一种教师职业素质素养测评方法及系统技术方案

本发明专利技术属于计算机信息技术的学校管理系统，特别涉及一种教师职业素质素养测评方法及系统

【技术实现步骤摘要】
一种教师职业素质素养测评方法及系统


[0001]本专利技术属于计算机信息技术的学校管理系统，特别涉及一种教师职业素质素养测评方法及系统
。

技术介绍

[0002]全面提高教师素质是现代学校可持续发展战略的重要内容，对于发挥骨干和中坚力量的学校而言，高素质的教师是向世界一流学校迈进的最宝贵的资源，但成就学校卓越事业的不仅仅是学校的核心人力资源，需要广大的基础教师的素质提升为保障
。
此外，伴随着现代学校的快速发展基础教师规模庞大，教师素质提升及整体素质发展状态的管理问题，现有的考核测评系统已与现代大中型学校的人力资源的需求及开发不相适应
。
[0003]目前，学校教师管理中一般只是利用计算机储存教师档案信息，但是尚缺乏利用计算机信息技术进行学校教师的素质评估并帮助教师认识提升素质的发展方向，提高学校教师管理和人才的合理配置方面的技术
。
目前，有部分研究者基于层次分析法或者模糊评价法进行素质测评，但是上述方法在素质测评时测评结果准确率不高，因此需要对现有的测评方法进行改进
。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术存在的缺陷，本专利技术提供了一种教师职业素质素养测评系统方法及系统
。
[0005]本专利技术采用技术方案是，一种教师职业素质素养测评方法，生成训练样本集合，收集学校教师的历史测评指标数据集，然后将测评指标数据集进行归一化，经由层次化分析算法模型计算得到各个指标总体权值，然后基于层次化分析算法模型计算得到教师素养评分数据集，然后基于测评指标数据集
、
以及对应的教师素养评分数据集生成训练样本集；
[0006]创建具有
N
in
个输入单元，
N
hid
个隐含单元，
N
out
个输出单元的
BP
神经网络，其中，
N
in
为网络输入层节点数，
N
hid
为隐藏层节点数，
N
out
为输出层节点数，
N
hid
的值为
(sqrt(N
in
*N
out
)+N/2)
，其中
N
为训练样本数量；然后基于测评指标数据集
、
以及对应的教师素养评分数据集分别作为神经网络模型的网络输入值和目标输出值；从单元
i
到单元
j
的输入表示为
x
ij
，单元
i
到单元
j
的权值表示为
W
ij
；基于随机数初始化所有的网络权值
w
ij
；
[0007]训练步骤如下：
[0008]步骤一
、
对于第
t
个训练样本
(x
，
y)
，将输入沿网络前向传播，并计算网络中每个单元
u
的输出
O
u
，使误差沿网络反向传播；
[0009]步骤二
、
对于网络的每个输出单元
k
，计算误差项
δ
k
；
[0010]步骤三
、
针对网络的每个隐含单元
h
，计算误差项
δ
h
；
[0011]步骤四
、
利用误差项更新每个网络权值
W
ij
(m)
，
W
ij
(m)
＝
W
ij
(m
‑
1)+
Δ
W
ij
(m)
，其中，
Δ
W
ij
(m)
＝
ηδ
i
O
i
+
α
W
ij
(m
‑
1)
，
η
为学习速率，
α
为冲量因子；
[0012]步骤五
、
基于模型输出和样本实际值计算模型评价误差值；
[0013]步骤六
、
重复步骤一到步骤五，直到误差值小于模型评价误差值
δ
th
。
[0014]优选地，所述测评指标包括教师的全局性思维
、
原则性思维
、
批判性思维
、
自我控制
、
担当
、
计划组织
、
组织协调
、
授权
、
沟通能力
、
学习能力
、
创新能力
、
服务数量
、
服务质量
、
服务成本
、
服务时间
、
教学反馈满意度
。
[0015]相应地，本申请还提出了一种用于前述的教师职业素质素养测评方法的系统，系统包括：
[0016]日志管理模块，在进行测评系统使用时，每编辑一条数据或者增减数据时，系统会自动化地将这些操作情况记录下来，组成了操作日志或者系统日志；
[0017]系统初始化模块，为了素质测评系统的方便使用，加入了系统初始化设置，灵活应用系统；
[0018]权限管理模块，学校内部用户因职责范围的不同对应不同的角色，为了保证系统的安全，分别赋予不同角色的以不同的权限，加强系统操作的完整性，并且能够保障系统的安全性；
[0019]用户操作模块，用户操作模块是指针对使用素质测评系统的用户而设置的模块，主要功能注册
、
登录
、
导入教师的测评指标数据集；
[0020]管理模块，管理模块是指针对系统管理模块员而设置的模块，进行日常的系统管理和维护，主要功能是管理用户信息
、
测评模型参数设置；用户通过己注册的账号登录素质测评系统之后，获得使用测评模型权限后，导入待测评教师的评价指标数据集，系统将自动输出教师的素质测评结果
。
[0021]优选地，测评系统需要控制不同网段之间对重要网段的访问，有效的控制和管理内部用户的访问，防止盗取帐户信息，篡改文件攻击行为，还可配置长时间会话无响应情况下断开网络连接
。
[0022]相应地，本专利技术提供了一种电子设备，包括：处理器
、
通信接口
、
存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；所述存储器中存储有计算机程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述方法
。
[0023]相应地，本专利技术提出一种计算机可读存储介质，其存储有可由处理器执行的计算机程序本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种教师职业素质素养测评方法，其特征在于，生成训练样本集合，收集学校教师的历史测评指标数据集，然后将测评指标数据集进行归一化，经由层次化分析算法模型计算得到各个指标总体权值，然后基于层次化分析算法模型计算得到教师素养评分数据集，然后基于测评指标数据集
、
以及对应的教师素养评分数据集生成训练样本集；创建具有
N
in
个输入单元，
N
hid
个隐含单元，
N
out
个输出单元的
BP
神经网络，其中，
N
in
为网络输入层节点数，
N
hid
为隐藏层节点数，
N
out
为输出层节点数，
N
hid
的值为
(sqrt(N
in
*N
out
)+N/2)
，其中
N
为训练样本数量；然后基于测评指标数据集
、
以及对应的教师素养评分数据集分别作为神经网络模型的网络输入值和目标输出值；从单元
i
到单元
j
的输入表示为
x
ij
，单元
i
到单元
j
的权值表示为
W
ij
；基于随机数初始化所有的网络权值
w
ij
；训练步骤如下：步骤一
、
对于第
t
个训练样本
(x
，
y)
，将输入沿网络前向传播，并计算网络中每个单元
u
的输出
O
u
，使误差沿网络反向传播；步骤二
、
对于网络的每个输出单元
k
，计算误差项
δ
k
；步骤三
、
针对网络的每个隐含单元
h
，计算误差项
δ
h
；步骤四
、
利用误差项更新每个网络权值
W
ij
(m)
，
W
ij
(m)
＝
W
ij
(m
‑
1)+
Δ
W
ij
(m)
，其中，
Δ
W
ij
(m)
＝
ηδ
i
O
i
+
α
W
ij
(m
...

【专利技术属性】
技术研发人员：何小侠，康晓婷，高丽雯，
申请(专利权)人：陕西服装工程学院，
类型：发明
国别省市：