对于神经网络基于BP神经网络继续教育教学管理系统

论文导读：
摘要：继续教育管理工作内容繁多、管理性复杂，本文采用先进的软件开发理论和BP神经网络技术，研发出专门针对继续教育的管理信息系统。本系统主要实现继续教育教学过程的管理，提高继续教育的教学效果，方便教学管理人员、教师及学员之间的联系、沟通和交流。同时利用神经网络对教学质量进行分析预测为各级领导决策提供依据，这对成人高等教育的发展必将发挥着重要的作用。
关键词：继续教育；管理系统；BP神经网络；UML
1007-9599　（2012）　19-0000-02
1 引言
继续教育是我国教育事业的重要组成部分，是传统学校教育向终生教育发展的一种新型教育制度，对不断提高全民族素质，促进经济和社会发展发挥着重要的作用。但是很长时间以来，我国继续教育还存在着许多问题，管理方式不先进，管理思想落后，信息化程度低，继续教育的学员分布广，管理分散，这样带来管理任务量大，沟通不及时等问题，继续教育管理一直处于比较落后的状态。
继续教育教学管理工作设计的方方面面繁多，因此继续教育部门根据时代的发展，采用先进的信息化技术，研发针对继续教育的管理信息系统，通过使用继续教育信息管理系统，从而提高管理工作效率，增强教学、管理和学员的联系，降低管理人员工作强度，满足管继续教育教学的多方面需要，促进继续教育管理的科学化、系统化和信息化目的。
2 继续教育教学管理信息系统分析
教学管理信息系统是以计算机信息技术为基础，在计算机网络技术、软件开发技术和通信技术支持下，对教育教学中的教学、管理、教务等信息资源进行全面管理的信息化系统。
具体方面来讲，教学管理信息系统是以教育教学日常管理为核心，把教学管理、学员学籍管理、师生管理、系统管理等集合在一体的信息管理系统，使教育相关参与者可以及时通过网络对教育教学过程中的信息进行及时地、充分的查询和处理的信息管理系统，它能及时、准确地反映教育教学过程中各项工作的状态，它能利用过去的数据进行科学预测，从而能为教育教学管理者提供决策依据。
根据继续教育教学管理的特点，为使继续教育教学管理走向规范化和现代化管理，改善继续教育的教学环境和条件，提高管理水平和工作效率，有利于建立健全运转协调、行为规范的教育管理体制。促进继续教育更好的发展，本文主要讨论研究符合我校继续教育教学方式、教学管理特点的继续教育教学信息管理系统。
本系统共有6个模块：系统管理模块、用户管理模块、学籍管理模块、选课管理模块、教学管理模块、通知消息模块。系统结构示意图如图1-1所示。
3 继续教育教学管理信息系统设计

3.1 总体设计

系统在进行研发之前，要进行总体设计，主要从系统管理业务、系统实现功能和系统的实现技术三方面进行总体架构设计。
在系统管理业务上，本系统从管理工程的观点出发，对继续教学的管理业务进行标准化，努力实现继续教育教学管理工作的标准化、过程化和流程化，使继续教育教学活动中的管理过程与人才培养过程相一致，使继续教育教学活动中的各个环节即可以独立工作，又是一个有机联系的整体。
在系统实现功能上，系统要即能满足继续教育教学管理的一般要求，又摘自：毕业论文提纲范文www.7ctime.com
要能适应继续教育在不断改革的需要。系统基于以上考虑，采用模块化技术设计系统，通过模块化设计，可以实现功能的重组，可以适应不同机构设置和机构变化，满足不同需求环境下的管理要求。
在实现技术上，从系统本身的特点、用户特点、信息安全性和数据库方面考虑，本系统采用目前比较主流的设计框架SSH，采用开源的的数据库-MySQL作为后台支持数据库。

3.2 用户设计

在设计一个网络教学服务管理系统之前，首先要分析继续教育教学管理信息系统中各个基本用户及其它们之间的相互关系。继续教育教学管理活动中涉及相关的用户，分别是—系统管理员、学员、授课教师、课程。
系统管理员是整个管理信息系统的管理者，主要进行教学活动的安排、组织和监督的作用，其角色是教务人员，同时具有管理员工作。教师与学员通过课程发生联系。
系统管理员继续教育教学管理活动中的主要管理者、组织者和监督者，对系统成员进行赋予权限、安排教学、组织教学活动和监督授课情况。拥有系统管理的最大权限。
授课教师在继续教育管理系统中教学活动的实施论文导读：
者，可以对授课课程的进行描述、考核学员的学习情况和管理学员的学习成绩。
学员是本系统的重要使用对象，可以通过登录系统查看已学、在学和将要学的课程，查看课程的成绩，修改个人的信息等。
课程是连接授课教师和学员的主要对象，是授课教师与学员产生联系的纽带，也是继续教育管理信息系统中的重要信息源。

3.3 继续教育教学质量预测分析设计

评价教师的教学质量一般要对教学活动中所涉及的几个方面进行量化，然后根据结果进行评估。本系统在经过深入的调研分析之后，决定从教学内容、教学方法、教学态度、教学效果等内容进行评价。根据所要评价的内容，设置评价指标，分别为用C，P，LG，H，M，E来代表不同的考核内容，然后将各符号进行量化、赋值，进而通过各自的权重进行计算教师的授课质量。
本系统采用BP神经网络对上述量化的指标进行学习、辩识和预测。我们把上述量化指标作为我们评价预测系统的输入量，把教学目标也即教学质量作为系统的输出量。
预测系统采用三层BP神经网络节点对上述的教学量化指标系统进行学习、反馈和辨识。预测系统的输入层、隐含层和输出层的结点数分别为7×14×1，激活函数采用sigmoid型，学习率η=0.9，学习训练算法采用反向传播（BP）算法，将量化体系中的数据作为神经网络预测模型的训练样本，目标误差为0.001，训练过程见图1-3。训练达到要求后可以看出，原始数据与神经网络系统的辨识值非常接近。也就是说，该模型能较为准确地根据各评价指标来确定教学效果。
4 结束语
本论文主要着眼于继续教育教学管理信息系统的设计与实现，同时利用BP神经网络对继续教育教学质量进行预测分析，本文针对继续教育管理的特点以及结合本校继续教育的实际情况，对系统进行了科学的设计和规划，采用现在主流的设计思路和技术，提出了一套基于B/S模式的系统设计研发方案，利用BP神经网络对继续教育教学质量进行科学的预测和分析，最终实现了继续教育教学管理信息系统。