基于BP神经网络的计算机专业学生创新创业教育评价研究.pdf

摘 要 随着“互联网+” 的推广和发展，计算机专业成为开展创新创业教育的热点专 业，针对专业的差异性开展精细化创新创业教育评价越来越有必要。2020 年 2 月，高等教育司印发《教育部高等教育司2020 年工作要点》，文件强调将创新创 业教育贯穿人才培养的全过程。BP 神经网络模型是研究创新创业教育的新思路， 通过创建科学的教育评价指标体系，提升计算机专业学生创新创业教育质量。本 文以计算机专业学生为研究对象，首先构建创新创业教育评价指标体系，其次基 于BP 神经网络模型对计算机专业学生创新创业教育进行合理评价，然后对创新 创业教育进行实证量化分析，最后期望为计算机专业学生创新创业教育提供有效 的对策。本文研究内容和结论如下： 一是将BP 神经网络理论应用在高校创新创业教育评价领域。为评价学生创 新创业能力，将学生评价指标对应的分值作为输入向量，依据仿真实验效果确定 隐含层神经元的个数，实验评价结果作为输出向量。 二是构建计算机专业学生创新创业教育评价指标体系。该指标体系包含4 项 一级指标、21 项二级指标，涵盖学生背景、学生专业能力、学生实操能力、学 生拓展能力四个方面的具体内容。 三是建立基于BP 神经网络的创新创业教育评价模型。根据计算机专业学生 创新创业教育评价体系内容，构建基于BP 神经网络的教育评价模型，首先把影 响计算机专业学生创新创业教育的 21 个评价指标分值作为神经网络的输入向 量，把评价结果作为输出向量；然后利用收集的具体数据训练结构为 21×11×1 的BP 神经网络，不断调整神经网络的权值和阈值，直至标准的误差要求；最后 验证评价模型的科学性，将真实输出值与期望输出值作比较。 四是根据创新创业教育评价指标体系和实证分析，结果表明：创建的创新创 业教育评价指标体系具有合理性，有效反映学生创新创业能力。专业知识与技能、 参加国家级竞赛和参加集中式创业训练营对计算机专业学生的创新创业能力起 关键作用。在此基础上提出对策：夯实计算机专业基础，突出专创融合新特点； 重视发挥竞赛导向作用，协调多元参与主体；科学开展创新创业训练，加强创业 政策支持；丰富多样化创业经验，加强多领域社会实践。 关键词：创新创业教育；计算机专业；BP 神经网络；评价模型 I Abstract With the popularization and development of Internet +, computer major has become a hot major for innovation and entrepreneurship education, so it is more and more necessary to carry out refined evaluation of innovation and entrepreneurship education according to the differences of majors. In February 2020, the higher education department of the ministry of education will issue the key points of the work of the higher education department of the ministry of education in 2020, which emphasizes that innovation and entrepreneurship education should run through the whole process of talent cultivation. BP neural network model is a new way to study the education of innovation