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基于專家系統(tǒng)的實踐教學能力提升路徑設計方法

文檔序號:6384475閱讀:308來源:國知局
專利名稱:基于專家系統(tǒng)的實踐教學能力提升路徑設計方法
技術領域
本發(fā)明是一種基于專家系統(tǒng)的實踐教學能力提升路徑的設計方法,能通過專家系統(tǒng)模塊中的評價指標特征值、個體特征參數(shù),通過神經網絡技術設計汽車專業(yè)教師的個性化實踐教學能力提升路徑。技術領域包括專家系統(tǒng)、模糊數(shù)學、神經網絡技術、計算機技術
坐寸O
背景技術
目前,我國對于教師實踐教學能力提升路徑的研究還處于空白狀態(tài),一般只是通過對教師實踐教學能力落后現(xiàn)狀的分析,提出一些提升教師實踐教學能力的策略和途徑。并且還沒有針對教師個體的實踐教學能力狀況,對其實踐教學能力設計個性化提升路徑的方法。

發(fā)明內容
本發(fā)明可以解決的問題是,克服背景技術的不足,應用先進的專家系統(tǒng)、模糊數(shù)學、神經網絡技術、計算機技術,設計汽車專業(yè)教師實踐教學能力的個性化提升路徑。本發(fā)明解決技術問題所采用的技術方案是基于專家系統(tǒng)的實踐教學能力提升路徑設計方法,由專家系統(tǒng)模塊、個體特征模塊、路徑設置模塊組成。專家系統(tǒng)模塊由汽車專業(yè)教師實踐教學能力的評價指標特征值組成,負責提供個體教師的實踐教學能力信息,這些信息利用模糊數(shù)學以
區(qū)間的模糊數(shù)表示,并應用到路徑設置模塊中;個體特征模塊,負責提供個體教師的個體特征差異,這些信息應用模糊數(shù)學也以
區(qū)間的模糊數(shù)表示,并應用到路徑設置模塊中;路徑設置模塊,以被模糊化的評價指標特征值、個體特征值為基礎,以路徑設置模塊中的權重為依據(jù),應用BP神經網絡技術設計完成教師的實踐教學能力提升路徑。本發(fā)明的優(yōu)點是改善教師實踐教學能力提升路徑的研究方法,快速、準確地完成教師實踐教學能力提升路徑的設計。這種方法可廣泛用于其它學科專業(yè)的教師實踐教學能力提升路徑的研究。


圖是本發(fā)明的工作過程示意圖。
具體實施例方式下面結合附圖對本發(fā)明的具體實施方式
作進一步詳細地描述。該基于專家系統(tǒng)的實踐教學能力提升路徑設計方法,由專家系統(tǒng)模塊、個體特征模塊、路徑設置模塊組成,如圖所示。專家系統(tǒng)模塊,如圖①所示,根據(jù)汽車專業(yè)教師實踐教學能力的特性,評價個體教師的實踐教學能力。評價指標的特征值共8項,包括實驗教學系統(tǒng)開發(fā)(四門及以上、三門、二門、一門、無)、指導汽車專業(yè)實習課或實訓課(四門及以上、三門、二門、一門、無)及學生對教學的評價(優(yōu)秀、良好、中、及格、不及格)、汽車維修工技術等級證書(初級工、中級工、高級工、技師、高級技師)或汽車營銷師證書(助理、營銷師、高級)或汽車評估師(初級、中級、高級)、企業(yè)實習及其質量考核值(優(yōu)秀、良好、中、及格、不及格)、對外承擔培訓(汽車相關企業(yè)專項培訓、國家級培訓、省部級培訓、其它培訓、無)、指導學生參加競賽并獲獎(國家級獎項、省部級獎項、局級獎項、校級獎項、無)、技術項目研發(fā)(四項及以上、三項、二項、一項、無)、教學改革項目(四項及以上、三項、二項、一項、無)。這些特征值應用模糊數(shù)學進行預處理,使其各特征值數(shù)值控制在[O,I]范圍內。預處理方法如下對于五個級別的特征值選擇,相應的模糊數(shù)設計為1、0. 7,0. 5,0. 3,0.1 ;對于三個級別的特征值選擇,相應的模糊數(shù)設計為1、0. 5,0.1 ;如果相應的特征值為無,模糊數(shù)設計為O。這些模糊化后的數(shù)據(jù)應用到路徑設置模塊。個體特征模塊如圖②所示,個體特性參數(shù)包括教師的年齡(20-25歲、26-30歲、31-35歲、36-40歲、41-45歲,46歲及以上)、教齡(1-5年,6-10年,11-15年,16-20年,20年以上)、教師的類別(理論教師、實踐教師、一體化教師)、工作經歷(有企業(yè)工作經歷、有企業(yè)實習經歷、與企業(yè)無接觸)、學習經歷(本科、碩士研究生、博士研究生)、社會經歷(接受四次及以上培訓、三次、二次、一次、無)。這些個體差異應用模糊數(shù)學進行預處理,使其各特征值數(shù)值控制在
范圍內。預處理方法如下對于六個級別的特征值選擇,相應的模糊數(shù)設計為0. 1,0. 3,0. 5,0. 7,0. 9、1.0 ;對于五個級別的特征值選擇,相應的模糊數(shù)設計為0. 2,0. 4,0. 6,0. 8、1. 0 ;對于三個級別的特征值選擇,相應的模糊數(shù)設計為1、0. 5,0.1 ;如果相應的特征值為無,模糊數(shù)設計為O。這些模糊化后的數(shù)據(jù)應用到路徑設置模塊。路徑設置模塊如圖③所示,以專家系統(tǒng)模塊、個體特征模塊各指標值的權重為基礎,應用BP神經網絡技術設計汽車專業(yè)教師的實踐教學能力提升路徑。權重可以使用系統(tǒng)推薦的權重,也可以重新設定。系統(tǒng)推薦的專家系統(tǒng)模塊的權重為實驗教學系統(tǒng)開發(fā)權重為0. 2、指導汽車專業(yè)實習課或實訓課及學生對教學的評價權重為0.2、汽車維修工技術等級證書(初級工、中級工、高級工、技師、高級技師)或汽車營銷師證書(助理、營銷師、高級)或汽車評估師(初級、中級、高級)權重為0.1、企業(yè)實習及其質量考核值權重為0.1、對外承擔培訓權重為0.1、指導學生參加競賽并獲獎權重為0.1、技術項目研發(fā)權重為0.1、教學改革項目權重為0.1。系統(tǒng)推薦的個體特征模塊的權重為教師的年齡權重為0.1、教齡權重為0.1、教師的類別權重為0. 3、工作經歷權重為0. 2、學習經歷權重為0. 2、社會經歷權重為0.1。提升路徑涉及的內容包括教師深入企業(yè)等一線學習、校企合作的科技項目、行業(yè)的相關專項培訓、各級別的技能培訓、校內基地實習、校外基地實習。
權利要求
1.基于專家系統(tǒng)的實踐教學能力提升路徑設計方法,由專家系統(tǒng)模塊、個體特征模塊、 路徑設置模塊組成,其特征在于利用被模糊處理的專家系統(tǒng)模塊中的評價指標特征值、個體特征模塊中的個體特征差異,應用BP神經網絡技術設計汽車專業(yè)教師的實踐教學能力提升路徑。
2.按照權利要求1所述的基于專家系統(tǒng)的實踐教學能力提升路徑設計方法,其特征在于在路徑設置模塊中,對專家系統(tǒng)模塊的各個評價指標應用了權重,權重值可以使用系統(tǒng)的推薦值,也可以人為重新設定。
3.按照權利要求1所述的基于專家系統(tǒng)的實踐教學能力提升路徑設計方法,其特征在于在路徑設置模塊中,對個體特征模塊的各個參數(shù)應用了權重,權重值可以使用系統(tǒng)的推薦值,也可以人為重新設定。
4.按照權利要求1所述的基于專家系統(tǒng)的實踐教學能力提升路徑設計方法,其特征在于路徑設置模塊應用專家系統(tǒng)模塊和個體特征模塊中的權重大小為基礎設計教師的實踐教學能力提升路徑。
5.按照權利要求1所述的基于專家系統(tǒng)的實踐教學能力提升路徑設計方法,其特征在于個體特征模塊的特征參數(shù)應用[O,I]區(qū)間的模糊數(shù)值表示。
6.按照權利要求5所述的基于專家系統(tǒng)的實踐教學能力提升路徑設計方法,其特征在于個體特征模塊的特征參數(shù)中,年齡設置為20-25歲、26-30歲、31-35歲、36-40歲、41-45 歲、46歲及以上,對應的模糊數(shù)值分別為O. 1,0. 3,0. 5,0. 7,0. 9、1. O。
7.按照權利要求5所述的基于專家系統(tǒng)的實踐教學能力提升路徑設計方法,其特征在于個體特征模塊的特征參數(shù)中,教齡設置為1-5年、6-10年、11-15年、16-20年、20年以上, 對應的模糊數(shù)值分別為O. 2,0. 4,0. 6,0. 8、1. O。
全文摘要
一種基于專家系統(tǒng)的實踐教學能力提升路徑設計方法,應用了專家系統(tǒng)、模糊數(shù)學、神經網絡技術、計算機技術,由專家系統(tǒng)模塊、個體特征模塊、路徑設置模塊組成。專家系統(tǒng)模塊,由評價指標特征值組成,這些信息以
區(qū)間的模糊數(shù)表示;個體特征模塊,由個體特征參數(shù)組成,這些信息也以
區(qū)間的模糊數(shù)表示;路徑設置模塊,以被模糊化的評價指標特征值、個體特征值為基礎,以路徑設置模塊中的權重為依據(jù),應用BP神經網絡技術設計完成教師的實踐教學能力提升路徑。該系統(tǒng)的優(yōu)點是能快速、準確地完成汽車專業(yè)教師實踐教學能力提升路徑的設計,可廣泛用于其它學科的專業(yè)教師實踐教學能力提升路徑的研究。
文檔編號G06Q50/20GK103020883SQ20121054833
公開日2013年4月3日 申請日期2012年12月17日 優(yōu)先權日2012年12月17日
發(fā)明者董恩國, 張蕾, 關志偉, 李小鵬, 亓劍 申請人:天津職業(yè)技術師范大學
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