深度学习在虚拟实验指导与批改中的应用

发布时间：2022-05-02 20:28

　　互联网战略正式提升到到国家战略层面,“互联网+”融入教育产业开启了教育信息化新篇章,“互联网+教育”也为虚拟实验教学和实践带来了新的机遇和挑战。然而目前的互联网虚拟实验教学,由于在线上开展实验课程,出现了不能及时解答学生疑问、教师批改工作任务繁重等问题,这些因素制约了互联网虚拟实验教学的应用和推广。本文首先调研了虚拟实验教学与自动批改系统的国内外研究现状,介绍了原有的电子信息虚拟仿真实验教学中心的自动批改和智能指导系统,指出了其中仍存在的缺陷,挖掘有待改进之处,提出了本文的研究目标和研究内容。然后详细介绍了本文研究中的相关概念及理论基础,介绍了神经网络和深度学习的原理、功能及常用的计算模型。最后,设计并实现了基于虚拟实验场景分析的智能评分系统。本系统摆脱了以往批改和指导系统需要教师制定标准答案和实验规则的束缚,充分挖掘了以往教学实验过程中积累的大量有效实验案例,从中得到有用的信息,建立深度学习智能评分模型,对不同学科虚拟实验具有通用性的特点。论文完成了基于深层神经网络的虚拟实验智能评分系统的设计和开发工作。系统评分结果客观可靠,功能完善且具有智能性。在真实数据下经过验证和测试,收到了良... 

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景
        1.1.1 互联网虚拟实验教学
        1.1.2 智能批改评价
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
    1.3 论文的研究内容、意义及创新点
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 研究意义
        1.3.3 创新点
    1.4 论文结构安排
    1.5 本章小结
第二章 相关概念及理论概述
    2.1 人工智能概述
    2.2 数据挖掘概述
    2.3 人工神经网络概述
        2.3.1 人工神经网络概念
        2.3.2 组成要素
        2.3.3 神经元
        2.3.4 神经网络结构
        2.3.5 神经网络的数学意义
        2.3.6 神经网络的学习过程
        2.3.7 神经网络的学习模式
    2.4 深度学习概述
        2.4.1 基本概念
        2.4.2 基本思想
        2.4.3 深度学习与神经网络
        2.4.4 深度学习的训练过程
    2.5 虚拟实验教学系统概述
        2.5.1 虚拟实验室的概念
        2.5.2 电路类虚拟实验
    2.6 本章小结
第三章 软件设计框架
    3.1 需求分析
    3.2 软件总体设计
        3.2.1 总体概述
        3.2.2 系统功能结构
    3.3 本章小结
第四章 智能批改系统实现和应用
    4.1 案例采集
        4.1.1 表单管理
        4.1.2 数据库查询
        4.1.3 数据库连接
    4.2 数据处理
        4.2.1 数据提取
        4.2.2 数据预处理
        4.2.3 特征处理
        4.2.4 持久化存储
    4.3 智能评分模型
        4.3.1 模型训练
        4.3.2 预测评分
        4.3.3 反馈优化
        4.3.4 性能评估
    4.4 本章小结
第五章 总结和展望
    5.1 主要工作和研究结果
    5.2 论文创新点
    5.3 存在的问题与研究展望
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]深度学习研究综述[J]. 孙志军,薛磊,许阳明,王正.  计算机应用研究. 2012(08)
[2]虚拟实验教学系统的研究与应用[J]. 文福安.  中国教育信息化. 2008(21)
[3]开展虚拟实验系统的研究和应用[J]. 汪诗林,吴泉源.  计算机工程与科学. 2000(02)



本文编号：3649902