基于J2EE架構的通用教學評價系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)

1、基于J2EE架構的通用教學評價系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)摘要基于目前數(shù)字化校園系統(tǒng)中教學評價模塊的功能單一、模型固定和重復開發(fā)等問題，作者給出了一個通用的教學評價系統(tǒng)，該系統(tǒng)的主要功能流程、系統(tǒng)的體系構造和實現(xiàn)技術，以及所用到的兩種重要算法：AHP法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡。該系統(tǒng)可作為一個模塊直接嵌入不同的網(wǎng)絡教學平臺與數(shù)字化校園系統(tǒng)，具有通用性強、擴大性好等優(yōu)勢，能有效的排除模型定制中人為因素的干擾，具有較強的實用和推廣價值。關鍵詞評價模型struts框架AHP法BP神經(jīng)網(wǎng)絡1引言隨著Internet應用的普及，網(wǎng)絡化教學日益成為一種重要的教學手段和教學場所，作為網(wǎng)絡化教學系統(tǒng)的一個模塊，教學評價系統(tǒng)承當著監(jiān)

2、視教學效果、使教學雙方形成有效交互與反響以及對教學過程的決策取向產(chǎn)生直接參考根據(jù)的重要任務。但是，目前我國還沒有網(wǎng)絡化教學評價的根本標準，教學形式和教學對象的多樣性也導致難以制定一個統(tǒng)一的標準。為理解決上述問題，本文給出了一個通用的教學評價系統(tǒng)，該系統(tǒng)不僅解決了重復開發(fā)造成的資源浪費，對不同的基于J2EE架構的網(wǎng)絡教學系統(tǒng)或者數(shù)字化校園平臺，只須把該系統(tǒng)作為一個模塊嵌入其中，就可輕松實現(xiàn)評價功能，而且針對各種不同的需求，提供評價表單、權值的定制功能，教學單位可根據(jù)自己的實際情況選擇使用AHP法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡法或常規(guī)法定制合適自己的評價模型。前兩種方法，本系統(tǒng)提供評價模型的生成和檢驗機制，用以保

3、證所定制的模型符合用戶需求，以最大程度排除人為因素的干擾，是本系統(tǒng)的核心和關鍵技術。2相關算法介紹2.1AHP法AHP是AnalytiHierarhyPress層次分析法的簡稱，它是一種定性和定量相結合的系統(tǒng)化、層次化的分析方法，適用于多目的、多準那么的復雜評價問題。它能提供一種方法把定性的評價標準定量化，形成對每一評價指標的權值，由于它同時提供一致性檢驗從而可以保證所得權植的客觀合理性。其主要步驟為：1)建立層次構造模型2)構造判斷矩陣3)層次單排序及其一致性檢驗4)層次總排序及其一致性檢驗利用AHP法建模的關鍵在于判斷矩陣的構造，這需要在建立層次構造之后進展兩兩標度比擬，這項工作一般要由專

4、家來做。2.2BPNN法即BP神經(jīng)網(wǎng)絡法，又稱誤差逆?zhèn)鞑W習算法，分為三層：輸入層、隱含層和輸出層。在詳細應用該網(wǎng)絡時分為網(wǎng)絡學習及網(wǎng)絡工作兩個階段。網(wǎng)絡的學習過程由正向和反向傳播兩部分組成。在正向傳播過程中，每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響到下一層神經(jīng)元網(wǎng)絡。假如輸出層不能得到期望輸出，就是實際輸出與期望輸出值之間有誤差，那么轉入反向傳播過程中，將誤差信號沿原來的連接通路返回，通過修改各層神經(jīng)元的權值，逐次向輸入層傳播去進展計算，再經(jīng)過正向傳播過程，這兩個過程的反復運用，使得誤差信號最校當誤差到達人們所希望的要求時，網(wǎng)絡的學習過程就完畢。在網(wǎng)絡的工作階段，根據(jù)訓練好的網(wǎng)絡權值及給定的輸入向量，按照“

5、形式順傳播方式求得與輸入向量相對應的輸出向量的解答。BP網(wǎng)是一種反向傳遞并能修正誤差的多層映射網(wǎng)絡。當參數(shù)適當時，此網(wǎng)絡可以收斂到較小的均方差，是目前應用最廣的網(wǎng)絡之一。使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡來進展權值的定制是基于它具有能任意精度近似線性非線性函數(shù)的特性，把樣本與權值組的映射關系看作一個非線性函數(shù)，用BP網(wǎng)絡去近似這個函數(shù)，只要樣本是合理的，那么得出的權值也是合理的。根據(jù)R.Heh-Nielsn的論證，一個三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡可以實現(xiàn)任意精度、任意連續(xù)函數(shù)的映射，故我們僅取一個隱含層。輸入層和輸出層的節(jié)點數(shù)，按實際應用需要而定。隱含層節(jié)點數(shù)確實定，跟輸入層和輸出層的神經(jīng)元個數(shù)有關，但詳細的定量關系目前仍

6、無定論。按照hareneN.Tan和GerhardE.ittig(1993)的說法，一般情況下輸入層、單個隱含層和輸出層的神經(jīng)元個數(shù)根本相等或呈金字塔構造時，BP模型的運行效果較好。因為取節(jié)點太少,網(wǎng)絡不“強壯，難以到達目的；取節(jié)點太多，使學習時間過長，誤差不一定最校3系統(tǒng)的體系構造圖1系統(tǒng)總體構造圖如圖1為評價系統(tǒng)的總體構造圖，從邏輯上可以把整個系統(tǒng)分成三個大的子系統(tǒng)，模型定制子系統(tǒng)、教務管理子系統(tǒng)和教學評價子系統(tǒng)，分別由模型管理員、教務管理員和評價用戶來操控。每一用戶登錄時，首先查找自身的數(shù)據(jù)庫，假設數(shù)據(jù)庫中沒有該用戶的身份認證信息，將訪問平臺系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，從中獲得用戶的合法身份信息，并將有

7、效用戶存入評價系統(tǒng)自身的數(shù)據(jù)庫，同時，根據(jù)用戶的角色進入相應的功能頁面。3.1模型定制子系統(tǒng)中評價模型的定制分兩步，第一步要從指標庫中選取評價指標，對指標庫的維護由模型管理員負責，評價指標分為兩類，一類是定性描繪指標，一類是定量指標，定量指標須從元數(shù)據(jù)集中選擇指標所對應的元數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)集是可以從網(wǎng)絡教學系統(tǒng)提取的定量信息的數(shù)據(jù)集合，客觀反映了學生和老師參與教學的情況。指標選擇完畢，還要定制每一指標的權值，定制權值的方式有三種：自定義法、BP法和AHP法。自定義法可以對某一模型的指標直接輸入權值，這一方法和目前大部分評價系統(tǒng)的實現(xiàn)功能一樣，當評價模型已經(jīng)確定或是有統(tǒng)一的評價標準時，可選擇這種方式

8、定制權值。AHP法需要對評價領域較熟悉的專家決定出反映各指標的相對重要性的判斷矩陣，在定制過程中，系統(tǒng)提供了一個界面友好的定制模塊，讓用戶可以比擬方便的完成定制操作。假如輸入的判斷矩陣不滿足一致性要求，那就意味著比擬參數(shù)有自相矛盾的地方，系統(tǒng)將會報錯并返回重新輸入?yún)?shù)。AHP的這種驗證機制能保證用戶最大限度的準確量化在潛意識中指標的重要程度，從而定制出符合要求的評價模型。使用BP法在定制權值時需要評價樣本的輸入，評價樣本提供了一個模板，它實際是由一些孤立的點來確定一條多維的權值曲線，權值曲線的合理與否與樣本的合理性嚴密相關。樣本庫由教務管理員員管理和維護，可以組織專家制定樣本或是在AHP法運行

9、一段時間后由教務人員從產(chǎn)生的評價實例中提取樣本來組成樣本庫。BP法通過誤差反傳的方法來不斷調整預設的權值，當誤差小于某一預設的值時完成權值訓練，否那么繼續(xù)調整下去。由此可見，BP法自身也具有檢驗機制，這樣得出的權值能最大限度滿足用戶的需求。通過定制不同的評價模型，系統(tǒng)可以對教學的各個方面進展評價。模型管理員負責模型的管理維護工作，可以對模型進展編輯和刪除操作，還可以通過提供樣本對已經(jīng)定制完成的某模型進展模型檢驗，以此來對模型的可用性進展評估。評估算法主要采用取所有樣本的實際評價結果和理想值之間的均方誤差，將該誤差值與某一上限值做比擬，并在該模型做上標記，并附上誤差值，以供教務管理員選定評價模型

10、時參考。3.2教務管理子系統(tǒng)由教務管理員施行，主要完成評價模型的選擇、翻開或關閉模型以及樣本庫的管理以及其它管理功能。評價模型定制完成之后，由教務管理員來控制系統(tǒng)的評價流程，教務管理員選擇一個或多個評價模型使其生效并進入實際運行，參評者就可以對相應模型進展評價。教務管理員還可以將評價開關關閉，使評價暫停。此時假設參評者訪問評價頁面，系統(tǒng)會告知評價功能由管理員關閉，暫停評價。關閉評價并不影響正常的閱讀等其它操作的進展。在樣本庫管理中，可添加和刪除樣本，或者從以往的評價結果信息中提取出一些評價結果作為樣本存入樣本庫，以備BP法定制權值和模型檢驗時使用。教務管理員還可以閱讀全部的評價信息，系統(tǒng)對評價

11、結果采用橫向比擬、縱向比擬、表、圖等多樣化顯示，方便快速直觀的對評價結果做出判斷。3.3教學評價子系統(tǒng)該子系統(tǒng)是系統(tǒng)的核心，主要完成對評價對象的評價功能。參評者登錄之后，系統(tǒng)根據(jù)參評者的評價權限列出其可參評的有效評價工程，參評者可以從其中選擇一個進展評價，評價時，每一項評價指標的評價得分都要輸入相應的評價模型進展運算。其中，定性描繪指標得分通過參評者提交得到，而定量指標得分那么由評價系統(tǒng)從網(wǎng)絡教學系統(tǒng)自動提齲所得到的評價得分存入?yún)⒃u者的評價記錄，每隔一定時間，系統(tǒng)將從評價記錄中讀取這些信息，產(chǎn)生最終的評價結果。評價可以重復進展，此時舊的評價信息將被交換，被評價者可以實時閱讀評價結果，以到達對教

12、學的實時反響作用。4實現(xiàn)技術4.1基于struts的框架構造圖2系統(tǒng)的框架構造設計本系統(tǒng)采用基于struts的V編程設計思路，將用戶顯示界面、流程控制和業(yè)務邏輯進展別離。其框架構造圖見圖2，在客戶端，用戶提交需求，數(shù)據(jù)信息以request或FrBean兩種方式提交到eb效勞器，在eb效勞器中，StrutsAtin完成主要的數(shù)據(jù)封裝和流程轉發(fā)工作，AtinServlet起著控制器的作用，控制邏輯利用Struts-nfig.xl文件來配置。在模型層，EJB那么處理業(yè)務邏輯，定制模型所涉及到的算法都在EJB中完成，之后通過DA訪問數(shù)據(jù)庫完成數(shù)據(jù)的存齲4.2與教學平臺系統(tǒng)的數(shù)據(jù)同步設計由于該評價系統(tǒng)定

13、位于可嵌入不同的教學平臺，對于各種教學平臺，其數(shù)據(jù)庫的構造設計也有著較大差異，因此，如何解決與不同平臺系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)同步，是解決通用性的關鍵。本系統(tǒng)采用在XL根底上開展起來的eb效勞ebServie技術來實現(xiàn)系統(tǒng)間的功能控制和信息交互與共享。eb效勞使用基于XL的消息處理作為根本的數(shù)據(jù)通訊方式，消除使用不同組件模型、操作系統(tǒng)和編程語言的系統(tǒng)之間存在的差異，使異類系統(tǒng)可以作為計算網(wǎng)絡的一部分協(xié)同運行。開發(fā)人員可以使用像過去創(chuàng)立分布式應用程序時使用組件的方式，創(chuàng)立由各種來源的eb效勞組合在一起的應用程序。由于eb效勞是建立在一些通用協(xié)議的根底上，如HTTP、SAP、XL、SDL、UDDI等，這些

14、協(xié)議在涉及到操作系統(tǒng)、對象模型和編程語言的選擇時，沒有任何傾向，因此eb效勞將會有很強的生命力。兩個應用程序通過eb效勞進展遠程通信時，所需的標準核心構件如圖3所示：圖3ebServie的核心構件塊使用ebServi方式進展數(shù)據(jù)共享，對使用本評價系統(tǒng)的教學平臺而言，只須在原系統(tǒng)的根底上開發(fā)一個訪問其數(shù)據(jù)庫的模塊，并將其部署到ApaheSAP上(可選擇使用其他的效勞器)，訪問數(shù)據(jù)的接口方法由本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)訪問標準確定，而由教學平臺端實現(xiàn)。當評價系統(tǒng)需要訪問平臺系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息時，調用SAP客戶端代碼，把懇求發(fā)送至效勞器，調用相應的效勞接口方法，結果返回和參數(shù)傳遞都是通過RP來完成。ebServie基

15、于XL文檔進展效勞描繪，效勞懇求和反響結果，可以在Internet上通過HTTP協(xié)議進展傳遞，很容易的被訪問和返回結果。同時，由于ebServie的相關標準都是3的開放協(xié)議，與平臺和操作系統(tǒng)無關，不同的平臺和操作系統(tǒng)上的ebServie的實如今很大程度上可以做到互操作，這就使異構平臺上應用的集成變得很容易。4.3評價的有效性解決方案除常規(guī)法外，另外兩種定制權值方法即AHP法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡法自身都具有有效性驗證機制。對AHP法，用戶在建立各指標的兩兩標度比擬矩陣后，評價系統(tǒng)將對矩陣的一致性進展判斷，假設誤差(一般采用均方誤差)大于設定的某個最小值，將會報錯，那就意味著輸入?yún)?shù)不符合一致性標準，系

16、統(tǒng)將提示用戶重新定制，直到所定制的模型能真正反映用戶的需求，這在一定程度上防止了定制的隨意性。其次，BP法本身有一個逐漸收斂的學習過程，在評價樣本具有足夠可信度的情況下，評價權值將無限接近樣本所反映的理想模型(需要有足夠多的樣本)，收斂的時間正常是與樣本的數(shù)量成正比，用戶可在運行速度和準確性之間求得折衷。本評價系統(tǒng)把評價成績和訪問量、登錄次數(shù)、考試成績這樣一些硬性指標掛鉤，對評價對象的評價角度從多個方面來考慮，教學單位在定制評價模型時可選擇使用，從而給被評價對象一個盡可能公正的評價。5結論本文大概介紹了系統(tǒng)的設計思路、體系構造以及所用到的主要的實現(xiàn)技術和算法根據(jù)。對于詳細的細節(jié)，由于篇幅所限，沒有涉及。從用戶需求角度講，該系統(tǒng)通用性、可維護性強，可防止相當大一部分重復開發(fā)工作，并且，由于引進兩種算法使評價結果的有效性和合理性得到更大的保證，具有較大的實用和推廣價值。參考文獻：1)盧宗華.AHP矩陣一致性判別和元素修正方法及其應用J.山東科技大學學報第三期,2000-092)焦李成.神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)理論.西安:西安電子科技大學出版社,19963)Heht-NielsenR.TheryftheBakPrpagatinNeuralNetrkA.In:Pr