基于GA-BP神经网络的信息化课堂教学质量评价

为了提升信息化课堂教学质量评价精度，基于GA-BP神经网络方法，构建信息化课堂教学质量评价指标体系，利用层次分析法建立各评价指标的递阶层次结构模型。通过1-9标度法确定判断矩阵，对判断矩阵实施一致性校验后，计算各评价指标的权重。通过遗传算法（GA）优化BP神经网络权值、阈值，将各个课堂教学质量评价指标权重输入到GA-BP神经网络，网络输出结果即为信息化课堂教学质量评价分值。实验结果表明，BP神经网络的最佳隐含层节点数为7,GA-BP神经网络迭代次数为95时网络性能达到最优。利用该方法可以精准评价信息化课堂教学质量，实际应用效果好。