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[摘 要 ]体育教学是高等教育不可缺少的部分,教学质量评价是教育评价的核心和基础.在以学生为主体、教师为主导的教育教学发展方向上,正确的体育教学质量评价在促进体育教学工作的健康发展中起着十分重要的作用.通过对传统体育教学质量评价方法的分析,设计并实现了BP神经网络用于体育教学质量评价的思想,建立了用于教学质量评价的BP神经网络模型.本文通过实例进行评价分析,说明用BP神经网络方法评价体育教学质量是可行的.
[关 键 词 ]体育教学 BP神经网络 质量评价
[中图分类号]G642.4 [文献标识码]A [文章编号]1009-5349（2013）02-0199-01
体育教学是高等教育不可缺少的部分.正确地进行体育教学质量评价有利于体育教学健康发展.
体育教学质量评价体系的影响因素很多,并且每个因素的影响程度也不可能完全相同,因此,评价很难用一个精确的数学解析式表示,它属于非线性分类问题.BP神经网络又称“误差反向传播神经网络”（Error Back Propagation）.从本质上说,这是一类由大量信息处理单元通过广泛联结而构成的动态信息处理系统.这种系统在处理各种模糊、随机、动态、量大信息等方面具有独特的功能,可以处理非线性问题.
一、传统体育教学质量评价方法
传统体育教学质量评价方法对评价对象各个指标的评价结果常用不同的等级或状态来表示,如A、B、C、D或优、良、及格、不及格.这些等级或状态就是对评价内容进行定性或定量的评价.最终的评价结果取决于两个问题：一是对内容的评价计分,二是定级准则的制定.
为了做出客观正确的评价,首先应分析影响评价结果的主要指标（影响体育教学质量的主要因素）及各指标所占的比例（在算法中通过权值来体现）.例如,评价一名教师的体育教学质量时,经认真分析,找出影响体育教学质量的评价指标,见表1：
开展体育教师教学质量评价,评价结果分为“优”“良”
“中”“差”4个等级.由教学对象学生、同行、专家和任课教师分别填写“教师教学质量评价表”.（表1）认为被评对象属于哪一级,就在该级下划“√”,然后计算各因素指标各级评语所获得的频率（划记数/考评划记的人数）,这就使定性的因素转成了定量的指标.得的频率（划记数/考评划记的人数）,i等于1等m,j等于1等n,总评价指标个数为m×n个.
设B等于（w11w12w21等w27w31等w35w41等w44w51等w53等wij等wmn）
wij表示各因素指标在评价过程中所占的权重,
i等于1等m,j等于1等n,对应于m×n个评价指标,权重个数也为m×n个.
在传统评法中,权重人为给定.
C等于BA等于（uAuBuCuD）
uAuBuCuD表示质量等级系数.
根据质量等级系数：uA等于?,uB等于?,uC等于?,uD等于?拟定一个定级方案.优秀标准：uA≥0.7,uD等于0；良好标准：uA+uB≥
0.70,uD等于0；合格标准：uA+uB+uC≥0.8,uD≤0.2；不合格标准：uD≥0.2.根据这个定级方案,得出该教师的教学质量评价结果.
二、用于教学质量评价的神经网络算法的实现
设评价系统的评价总指标（影响教学质量的各个主要因素）为m×n个,质量等级系数为4个,uA、uB、uC、uD.将各因素评价指标各级评语所获得的频率（划记数/考评划记的人数）xij作为神经网络的输入,即行列式A.
将质量等级系数作为神经网络的输出,即：C等于uA、uB、uC、
uD.
根据输出的质量等级系数,按照定级方案确定评价结果.
将以往的成功的教学质量评价案例作为标准样本存入网络训练.然后,将未知样本的测量信息（具体某位教师的各因素评价指标各级评语所获得的频率）输入计算机,经过计算,瞬间可预报出未知样本的需求信息（质量等级系数）.
BP神经网络的评价精度和科学性不仅取决于标准样本的数量,也决定于标准样本的质量.标准样本数量越多、质量越优,越能准确地定位教学质量的等级.所以,标准样本的选择是至关重要的,它决定评价结果的公正、公平、准确.
采用现代数学方法对体育教学质量进行评价,是一种方法的应用与研究.
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