CN103020883A - 基于专家系统的实践教学能力提升路径设计方法 - Google Patents

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董恩国
张蕾
关志伟
李小鹏
亓剑
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Abstract

一种基于专家系统的实践教学能力提升路径设计方法，应用了专家系统、模糊数学、神经网络技术、计算机技术，由专家系统模块、个体特征模块、路径设置模块组成。专家系统模块，由评价指标特征值组成，这些信息以[0，1]区间的模糊数表示；个体特征模块，由个体特征参数组成，这些信息也以[0，1]区间的模糊数表示；路径设置模块，以被模糊化的评价指标特征值、个体特征值为基础，以路径设置模块中的权重为依据，应用BP神经网络技术设计完成教师的实践教学能力提升路径。该系统的优点是能快速、准确地完成汽车专业教师实践教学能力提升路径的设计，可广泛用于其它学科的专业教师实践教学能力提升路径的研究。

Description

基于专家系统的实践教学能力提升路径设计方法
技术领域：
本发明是一种基于专家系统的实践教学能力提升路径的设计方法，能通过专家系统模块中的评价指标特征值、个体特征参数，通过神经网络技术设计汽车专业教师的个性化实践教学能力提升路径。技术领域包括专家系统、模糊数学、神经网络技术、计算机技术等。
背景技术：
目前，我国对于教师实践教学能力提升路径的研究还处于空白状态，一般只是通过对教师实践教学能力落后现状的分析，提出一些提升教师实践教学能力的策略和途径。并且还没有针对教师个体的实践教学能力状况，对其实践教学能力设计个性化提升路径的方法。
发明内容：
本发明可以解决的问题是，克服背景技术的不足，应用先进的专家系统、模糊数学、神经网络技术、计算机技术，设计汽车专业教师实践教学能力的个性化提升路径。
本发明解决技术问题所采用的技术方案是：基于专家系统的实践教学能力提升路径设计方法，由专家系统模块、个体特征模块、路径设置模块组成。专家系统模块由汽车专业教师实践教学能力的评价指标特征值组成，负责提供个体教师的实践教学能力信息，这些信息利用模糊数学以[0，1]区间的模糊数表示，并应用到路径设置模块中；个体特征模块，负责提供个体教师的个体特征差异，这些信息应用模糊数学也以[0，1]区间的模糊数表示，并应用到路径设置模块中；路径设置模块，以被模糊化的评价指标特征值、个体特征值为基础，以路径设置模块中的权重为依据，应用BP神经网络技术设计完成教师的实践教学能力提升路径。本发明的优点是：改善教师实践教学能力提升路径的研究方法，快速、准确地完成教师实践教学能力提升路径的设计。这种方法可广泛用于其它学科专业的教师实践教学能力提升路径的研究。
附图说明：
图是本发明的工作过程示意图。
具体实施方式：
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细地描述。
该基于专家系统的实践教学能力提升路径设计方法，由专家系统模块、个体特征模块、路径设置模块组成，如图所示。专家系统模块，如图①所示，根据汽车专业教师实践教学能力的特性，评价个体教师的实践教学能力。评价指标的特征值共8项，包括实验教学系统开发(四门及以上、三门、二门、一门、无)、指导汽车专业实习课或实训课(四门及以上、三门、二门、一门、无)及学生对教学的评价(优秀、良好、中、及格、不及格)、汽车维修工技术等级证书(初级工、中级工、高级工、技师、高级技师)或汽车营销师证书(助理、营销师、高级)或汽车评估师(初级、中级、高级)、企业实习及其质量考核值(优秀、良好、中、及格、不及格)、对外承担培训(汽车相关企业专项培训、国家级培训、省部级培训、其它培训、无)、指导学生参加竞赛并获奖(国家级奖项、省部级奖项、局级奖项、校级奖项、无)、技术项目研发(四项及以上、三项、二项、一项、无)、教学改革项目(四项及以上、三项、二项、一项、无)。这些特征值应用模糊数学进行预处理，使其各特征值数值控制在[0，1]范围内。预处理方法如下：对于五个级别的特征值选择，相应的模糊数设计为1、0.7、0.5、0.3、0.1；对于三个级别的特征值选择，相应的模糊数设计为1、0.5、0.1；如果相应的特征值为无，模糊数设计为0。这些模糊化后的数据应用到路径设置模块。个体特征模块如图②所示，个体特性参数包括：教师的年龄(20-25岁、26-30岁、31-35岁、36-40岁、41-45岁，46岁及以上)、教龄(1-5年，6-10年，11-15年，16-20年，20年以上)、教师的类别(理论教师、实践教师、一体化教师)、工作经历(有企业工作经历、有企业实习经历、与企业无接触)、学习经历(本科、硕士研究生、博士研究生)、社会经历(接受四次及以上培训、三次、二次、一次、无)。这些个体差异应用模糊数学进行预处理，使其各特征值数值控制在[0，1]范围内。预处理方法如下：对于六个级别的特征值选择，相应的模糊数设计为0.1、0.3、0.5、0.7、0.9、1.0；对于五个级别的特征值选择，相应的模糊数设计为0.2、0.4、0.6、0.8、1.0；对于三个级别的特征值选择，相应的模糊数设计为1、0.5、0.1；如果相应的特征值为无，模糊数设计为0。这些模糊化后的数据应用到路径设置模块。路径设置模块如图③所示，以专家系统模块、个体特征模块各指标值的权重为基础，应用BP神经网络技术设计汽车专业教师的实践教学能力提升路径。权重可以使用系统推荐的权重，也可以重新设定。系统推荐的专家系统模块的权重为：实验教学系统开发权重为0.2、指导汽车专业实习课或实训课及学生对教学的评价权重为0.2、汽车维修工技术等级证书(初级工、中级工、高级工、技师、高级技师)或汽车营销师证书(助理、营销师、高级)或汽车评估师(初级、中级、高级)权重为0.1、企业实习及其质量考核值权重为0.1、对外承担培训权重为0.1、指导学生参加竞赛并获奖权重为0.1、技术项目研发权重为0.1、教学改革项目权重为0.1。系统推荐的个体特征模块的权重为：教师的年龄权重为0.1、教龄权重为0.1、教师的类别权重为0.3、工作经历权重为0.2、学习经历权重为0.2、社会经历权重为0.1。提升路径涉及的内容包括教师深入企业等一线学习、校企合作的科技项目、行业的相关专项培训、各级别的技能培训、校内基地实习、校外基地实习。

Claims (7)

1.基于专家系统的实践教学能力提升路径设计方法，由专家系统模块、个体特征模块、路径设置模块组成，其特征在于利用被模糊处理的专家系统模块中的评价指标特征值、个体特征模块中的个体特征差异，应用BP神经网络技术设计汽车专业教师的实践教学能力提升路径。
2.按照权利要求1所述的基于专家系统的实践教学能力提升路径设计方法，其特征在于在路径设置模块中，对专家系统模块的各个评价指标应用了权重，权重值可以使用系统的推荐值，也可以人为重新设定。
3.按照权利要求1所述的基于专家系统的实践教学能力提升路径设计方法，其特征在于在路径设置模块中，对个体特征模块的各个参数应用了权重，权重值可以使用系统的推荐值，也可以人为重新设定。
4.按照权利要求1所述的基于专家系统的实践教学能力提升路径设计方法，其特征在于路径设置模块应用专家系统模块和个体特征模块中的权重大小为基础设计教师的实践教学能力提升路径。
5.按照权利要求1所述的基于专家系统的实践教学能力提升路径设计方法，其特征在于个体特征模块的特征参数应用[0，1]区间的模糊数值表示。
6.按照权利要求5所述的基于专家系统的实践教学能力提升路径设计方法，其特征在于个体特征模块的特征参数中，年龄设置为20-25岁、26-30岁、31-35岁、36-40岁、41-45岁、46岁及以上，对应的模糊数值分别为0.1、0.3、0.5、0.7、0.9、1.0。
7.按照权利要求5所述的基于专家系统的实践教学能力提升路径设计方法，其特征在于个体特征模块的特征参数中，教龄设置为1-5年、6-10年、11-15年、16-20年、20年以上，对应的模糊数值分别为0.2、0.4、0.6、0.8、1.0。
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