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[摘  要]為提高跨境電商人才的培養(yǎng)能力，筆者探索了CBE理念和POCIB平臺相結(jié)合的深度學(xué)習(xí)模式，利用遺傳算法改進(jìn)后的BP算法構(gòu)建深度學(xué)習(xí)評價(jià)模型。在對比實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，改進(jìn)BP算法的均方誤差為0.00323，優(yōu)于對比算法。隨后對跨境電商課程深度學(xué)習(xí)評價(jià)模型進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果顯示，深度學(xué)習(xí)評價(jià)模型相較于傳統(tǒng)模型評價(jià)精準(zhǔn)度更高，且有效提高了學(xué)生的成績。該結(jié)果說明，深度學(xué)習(xí)評價(jià)模型具有較高的實(shí)用性，對跨境電商人才培養(yǎng)具有促進(jìn)作用。

[關(guān)鍵詞]CBE理念  POCIB平臺  跨境電商  GA-BP  深度學(xué)習(xí)  評價(jià)模型

基金項(xiàng)目：西安明德理工學(xué)院2021年度校級教育教學(xué)改革研究項(xiàng)目《基于“CBE理念+POCIB平臺”的〈跨境電子商務(wù)〉課程深度學(xué)習(xí)模式構(gòu)建》（項(xiàng)目編號：JG2021ZD04）。

引  言

隨著全球化的發(fā)展，各國之間的貿(mào)易往來越發(fā)頻繁?？缇畴娚套鳛楦鲊Q(mào)易之間的紐帶，跨境電商方面的人才越發(fā)受到各企業(yè)的關(guān)注。但目前在我國高職院校的跨境電商課程教學(xué)中，還存在著重視程度不夠、學(xué)生學(xué)習(xí)主動(dòng)性不強(qiáng)等問題，因此，提升高職院校跨境電商人才培養(yǎng)能力，對促進(jìn)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展，“網(wǎng)絡(luò)+教育”的模式也在不斷革新，使教育改革得到了長足的進(jìn)步。人工智能時(shí)代，信息技術(shù)與教育教學(xué)的深層次融合已是大勢所趨。筆者結(jié)合跨境電商課程的特點(diǎn)和教學(xué)目標(biāo)，構(gòu)建了基于CBE理念+POCIB平臺的跨境電商課程深度學(xué)習(xí)評價(jià)模型。為了更好地對深度學(xué)習(xí)課程進(jìn)行改進(jìn)，研究將遺傳算法改進(jìn)后的BP算法應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)課程評價(jià)模型中，期望用該方式改善深度學(xué)習(xí)課程模式，為我國高職院?？缇畴娚陶n程教學(xué)改革提供可資借鑒的方法，促進(jìn)高等職業(yè)技術(shù)學(xué)院人才培養(yǎng)高質(zhì)量發(fā)展。

CBE理念與POCIB平臺概述

1.CBE理念

CBE（Competence-Based Education）指的是能力本位教育，提出于20世紀(jì)70年代?；贑BE理念構(gòu)建的課程具有以下特征：（1）以職業(yè)能力為本位。根據(jù)學(xué)生的實(shí)際情況，圍繞職業(yè)能力確定課程內(nèi)容、課程目標(biāo)、課程評價(jià)等，保證課程在真正意義上為提高學(xué)生的職業(yè)能力服務(wù)，增強(qiáng)了課程的專業(yè)性和針對性。（2）以學(xué)生為中心。在構(gòu)建過程中非常重視學(xué)生的主體地位，從培養(yǎng)學(xué)生職業(yè)能力的角度出發(fā)讓學(xué)生得到全方位培養(yǎng)，全面提升學(xué)生的綜合素養(yǎng)。

2.POCIB平臺

POCIB（Practice for Operational Competence in International Business）是國際貿(mào)易從業(yè)技能綜合實(shí)訓(xùn)的英文縮寫。POCIB平臺則是基于David Kolb體驗(yàn)圈原理而開發(fā)的國際貿(mào)易從業(yè)技能綜合實(shí)訓(xùn)平臺。學(xué)生可以利用POCIB平臺展開體驗(yàn)式學(xué)習(xí)，在體驗(yàn)過程中了解和熟練國際貿(mào)易企業(yè)的整個(gè)運(yùn)作過程。POCIB平臺包含國際貿(mào)易基本流程體系中的海關(guān)、銀行、外管局、船務(wù)公司等14個(gè)外貿(mào)相關(guān)當(dāng)事人，系統(tǒng)內(nèi)置10個(gè)國家、27大類，總共115種隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化的產(chǎn)品及48種不同的流程組合，可以極大程度地滿足不同學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)需求，并且自由度極高，學(xué)習(xí)者可以針對自身薄弱點(diǎn)進(jìn)行體驗(yàn)式學(xué)習(xí)，逐漸攻克薄弱點(diǎn)的同時(shí)，提高自身綜合素養(yǎng)。POCIB平臺還允許同一時(shí)段內(nèi)幾千人共同參與模擬演練，多人參與不僅能提高整體教學(xué)效率，還能進(jìn)一步增強(qiáng)學(xué)習(xí)者的沉浸感，學(xué)習(xí)者可以靈活運(yùn)用所學(xué)知識創(chuàng)造更多效益。

基于CBE理念+POCIB平臺的跨境電商課程深度學(xué)習(xí)評價(jià)模型構(gòu)建

1.跨境電商課程深度學(xué)習(xí)模式設(shè)計(jì)

深度學(xué)習(xí)模式是能夠讓學(xué)生積極主動(dòng)地、有意義地參與學(xué)習(xí)的一種方式，學(xué)生在教師的幫助下獲得知識、發(fā)展能力、升華情感，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)學(xué)生的預(yù)期學(xué)習(xí)目標(biāo)。目前，高職院?？缇畴娚陶n程教學(xué)過程中問題頻發(fā)，為了提高教學(xué)質(zhì)量，筆者提出了一種基于CBE理念和POCIB平臺的深度學(xué)習(xí)模式。該深度學(xué)習(xí)模式通過變革、創(chuàng)新教學(xué)模式及策略，能夠解決當(dāng)前高職院?？缇畴娚陶n程教學(xué)中存在的問題，促進(jìn)學(xué)生深度學(xué)習(xí)。在深度學(xué)習(xí)模式下，學(xué)生可通過自主學(xué)習(xí)、探究式學(xué)習(xí)、反思性學(xué)習(xí)等方式提升綜合能力。CBE理念下，運(yùn)用POCIB教學(xué)平臺開展深度學(xué)習(xí)的課堂模式如圖1所示。

如圖1所示，在深度學(xué)習(xí)課堂模式中，主要是通過POCIB教學(xué)平臺對學(xué)生進(jìn)行跨境電商實(shí)際操作教學(xué)，結(jié)合CBE理念提高學(xué)生的綜合能力。POCIB教學(xué)平臺仿真跨境電商的實(shí)際交易環(huán)境，并對交易中的匯率、稅率等業(yè)務(wù)信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)模擬，方便學(xué)生進(jìn)行跨境交易操作。POCIB教學(xué)平臺通常運(yùn)用于高職院校國際貿(mào)易專業(yè)大三的專業(yè)課程中，學(xué)生通過前兩年的課程學(xué)習(xí)，已對進(jìn)出口貿(mào)易的理論知識及技能有所了解，故可利用該教學(xué)平臺進(jìn)行多種實(shí)踐。POCIB實(shí)訓(xùn)平臺具有業(yè)務(wù)仿真、過程動(dòng)態(tài)、系統(tǒng)綜合性、多元有效評價(jià)等特征，這些特征與企業(yè)的用工需要更加匹配，可以推動(dòng)職業(yè)能力目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。在這個(gè)平臺中，學(xué)生可以完成整個(gè)商業(yè)活動(dòng)，也就是跨境電商業(yè)務(wù)宣傳→找到客戶→業(yè)務(wù)咨詢→合同簽訂→合同履行→為客戶服務(wù)的整個(gè)交易流程。最后，POCIB測試系統(tǒng)從跟單能力、業(yè)務(wù)能力、學(xué)習(xí)能力三個(gè)角度，對學(xué)生的實(shí)際操作能力進(jìn)行客觀評價(jià)。筆者將POCIB實(shí)訓(xùn)平臺融入跨境電商深度學(xué)習(xí)課堂模式中，期望以此提高學(xué)生的實(shí)踐操作能力。此外，在深度學(xué)習(xí)模式中的CBE理念注重提高學(xué)生的專業(yè)技能學(xué)習(xí)、理解和運(yùn)用，強(qiáng)調(diào)學(xué)生的主體作用。在教學(xué)過程中，要有明確的教學(xué)目標(biāo)和能力培養(yǎng)方案，以加強(qiáng)教學(xué)內(nèi)容的實(shí)用性和適用性。CBE理念具體包含五種要素，具體內(nèi)容如圖2所示。

評估學(xué)生的水平時(shí)，不應(yīng)以學(xué)生所掌握知識的多少為依據(jù)，而要看學(xué)生是否達(dá)到能力標(biāo)準(zhǔn)。POCIB教學(xué)平臺和CBE理念均可以促進(jìn)跨境電商課程質(zhì)量的提升，可在兩者的基礎(chǔ)上構(gòu)建新型跨境電商深度學(xué)習(xí)課程，以提高對外商貿(mào)專業(yè)學(xué)生的綜合能力。

2.基于GA-BP算法的深度學(xué)習(xí)課程質(zhì)量評價(jià)模型構(gòu)建

為了提高跨境電商深度學(xué)習(xí)課程的質(zhì)量，研究提出利用BP算法將學(xué)生按照不同等級分類，然后進(jìn)行針對性培養(yǎng)，以提高學(xué)生的整體綜合能力。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，其結(jié)構(gòu)與多層感知器相似，BP網(wǎng)絡(luò)的原理是對輸入信號進(jìn)行正向傳播，再通過反向傳播誤差信號進(jìn)行調(diào)整權(quán)值，從而減少誤差。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要功能是對樣本進(jìn)行分類以及對結(jié)果進(jìn)行預(yù)測等。在BP網(wǎng)絡(luò)的正向傳播中，每個(gè)神經(jīng)元會匯總加權(quán)信息，其表達(dá)式如式（1）所示。

式（1）中的[netkl]表示第[k]層第[l]個(gè)神經(jīng)元的匯總加權(quán)信息，[O（K-1）j]表示第[k-1]層第[j]個(gè)神經(jīng)元的輸出值，[W（k-1）jl]為第[k-1]層第[j]個(gè)神經(jīng)元到第[l]個(gè)神經(jīng)元的連接權(quán)值。此外，該網(wǎng)絡(luò)還會將匯總后的信息通過激活函數(shù)進(jìn)行輸出，其表達(dá)式如式（2）所示。

式（2）中[θkl]表示第[k]層第[l]個(gè)神經(jīng)元的閾值。在BP算法中選用均方誤差作為判斷其性能的指標(biāo)，該算法將輸出結(jié)果[yl]和期望輸出[dl]的差進(jìn)行反向傳播，從而對各層神經(jīng)元的權(quán)值進(jìn)行修正，其中目標(biāo)函數(shù)的表達(dá)式如式（3）所示。

式（3）中[dl]-[yl]表示輸出結(jié)果和期望輸出的差值，即反向傳播的誤差信號。BP網(wǎng)絡(luò)利用梯度下降法對神經(jīng)元權(quán)值進(jìn)行修正，其表達(dá)式如式（4）所示。

式（4）中[η]表示學(xué)習(xí)步長，其中和神經(jīng)元輸出之間的關(guān)系利用偏導(dǎo)數(shù)計(jì)算得出，具體的表達(dá)式如式（5）所示。

式（5）中[δkj]=-[?E?net(k+1)j]，對式（5）中第一部分內(nèi)容進(jìn)行求解，其求解過程如式（6）所示。

式（6）[Nk]中表示第[k]層神經(jīng)元的節(jié)點(diǎn)數(shù)。式（6）等式右邊[Qkl]表示第[k]層第[l]個(gè)神經(jīng)元的輸出值。由式（5）（6）聯(lián)立可得式（7）。

通過計(jì)算可得出該算法的權(quán)值調(diào)整公式如式（8）所示。

同理可以得出BP算法的閾值調(diào)整公式如式（9）所示。

雖然目前BP算法的應(yīng)用領(lǐng)域比較廣，但還是存在許多不足之處，比如訓(xùn)練時(shí)間過長、容易陷入局部極小值等。故研究提出利用遺傳算法對BP算法進(jìn)行優(yōu)化，利用遺傳算法搜索能力強(qiáng)的特點(diǎn)對BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)而增加BP網(wǎng)絡(luò)收斂速度，優(yōu)化其性能。遺傳算法的優(yōu)化過程其實(shí)就是對算法中的個(gè)體進(jìn)行迭代，對迭代后的個(gè)體進(jìn)行適應(yīng)度判斷，選出適應(yīng)度最好的個(gè)體進(jìn)行輸出。此外，研究還通過熵值法對初始教學(xué)指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行確定，研究將熵值法、改進(jìn)的遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，建立如圖3所示的教學(xué)質(zhì)量評價(jià)模型。

在該課程教學(xué)質(zhì)量評價(jià)模型中，在遺傳操作步驟中使用了自適應(yīng)變異概率，該舉措不但提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂的速度，而且還降低訓(xùn)練過程的復(fù)雜性，發(fā)揮了遺傳算法全局搜索和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性映射方面的優(yōu)勢，降低了非客觀因素的影響。在圖3所示的課程教學(xué)質(zhì)量評價(jià)模型中，要先對質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行分析，然后才能評價(jià)課程的整體質(zhì)量，故需要建立課程評價(jià)指標(biāo)體系。鑒于此，研究結(jié)合深度學(xué)習(xí)理論、CBE理念以及POCIB平臺技術(shù)建立了如表1所示的跨境電商深度學(xué)習(xí)課程評價(jià)體系。

如表1所示，跨境電商深度學(xué)習(xí)課程的評價(jià)指標(biāo)體系共包括6個(gè)一級指標(biāo)和20個(gè)二級指標(biāo)。課程評價(jià)體系指標(biāo)確定后，可利用融合算法對評價(jià)體系中的各個(gè)二級指標(biāo)進(jìn)行評價(jià)，從而判斷學(xué)習(xí)模式中存在的問題，加強(qiáng)不足的方面，進(jìn)而提高學(xué)習(xí)模式的整體質(zhì)量。

融合算法的性能測試及課程評價(jià)模型實(shí)證分析

1.融合算法的性能對比分析

為了測試融合算法的性能，研究利用Windows10系統(tǒng)的Matlab軟件對GA-BP算法、BP算法以及APSO-BP算法的性能進(jìn)行仿真，并以誤差變化曲線、預(yù)測結(jié)果和期望輸出的對比兩個(gè)方面作為指標(biāo)對比各個(gè)算法的性能。將三種算法分別使用兩種不同的訓(xùn)練函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，得出的結(jié)果為：GA-BP算法的收斂速度最快，訓(xùn)練次數(shù)為130次時(shí)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，此時(shí)GA-BP算法的均方誤差值最低，優(yōu)于其他對比算法。均方誤差值越低，則說明算法的準(zhǔn)確率越高。

除均方誤差評價(jià)指標(biāo)外，平均絕對誤差、最大絕對百分比誤差也可以作為評價(jià)算法性能的指標(biāo)。實(shí)踐得出：GA-BP算法的收斂速度最快，訓(xùn)練次數(shù)為135次時(shí)平均絕對誤差趨于穩(wěn)定，為0.00149；遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于另外兩種對比算法，具有更好的性能。

2.課程評價(jià)模型實(shí)證分析

為了分析深度學(xué)習(xí)課程評價(jià)體系課的實(shí)際應(yīng)用效果，筆者以某高職院校開展跨境電商深度學(xué)習(xí)課程的對外商貿(mào)專業(yè)班級作為實(shí)驗(yàn)對象，將其與傳統(tǒng)的評價(jià)模型進(jìn)行對比，具體如表2所示。

從表2中可看出，相較于傳統(tǒng)評價(jià)，對于深度學(xué)習(xí)課程的評價(jià)結(jié)果總體更接近于實(shí)際結(jié)果，且實(shí)際操作的評分最高，為0.95；而重難點(diǎn)突出和課前準(zhǔn)備的評分相對較低，分別為0.76和0.77。根據(jù)上述結(jié)果可得出，研究提出的課程評價(jià)模型的評價(jià)性能更優(yōu)。在結(jié)合CBE理念和POCIB平臺結(jié)合的深度學(xué)習(xí)模式課程中，需要繼續(xù)保持實(shí)際操作方面的內(nèi)容，并對重難點(diǎn)突出和課前準(zhǔn)備方面的不足之處進(jìn)行改善，以提高整體的教學(xué)質(zhì)量，增強(qiáng)學(xué)生的綜合能力。

為分析深度學(xué)習(xí)課程評價(jià)模型對該課程的實(shí)際影響，筆者持續(xù)三周對學(xué)生改進(jìn)前后的學(xué)習(xí)效率、滿意度及考試分?jǐn)?shù)進(jìn)行對比。最后得出：深度學(xué)習(xí)課程評價(jià)模型下，學(xué)生的學(xué)習(xí)效率、滿意度及考試分?jǐn)?shù)均得到較大提升。從上述結(jié)果可知，該評價(jià)模型對CBE理念和POCIB平臺相結(jié)合的深度學(xué)習(xí)有巨大的促進(jìn)作用。

結(jié)  論

針對當(dāng)下職業(yè)院?？缇畴娚倘瞬排囵B(yǎng)能力較弱的問題，研究將深度學(xué)習(xí)理論、CBE理念及POCIB平臺技術(shù)融合，提出了一種新的跨境電商深度學(xué)習(xí)課程模式，并以GA算法優(yōu)化后的BP算法為基礎(chǔ)構(gòu)建深度學(xué)習(xí)課程評價(jià)模型。經(jīng)測試及實(shí)證顯示，深度學(xué)習(xí)評價(jià)模型優(yōu)于傳統(tǒng)評價(jià)模型，可有效提高跨境電商深度學(xué)習(xí)課程的質(zhì)量。需要指出的是，雖然GA-BP算法的準(zhǔn)確率較高，但并未達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，如何建立更適合深度學(xué)習(xí)評價(jià)指標(biāo)的網(wǎng)絡(luò)模型是后續(xù)的研究方向。

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（余露露：西安明德理工學(xué)院）