基于组合赋权和BP神经网络的高校学生综合素质评价研究

考虑到主客观赋权的弊端,以高校学生综合素质评价为例,提出了一种基于最小相对信息熵原理的组合赋权方法,建立了综合职业能力视角下的评价模型。为了提高综合评价的便捷性,以单项指标为输入样本,评价成绩为输出样本构建BP神经网络。仿真结果表明,BP神经网络的预测平均相对误差为0.61%,最大相对误差为1.57%,说明该模型在合理的范围内能快速给出评价结果,避免了繁琐的计算过程,具有一定的应用前景。     

高等数学智慧课堂构建的应用探究

为加强高等数学的教学改革研究,推进移动智能终端真正融入课堂,以"互联网+"行动计划为落脚点,分析高等数学教学发展现状,以蓝墨云班课为例初步探索高等数学教学改革实践,提出了移动教学与传统教学相结合,引入模块教学和实践教学模式,共同构建智慧课堂的建议,同时给出智慧课堂情境设计案例,最后结合当前的改革成效客观评价智慧课堂创建的影响,并展望未来高等数学教学改革的方向。     

高等数学考试题型改革的研究与实践

通过问卷调查和数据分析等方式了解当前高等数学考试题型设置的现状和产生问题之所在,发现很多高职院校高等数学课程考试题型设置仍以客观类、计算类和知识类等试题为主,显然不能适应新形势下对高素质技术技能型人才职业素养培养的要求。由此提出增加思维类、论文类和开放类试题,并分别给出具体范例,以期对丰富高等数学考试题型有所裨益,对提高学生数学素养有所帮助,从而充分发挥高等数学在高等职业教育中基础素质培养的功能。