基于深度神经网络的虚拟仿真实验学习效果评估研究

摘要

随着虚拟仿真实验模式越来越多地被应用于实验教学实践,成为传统实验教学的有效补充,其学习效果的评估也日益受到关注.基于虚拟仿真实验活动过程中产生的多维数据开展特征工程,将原始特征划分为学习者特征、行为特征和实验特征,将这些特征作为重要评估参数,建构虚拟仿真实验学习效果评估的深度神经网络模型,并将该模型应用于某校经管类课程教学实践的评估.结果表明,对于经管类虚拟仿真实验教学而言,基于学生基本信息数据、实验数据和实验行为数据构建的概念特征模型具有较好的判别能力;模型采用深度神经网络方法进行评估,较之传统机器学习方法,在评估效果上有较为明显的提升;通过数据驱动的评估方法有利于及时有效地把握实验的学习效果,帮助虚拟仿真实验教学工作者及时且有针对性地把握并改进相应教学环节.