[发明专利]语言教学方案的评估方法-马可夫概率决定模型

说明书

技术领域

一种语言教学方案执行的有效性对项目资助者和管理者有着重要而深远的意义(Colomer，1996；Daoust，1992；Dogancay-Aktuna，1995)。项目资助者和管理者需要评估语言教学方案执行的情况，并在此基础上，提出是否对其进行修改的合理建议，和预测这种语言教学方案可持续执行的时间。在这个领域，项目评估者通常依据可获得的信息对语言教学方案执行的有效性给出一个整体的，定性的评价。但是主观的定性评估方式在决策过程中存在着明显的缺点，越来越多的项目评估学者试图用更为客观的方法来评价项目执行的有效性。这项发明专利第一次将马可夫概率决定模型引入到语言教学方案评估领域，形成了这一领域的一种新型的量化项目评估方法。 

背景技术

马可夫概率决定模型(Taha，1996)被广泛地应用于工程和商业领域。在那些领域，马可夫概率决定模型被用来评估一个项目中所使用的不同方法的有效性。马可夫决定过程提供一个有限阶段动态规划模型，用来计算每种方法的最优化的期望效果。马可夫决定过程有两个核心概念。一是每种方法的不同阶段之间的转换概率，另一个是决定过程的回报方程距阵。它们共同作用，形成了决策的基础。 

发明内容

马可夫概率决定模型使用向后递推方程计算语言教学方案在执行一定时间后所能得到的最优化期望效益。这种具体的量化结果为比较和评估多种教学方案的有效性提供了更为科学的依据。 

具体实施方式

为了评估和比较两种语言教学方案的有效性，学生被随机地分成两组，每组采用不同的教学方案。教学初始，学生需要参加分级水平考试。通过水平测试的学生的成绩所组成的距阵代表马可夫决定过程，这一概率决定模型的起始状态。在每种语言教学方案执行过程的终点，学生需要参加结业水平考试。测试通过的学生的成绩组成的距阵代表概率决定模型的结束状态。 

马可夫链代表两种状态之间的概率转换。在上述的例子中，马可夫链代表从初始状态到结束状态的概率转换。相应的概率转换矩阵则代表初始状态的每一个分值段上的分数转换到结束状态的每一个分值段上的概率。下面用计算机随机生成的一组模拟数据来说明计算过程。 

表1：一种语言教学方案教授下的20个学生的初始和结业水平考试成绩 

将分数划分到4个分数段之内：I：90-100，II：80-89.9，III：70-79.9，IV：60-69.9。根据数据分段的情况，可以得到下面的数据转换表。 

表2：初始和结业水平考试成绩转换表 

取一个分数段为例来说明计算是如何进行的。在分级水平测试中，有9个学生的成绩在分数段90-100之间。在结业水平测试中，9个学生中有22％依然保持在这个分数段，33％的分数降到80-89.9这个范围，11％降到70-79.9，最后，33％的分数降到60-69.9。 

P=0.220.330.110.330.400.20.400.330.6700.3300.670]]>

表3：概率转换距阵