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摘 要：随着“大众创业，万众创新”理念的逐步普及，我国各高校纷纷采取各种措施加强创新创业教学教育，从而使对教师创新创业教学能力进行评价成为了一个亟待解决的重要问题。将优化后的BP神经网络模型引入到创新创业教学能力评价中，与传统评价方法相比，优化后的BP神经网络具有较高的数据适应性，可以处理多个复杂指标数据，具有高效、客观的优势，是一种可行的科学评价方法，可确保创新创业教学能力评价是科学的、公正的和规范的，值得深入探讨和实践推广。
关键词：“双创”;创新创业教学;评价指标体系;高校教师
中图分类号：G645 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2021）27-0096-03
引言
近年来，随着“大众创业，万众创新”理念的逐步普及，我国各高校纷纷采取各种措施，加强创新创业教学活动。当高校开展创新创业教育时，理解和提高教师的教学能力和教育质量的基本环节影响和保证着创新、创业教育的最终成果，这也必然要求高校进行深化教学改革。因此，如何对教师创新创业教学能力进行评价成为一个亟待解决的重要问题。本研究选择优化后的BP神经网络模型对高校教师创新创业教学能力进行评价。与许多传统方法相比，优化后的BP神经网络具有较高的数据适应性，对各种类型的数据都可以高精度地应用，神经网络也可以用来考虑数据输入（或多个输入）对评价输出的影响。因此，将神经网络评价引入到创新创业教学能力评价中，采用构建的评价指标结合定性和定量评价，可以处理多个复杂的指标数据，具有高效、客观的优势和较高的适应性，是一种可行的科学评价方法，值得深入探讨和实践推广。
一、创新创业教学能力评价体系构建
高校在開展创新创业教育时，了解并提高教师的教学能力及教育质量是影响和保障最终创新创业教育成果的根本环节，也是高校深化教学改革的必然要求，那么如何评价高校教师的创新创业教学能力就成为亟待解决的重要课题。葛莉（2018）通过构建基于CIPP的高校创新创业教学能力评价理论模型，建立了由“双创”基础能力、“双创”配置能力、“双创”行动能力和“双创”绩效能力4个主要指标评价高校教师的创新创业教学能力。李茜茜（2017）认为，高校教师创新创业教学能力一级指标的重要性排序依次为双创教学实施能力、设计能力、创新能力、评价及反馈能力。Fayolle（2006）等学者引入计划行为理论，提出了包括制度环境、受教育者、创业教育项目类型、目标、内容、教育和培训的步骤与方法在内的6项创新创业教学能力综合评价指标。本研究在参考和借鉴已有研究成果的基础上，构建现阶段我国高校教师创新创业教学能力的评价指标，并运用优化后的BP神经网络模型进行实证检验，研究成果可以激励和指导高校教师从事创新创业教学，以期为推动我国“双创”教育的发展提供现实依据。
（一）构建高校教师创新创业教学能力评价指标
目前，我国各高校还未发布统一的“双创”教学能力的评价标准，在不同的高校日常教学活动中也没有明确的衡量指标，因此，本研究依据高校教师创新创业教育教学能力的构成要素，并严格按照客观性原则、多角度原则、可测性原则和可接受性原则，构建高校创新创业教学能力评价指标体系。本研究认为，“双创”背景下高校教师的创新创业教育教学能力可以被定义为创新创业认知能力、创新创业教学能力、创新创业研究能力和创新创业实践能力，各级指标情况见下页表1。
（二）构建BP神经网络模型
对于优化后的BP神经网络模型，应先确定网络的层数和每层神经元数，以往学者的研究结果表明，具有三层结构的BP网络具有良好的学习性。因此，本文采用优化后的三级BP网络结构进行训练。第一步是确定输入层和输出层，本文构建的“双创”背景下高校创新创业教育教学能力评价指标体系，以表1的20个评价指标作为输入的BP神经网络模型。因为评估的目的是评价教师的教学水平，所以神经网络的输出只有一个，具体可设置为-1到1之间的数值且评价等级由高到低。第二步是确定隐藏层，在实际操作中，隐藏层的具体值可以通过试错来确定，为了确定最优隐层单元数，本文设计了一种具有可变隐层神经元的BP神经网络。第三步是当运算结果满足条件时，网络训练完成，将自动保存训练结果的权值和阈值到BP神经网络中，此时的网络模型可以定型，用于对评价对象的判断识别。如果运算结果不满足条件，则返回并再次将输入向量输入到网络，设置一个与之对应的目标输出向量，再继续进行训练，直到满足要求确定权值和阈值，训练好网络为止。
二、创新创业教学能力评价体系的应用
本文的数据来源于某高校2020—2021学年创新创业教学评价结果，被调查的教师及学生根据实际情况进行评分，各项指标总体情况有差、较差、一般、良好、优秀四个等级，分别对应的分值有0—59，60—69，70—79， 80—89，90—100。隐含层数设置为8，输入神经元的数量为18，设置参数模型的误差为0.001，设置所有参数的BP神经网络，输入已经被处理的数据并建立神经网络学习和训练，对使用Matlab软件功能的特定数据根据标准的公式集进行训练，其中包含论文样本的训练样本的数据，训练样本包含1—16号样本数据（由于篇幅限制具体数据无法提供）。学校教师发展中心的传统评价结果与模型评价指标结果进行比较，发现经过神经网络评价的结果和传统评价结果之间的误差值符合设定要求，即0.005，运算结果是可接受的。这说明构建的“双创”背景下高校教师创新创业教学能力评价指标体系和优化后的BP神经网络模型是有效的，该神经网络已经很好地学习了已有的传统评估方式，可以对以后的教学数据直接进行运算评价，能够高效地对其他创新创业教学教师进行评价。
结语
我国经济发展进入新常态，在“双创”背景下，对创新型人才的需求在不断提升，高校是人才培养的摇篮，因此也势必要担负起培养创新型人才的重要职责。作为高校教师，应及时更新自己的教育观念，使其符合时代发展的需要，并主动提高创新和创业的意识和能力，以促进整个学校创新和创业能力的水平。为了适应“大众创业、万众创新”的战略需要，在此背景下有必要建立合理的教师创新创业教学能力评价指标体系，而这也需要科学论证和不断调整。因此，高校应充分利用指标体系对创新创业教育教师进行评价，从而科学地进行改进，促进创新创业教育的发展。本文提出的合理建议包括完善产学研协同机制，推进个性化教学大纲的制定与实施，探索具有创新创业特色的教学方法，适当扩大创新创业教学绩效评价的范围等。 参考文献：
[1] 葛莉.基于CIPP的高校创业教育能力评价与提升策略研究[D].大连：大连理工大学，2014.
[2] 李小娟，陈晨，许杰慧.刍议高校教师创新创业教学能力评价指标体系的构建[J].时代经贸，2018，（25）：92-93.
[3] 刘倩，冯雪.高校教师创新创业教学能力评价指标体系构建[J].河北农业大学学报：农林教育版，2017，（6）：100-105.
[4] 崔铭，吴亚光.基于改进BP神经网络的高校教师创新创业教学能力评价研究[J].江汉大学学报：自然科学版，2018，（2）：125-129.
[5] Galdwell K.，Harris S.P.，Renko M..The potential of social entrepreneurship：conceptual tools for applying citizenship theory to policy and practice[J].Intellect Dev Disable，2012，（6）：505-518.
[6] Fayolle A.，Gailly B.T.，Lassas-Clerc N.Assessing the impact of entrepreneurship education programmes：a new methodology[J].Journal of European Industrial Training，2006，（9）：701-720.
[7] Robinson P.Haynes M.Entrepreneurship education in America’s major universities[J].Entrepreneurship Theory and Practice，2001，（3）：41-52.
[8] 史金联，张永宏.高校青年教师教学能力发展体系构建研究[J].高等农业教育，2013，（6）：47-50.
[9] 李茜茜.广东省中小学竞技健美操教师教学能力评价指标的构建研究[D].广州：广州体育学院，2017.
[10] Block Z.，Stumpf S.A.Entrepreneurship education research：experience and challenge[M].NewYork：Center for Entrepreneurial Studies，New York University，Leonard N.Stern School of Business，2010：7.
[11] Applying citizenship theory to policy and practice[J].Intellect Dev Disable，2012，（6）：505-518.
[12] 張红阳.基于灰色系统理论的高校教师工作绩效评价体系研究[J].河南师范大学学报：哲学社会科学版，2016，（3）：182-185.
[责任编辑 晓 群]
关键词：“双创”;创新创业教学;评价指标体系;高校教师
中图分类号：G645 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2021）27-0096-03
引言
近年来，随着“大众创业，万众创新”理念的逐步普及，我国各高校纷纷采取各种措施，加强创新创业教学活动。当高校开展创新创业教育时，理解和提高教师的教学能力和教育质量的基本环节影响和保证着创新、创业教育的最终成果，这也必然要求高校进行深化教学改革。因此，如何对教师创新创业教学能力进行评价成为一个亟待解决的重要问题。本研究选择优化后的BP神经网络模型对高校教师创新创业教学能力进行评价。与许多传统方法相比，优化后的BP神经网络具有较高的数据适应性，对各种类型的数据都可以高精度地应用，神经网络也可以用来考虑数据输入（或多个输入）对评价输出的影响。因此，将神经网络评价引入到创新创业教学能力评价中，采用构建的评价指标结合定性和定量评价，可以处理多个复杂的指标数据，具有高效、客观的优势和较高的适应性，是一种可行的科学评价方法，值得深入探讨和实践推广。
一、创新创业教学能力评价体系构建
高校在開展创新创业教育时，了解并提高教师的教学能力及教育质量是影响和保障最终创新创业教育成果的根本环节，也是高校深化教学改革的必然要求，那么如何评价高校教师的创新创业教学能力就成为亟待解决的重要课题。葛莉（2018）通过构建基于CIPP的高校创新创业教学能力评价理论模型，建立了由“双创”基础能力、“双创”配置能力、“双创”行动能力和“双创”绩效能力4个主要指标评价高校教师的创新创业教学能力。李茜茜（2017）认为，高校教师创新创业教学能力一级指标的重要性排序依次为双创教学实施能力、设计能力、创新能力、评价及反馈能力。Fayolle（2006）等学者引入计划行为理论，提出了包括制度环境、受教育者、创业教育项目类型、目标、内容、教育和培训的步骤与方法在内的6项创新创业教学能力综合评价指标。本研究在参考和借鉴已有研究成果的基础上，构建现阶段我国高校教师创新创业教学能力的评价指标，并运用优化后的BP神经网络模型进行实证检验，研究成果可以激励和指导高校教师从事创新创业教学，以期为推动我国“双创”教育的发展提供现实依据。
（一）构建高校教师创新创业教学能力评价指标
目前，我国各高校还未发布统一的“双创”教学能力的评价标准，在不同的高校日常教学活动中也没有明确的衡量指标，因此，本研究依据高校教师创新创业教育教学能力的构成要素，并严格按照客观性原则、多角度原则、可测性原则和可接受性原则，构建高校创新创业教学能力评价指标体系。本研究认为，“双创”背景下高校教师的创新创业教育教学能力可以被定义为创新创业认知能力、创新创业教学能力、创新创业研究能力和创新创业实践能力，各级指标情况见下页表1。
（二）构建BP神经网络模型
对于优化后的BP神经网络模型，应先确定网络的层数和每层神经元数，以往学者的研究结果表明，具有三层结构的BP网络具有良好的学习性。因此，本文采用优化后的三级BP网络结构进行训练。第一步是确定输入层和输出层，本文构建的“双创”背景下高校创新创业教育教学能力评价指标体系，以表1的20个评价指标作为输入的BP神经网络模型。因为评估的目的是评价教师的教学水平，所以神经网络的输出只有一个，具体可设置为-1到1之间的数值且评价等级由高到低。第二步是确定隐藏层，在实际操作中，隐藏层的具体值可以通过试错来确定，为了确定最优隐层单元数，本文设计了一种具有可变隐层神经元的BP神经网络。第三步是当运算结果满足条件时，网络训练完成，将自动保存训练结果的权值和阈值到BP神经网络中，此时的网络模型可以定型，用于对评价对象的判断识别。如果运算结果不满足条件，则返回并再次将输入向量输入到网络，设置一个与之对应的目标输出向量，再继续进行训练，直到满足要求确定权值和阈值，训练好网络为止。
二、创新创业教学能力评价体系的应用
本文的数据来源于某高校2020—2021学年创新创业教学评价结果，被调查的教师及学生根据实际情况进行评分，各项指标总体情况有差、较差、一般、良好、优秀四个等级，分别对应的分值有0—59，60—69，70—79， 80—89，90—100。隐含层数设置为8，输入神经元的数量为18，设置参数模型的误差为0.001，设置所有参数的BP神经网络，输入已经被处理的数据并建立神经网络学习和训练，对使用Matlab软件功能的特定数据根据标准的公式集进行训练，其中包含论文样本的训练样本的数据，训练样本包含1—16号样本数据（由于篇幅限制具体数据无法提供）。学校教师发展中心的传统评价结果与模型评价指标结果进行比较，发现经过神经网络评价的结果和传统评价结果之间的误差值符合设定要求，即0.005，运算结果是可接受的。这说明构建的“双创”背景下高校教师创新创业教学能力评价指标体系和优化后的BP神经网络模型是有效的，该神经网络已经很好地学习了已有的传统评估方式，可以对以后的教学数据直接进行运算评价，能够高效地对其他创新创业教学教师进行评价。
结语
我国经济发展进入新常态，在“双创”背景下，对创新型人才的需求在不断提升，高校是人才培养的摇篮，因此也势必要担负起培养创新型人才的重要职责。作为高校教师，应及时更新自己的教育观念，使其符合时代发展的需要，并主动提高创新和创业的意识和能力，以促进整个学校创新和创业能力的水平。为了适应“大众创业、万众创新”的战略需要，在此背景下有必要建立合理的教师创新创业教学能力评价指标体系，而这也需要科学论证和不断调整。因此，高校应充分利用指标体系对创新创业教育教师进行评价，从而科学地进行改进，促进创新创业教育的发展。本文提出的合理建议包括完善产学研协同机制，推进个性化教学大纲的制定与实施，探索具有创新创业特色的教学方法，适当扩大创新创业教学绩效评价的范围等。 参考文献：
[1] 葛莉.基于CIPP的高校创业教育能力评价与提升策略研究[D].大连：大连理工大学，2014.
[2] 李小娟，陈晨，许杰慧.刍议高校教师创新创业教学能力评价指标体系的构建[J].时代经贸，2018，（25）：92-93.
[3] 刘倩，冯雪.高校教师创新创业教学能力评价指标体系构建[J].河北农业大学学报：农林教育版，2017，（6）：100-105.
[4] 崔铭，吴亚光.基于改进BP神经网络的高校教师创新创业教学能力评价研究[J].江汉大学学报：自然科学版，2018，（2）：125-129.
[5] Galdwell K.，Harris S.P.，Renko M..The potential of social entrepreneurship：conceptual tools for applying citizenship theory to policy and practice[J].Intellect Dev Disable，2012，（6）：505-518.
[6] Fayolle A.，Gailly B.T.，Lassas-Clerc N.Assessing the impact of entrepreneurship education programmes：a new methodology[J].Journal of European Industrial Training，2006，（9）：701-720.
[7] Robinson P.Haynes M.Entrepreneurship education in America’s major universities[J].Entrepreneurship Theory and Practice，2001，（3）：41-52.
[8] 史金联，张永宏.高校青年教师教学能力发展体系构建研究[J].高等农业教育，2013，（6）：47-50.
[9] 李茜茜.广东省中小学竞技健美操教师教学能力评价指标的构建研究[D].广州：广州体育学院，2017.
[10] Block Z.，Stumpf S.A.Entrepreneurship education research：experience and challenge[M].NewYork：Center for Entrepreneurial Studies，New York University，Leonard N.Stern School of Business，2010：7.
[11] Applying citizenship theory to policy and practice[J].Intellect Dev Disable，2012，（6）：505-518.
[12] 張红阳.基于灰色系统理论的高校教师工作绩效评价体系研究[J].河南师范大学学报：哲学社会科学版，2016，（3）：182-185.
[责任编辑 晓 群]