基于BP神经网络的高职学生核心素养评价研究

摘要

高职学生核心素养目标是培养“全面发展的技术技能型人才”,高职学生核心素养评价是实现这一目标的重要环节。根据核心素养总体框架和高职学生自身发展特点构建评价指标体系,运用TOPSIS评价模型分别计算构成高职学生核心素养的理想信念、职业品质、社会能力和方法能力四大素养的评价值;根据四大素养评价结果,运用Kmeans聚类算法将高职学生分为3种类型,三类学生的核心素养评价均值都较低,尤其社会能力方面的评价均值都小于0.05。进一步,以K-means聚类算法的分类结果为输出变量构建高职学生核心素养BP神经网络评价模型,该模型预测准确度高达98%,为自动化、精准化评价高职学生核心素养类型提供了新思路。