基于AHP和PLS-DA评价的“中药制剂技术“课程教学效果研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

“中药制剂技术” 是中医药类专业（中药学、制药工程）的核心专业课，兼具理论性与实践性—— 既要传授中药制剂工艺原理（如片剂成型机制、丸剂泛制技术），又需培养学生的制剂操作能力（如颗粒剂制备、质量检测），其教学效果直接影响学生对接中药工业生产的岗位胜任力。当前该课程教学效果评价存在三大核心问题：

1. 评价指标片面：多以 “理论考试成绩 + 实验报告评分” 为主，忽视 “工艺设计能力、创新意识、团队协作” 等素养维度，与中药制剂岗位需求脱节；

1. 权重分配主观：依赖教师经验设定指标权重（如默认理论成绩占比 60%），缺乏量化依据，易导致评价结果偏差；

1. 关键因素模糊：无法从多指标数据中识别影响教学效果的核心变量（如 “虚拟仿真实验”“项目式教学” 对技能提升的实际贡献），难以针对性改进教学。

层次分析法（AHP）可通过 “分层建模 - 判断矩阵 - 一致性检验” 实现指标权重的科学量化，避免主观偏差；偏最小二乘判别分析（PLS-DA）擅长处理多变量数据，能在降维的同时挖掘指标与教学效果的关联，筛选关键影响因素并实现分组判别。本文提出 **“AHP 权重量化 + PLS-DA 多变量分析” 联用策略 **，具体逻辑如下：

1. 构建贴合课程特点的教学效果评价指标体系；

1. 采用 AHP 计算各指标权重，明确评价重点；

1. 基于学生评价数据，通过 PLS-DA 筛选影响教学效果的关键指标，判别不同教学方法（如 “传统讲授 vs 项目式 + 虚拟仿真”）的效果差异；

1. 形成 “评价 - 反馈 - 优化” 的闭环，为课程教学改革提供数据支撑。

⛳️ 运行结果

根据PLS-DA分析，关键差异因素为:

S1-职业操守: VIP=1.060

S2-团队精神: VIP=1.055

S3-创新精神: VIP=1.065

S6-制剂生产能力: VIP=1.065

S7-设备操作维护: VIP=1.225

S9-质量控制能力: VIP=1.412

S13-药品标准知识: VIP=1.079

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]闫晓慧.基于生物分子网络的中药木贼药效物质基础研究[D].佳木斯大学,2014.DOI:10.7666/d.D607948.

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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