基于Matlab的加权随机点名提问系统设计.docx
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基于Matlab的加权随机点名提问系统设计.docx
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基于Matlab的加权随机点名提问系统设计
基于Matlab的加权随机点名提问系统设计
作者:
黄秋豪任呈祥王旭陈飞钱祥利
来源:
《电脑知识与技术》2021年第09期
摘要:
该文从教学需求出发,设计一套具有权重的随机点名课堂提问系统,其目的是提高课堂教学质量与学生参与的积极性。
该系统具有两个方面的功能,第一,可以避免教师在课堂教学中的带有个人感情色彩的提问偏重,给予每个学生相对均等的回答课堂提问的机会;第二,可以根据学生知识掌握情况以及课堂问题难易程度,适度调节随机点名的权重分配,提高学生问题回答质量与课堂效率,将课堂提问在教学环节中发挥到最大的作用。
关键词:
随机点名;抽查点名;加权算法;权重分配;课堂提问
中图分类号:
TP311文献标识码:
A
文章编号:
1009-3044(2021)09-0071-04
开放科学(资源服务)标识码(OSID):
DesignofWeightedRandomRollCallSystemBasedonMATLAB
HUANGQiu-hao,RENCheng-xiang,WANGXu,CHENFei,QIANXiang-li
(SchoolofIntelligentEngineering,ShandongUniversityofManagement,Jinan255300,China)
Abstract:
Basedontheneedsofteaching,thispaperdesignsasetofweightedandrandomclassroomquestioningsystems,thepurposeofwhichistoimprovethequalityofclassroomteachingandtheenthusiasmofstudentparticipation.Thesystemhastwofunctions.First,itcanavoidteachers'personalemotionalquestionsinclassroomteaching,givingeachstudentarelativelyequalopportunitytoanswerclassroomquestions;second:
accordingtothestudents'basicknowledgeGraspthesituationandthedifficultyofclassroomquestions,moderatelyadjusttheweightdistributionofrandomrollcalls,improvethequalityofstudents'questionansweringandclassroomefficiency,andmaximizetheroleofclassroomquestioninginteaching.Keywords:
randomrollcallrandomcheckrollweightingalgorithmclassroomquestioning.
Keywords:
randomrollcall;spotcheckrollcall;weightedalgorithm;weightdistribution;classroomquestioning
1引言
傳统的课堂提问点名主要有两种方式,第一种是老师根据学生名单顺序依次进行点名提问,第二种是随机提问。
这两种方法对课堂教学效果的帮助作用都不是特别理想:
在第一种方法中,已经被点名并且回答问题的学生,可能出现懈怠听讲的学习状态[1],课堂提问不能很好地起到督促学习的效果;在第二种方法中,老师进行随机提问,则具有主观性与偏向性,学生很难获得均等的回答问题机会,使整体的教学质量的提升受到限制[2]。
本设计将克服传统的课堂提问点名形式存在的弊端,引入了加权随机[3]机制,系统记录学生以往回答问题的情况,作为其基础知识掌握情况的反馈,来预测其学习掌握程度,并且结合课堂问题的难易程度,设定每位同学回答当前问题的概率权重[4]大小,一方面能够以随机的方式进行点名提问,很好地起到督促学生认真听讲的功能,另一方面能够让每个学生获得均等的回答问题机会及适合的问题,从而提高课堂教学效率[5],同时可以帮助学生建立学习的自信心。
课堂点名提问系统以学生为中心,从重视学生的学习过程为出发点,提升课堂教学的质量。
2数学模型
2.1加权概率模型
本系统在每次分配题目并进行提问时,动态计算每位学生针对当前题目被提问的概率。
此概率取决于学生已回答问题的次数、近期答题表现,及本次问题的难度等因素。
记学号为i的学生的答题总次数为di,得分评价为ci,答题用时评价为mi,本次题目难度评价为Ai。
所有参数在原始数据基础上,进行标准差标准化处理[6],以统一数据尺度。
定义概率影响因子[σi][7]为第i位同学的近期表现及本次题目的难度对其被抽取概率的影响,则计算公式如下。
[σi=wddi+|1/(wcci+wmmi+waAi+ε)|]
(1)
其中,[wd]、[wc]、[wm]、[wa]、[ε]根据经验设置为-1、1、1、2和0.5,使得学生已回答次数与被抽取概率负相关,学生近期学习状况和题目难度的吻合度与被抽取概率正相关。
对全班所有n位学生的[σi]进行归一化,得到每位学生被抽取回答问题的概率。
本系统采用softmax进行归一化,如公式
(2)所示。
[Pi=eσi/j=1neσj]
(2)
2.2权值更新
若本次提问抽中第i位学生,则该学生回答问题后,系统对其概率影响因子[σi]中的得分评价ci、答题用时评价mi及回答总次数di进行更新。
为鼓励学生进步,在对得分评价ci和答题用时评价mi的更新中,更注重近期表现。
引入衰减系数decay,0 由于0 decay越小,衰减越快,从而近期表现的权重就越高。 本文取decay为0.8。 [ci=decay×ci-1+(1-decay)×c](3) [mi=decay×mi-1+(1-decay)×m](4) 3Matlab程序设计 本系统操作简单,运行稳定,系统设计思路如图1所示,第一次进入系统后,导入学生学号姓名及初始成绩,分配所提问问题难度,计算并对学生的di、ci、mi、Ai进行标准化,然后计算出每位同学对应本次题目的概率因子,从而分配每位同学被提问到的概率,并将被抽取学生本次回答问题的情况记录到数据库中,方便后续统计和分析学生的平时成绩。 4仿真结果与分析 4.1模拟仿真传统随机点名提问实验 作为对比试验,本文首先假设所有学生每次提问时di、ci、mi、Ai等因素对答题概率没有影响,即每位同学被提问到的概率相等。 假设提问的总人数x为50人,随机抽取10000次作为统计数据,观察每位同学的初始成绩对应的回答问题次数,平均得分,回答时间分布以及回答問题难度分布情况,其中,在观察不同成绩同学回答问题难度分布的实验中,从60-100分之间抽取了初试成绩分别为60分,67分,76分,85分的同学作为抽查样本,仿真结果如图2所示: 从上述仿真结果中不难看出,不论学生成绩如何,其回答不同难度问题的次数基本一样,没有做到科学分配,水平低的学生回答困难问题得分较少甚至回答不上来,最终平均分差距较大,进而影响学生的信心,不利于班级向好向上发展。 表1可以综合反映上述问题的弊端。 4.2模拟仿真加权随机点名提问实验 本仿真实验中,令学生人数x仍然为50人,抽取次数仍然为10000次,采取加权随机点名的方法,即每位学生的答题概率会根据di(前k节课学生回答问题次数)、ci(近期得分情况)、mi(近期答题用时情况)、Ai(当前题目难度)进行计算,并根据每次回答情况通过公式(3)和公式(4)进行参数更新。 在以上条件下,测试不同成绩学生回答问题难度的分布时,仍然从60-100分之间抽取了初试成绩分别为60分,67分,76分,85分的同学作为抽查样本来观察,与传统随机点名提问系统进行对比,仿真图如图3所示: 根据图3得到的仿真结果,不难看出,如果加入di(前k节课学生回答问题次数)、ci近期得分情况)、mi(近期答题用时情况)、Ai(问题难度情况)等参数,并根据这些参数计算答题概率,则可以避免成绩和回答问题难度不匹配问题;通过参数更新,能够动态适应学生的学习状况,从而帮助学生建立学习的自信心,提升课堂教学的质量,有利于班级更好的发展。 表2反映了部分学生各个因素的总体情况,能够更清晰地反映出该加权随机点名系统的这方面的优越性。 4.3本章小结 本章就课堂随机点名提问系统建立的模型进行仿真与分析,如图3所示,通过对比试验可以看到,加权随机点名提问系统能够有效提高课堂教学效率,帮助学生建立学习的自信心,提升课堂教学的质量。 5结束语 加权随机点名提问系统具有很好的体验感,方便快捷,有效节省了老师传统的上课点名所浪费的时间,不但提高了课堂教学质量与学生参与的积极性,而且还有效避免了教师在课堂教学中带有个人感情色彩的提问偏重,给予每个学生相对均等的回答课堂提问的机会。 另外老师还可以根据学生知识掌握情况以及课堂问题难易程度,适度调节随机点名的权重分配,提高学生问题回答质量与课堂效率,将课堂提问在教学环节中发挥到最大的作用。 参考文献: [1]苏文敏.初中化学教学中课堂提问的有效性思考[J].中国农村教育,2020(6): 124-125. [2]朱家龙.基于VisualBasic的随机提问系统的实现与教学应用[J].电脑知识与技术,2019,15(15): 148-149. [3]胡婵娟,于莲芝,薛震.基于Spark框架的用于金融信贷风险控制的加权随机森林算法[J].小型微型计算机系统,2020,41 (2): 369-374. [4]高兵,孙琳,谢彪,王文佶,等.权重概率主成分分析模型的建立及应用研究[J].中国卫生统计,2018,35(6): 802-805. [5]杨爽.大数据时代课堂教学效率提升策略研究[J].才智,2020(5): 123-124. [6]范德辉,李晓林.归一化加权平均算法在温度采集系统中的应用[J].机械工程与自动化,2012(3): 115-116+118. [7]文亚凤,崔亮节,孙毅,等.考虑状态概率因子和状态修正的非侵入式负荷分解方法[J].电网技术,2019,43(11): 4178-4184. 【通联编辑: 王力】
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