摘要
为了探究高职院校学生成绩的合理评价方法,以某高职院校交通土建专业前三个学期的成绩数据为研究对象,首先采用传统统计学方法对数据进行分析,得到均值、众数、偏度等统计指标,利用BP神经网络,以反应学生平时学习情况的6个参数为输入层,以学生成绩为输出层进行网络训练,并对最终成绩进行预测.结果表明:偏度反映出学生成绩总体偏高,且正态性检验验证了这一点;相较于传统的将学生成绩等级分为优良中差的方法,神经网络训练效果良好,最终损失函数接近于0,且预测值和实际值高度吻合,可以较好地预测学生成绩,利于教师有针对性的教学指导和学生的自我调整.
NETL
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万方数据