主要从事中文教育研究。
参考文献：