基于灰色系统理论和时间序列模型理论的网上教学资源评价模型研究

2015-12-29

电大理工 2015年2期

孙伟强曲悦

辽宁广播电视大学 (沈阳 110034)

摘要对网上教学资源应用效果的评价和预测对网上教学资源具有决定和指导性作用，现有网上教学资源评价方法存在静态、主观等问题，本文利用灰色系统理论和时间序列模型理论建立了具有动态性、客观性的评价模型，通过相关数学知识的运用，可以证明该模型不仅在网上资源评价上具有应用价值，而且在网上资源利用趋势预测上具有较好的应用潜力。

关键词教学资源灰色系统时间序列资源评价

1　网上教学资源建设和评估的意义及现有评价方法

随着计算机技术、多媒体技术、通讯技术等在教育领域的广泛应用，网络化教育与学习[1]已经成为现代教育的主流发展趋势。正确评价网上教学资源是指导网上教学资源建设、使用、维护的前提和基础，决定着教学效率的提高和教学方式方法的优化。

目前，针对教学资源、教学效果相关的评价方法主要有BP神经网络模型[2]、模糊数学模型[1,3-5]这两种评价方法。

2　现有提出的网上教学资源评价方法存在的问题

现有基于模糊数学模型(Fuzzy Mathematical Model)的评价方法本身存在着如下的问题：

(1)评价结果不具有沿时间轴的动态性

(2)评价结果未能反应资源的客观性

(3)静态评价结果无法反映资源应用的过程

3　理想的网上教学资源评价模型应具备的特征

资源的评价应体动态性，资源评价的结果应体趋势性，如下例：

例如，某地区 1977～1983 年总收入与养猪、养兔收入资料见表1。

表1　收入数据

由上例可以看出，在进行资源评价时，应按照如下步骤进行：

(1)选取一个好的参考标准，该参考标准不是静态的，而应该是能够反映资源创建、应用、维护整个过程的动态的样本；

(2)利用适当的数学模型对这个过程进行描述。然后对需要评价的目标资源进行数学模型的描述；

(3)对应用数据进行初始化处理，消除量纲和提高数据可用性。

(4)引入恰当的时间点和到该时间点之前评价使用的全部数据，对曲线到该时间点之前任何一点的走向或者曲面到该时间点之前任何一点的延展趋势进行对比，从而得出该资源与样本相比较之下的优劣。

例如，我们选取上例中养猪的收入情况作为样本，认为养猪收入情况可以作为发展各类养殖业成功的典范，那么，现在要利用该样本对养兔行业进行评价，我们假定数学模型为：，其中自变量t代表时间，C为常数调整因子。

则养猪行业曲线发展趋势表示为：

而养兔行业曲线发展趋势表示为：

，则我们可以断言养兔行业发展势头是良好的。但是客观上从本例来看，

在有些时间段上是不成立的，也就是说，以养猪行业发展情况作参考对养兔行业发展趋势进行评估来看，养兔行业在某些时间段上的发展趋势不容乐观，通过评估，可以进一步分析这些不良时间段上存在的问题，有针对性的进行改进，从而使发展趋势转向良好，这就是评估的意义所在。

通过上述研究分析可以看出，好的网上教学资源评价模型应具有两个特征：(1)评价应体现沿时间的过程性，(2)评价应体现沿时间的趋势性。

4　基于灰色系统理论和时间序列模型理论的教学资源评价模型

由于网上资源评价具有过程性、趋势性和预测性，而时间序列模型的应用能够完美体现上述性质，又由于资源评价是个多因素参与的活动，而这些因素之间的关系又具有隐蔽性，无法进行准确表述，因此对其定量定性的描述难度较大，从而带来建模的困难。而灰色系统理论恰好是解决这类问题的最好方法，我们可以通过对灰色系统逐步白化的过程使问题得以解决。我们决定将这两个模型进行结合，从而提出更符合资源评价过程的模型方法。

对网上教学资源的评价应主要关注各时间点的用户点击量C(Click)、用户使用次数T(Times)及每次使用时长D(Duration)、用户评价E(Evaluate)、用户配套练习完成情况S(Score)等多个评价分量(现以此五个分量为例)。则资源评价模型应为：Φ ，Ψ ，δ ，ϕ ，Б。