| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11页 |
| ·国内外相关研究现状 | 第11-19页 |
| ·编程认知过程 | 第11-14页 |
| ·软件过程的描述与理解 | 第14-16页 |
| ·编程过程的度量与表征 | 第16-17页 |
| ·CMM 中关键过程域控制 | 第17-19页 |
| ·研究思路与内容 | 第19-21页 |
| 第二章 编程作业过程的表征方法分析 | 第21-29页 |
| ·编程作业过程的界定 | 第21页 |
| ·编程作业过程表征分析的理论基础 | 第21-25页 |
| ·PTP 的科学管理理论分析 | 第21-22页 |
| ·PTP 的认知科学分析 | 第22-25页 |
| ·编程作业过程的心智操作命名 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 编程作业过程的心智操作表征的典型实例分析 | 第29-41页 |
| ·“汉诺塔”问题的 PTP-MO 表征 | 第29-34页 |
| ·问题陈述 | 第29页 |
| ·心智操作的过程表征 | 第29-32页 |
| ·关键控制点 | 第32-34页 |
| ·“农夫过河”问题的 PTP-MO 表征 | 第34-40页 |
| ·问题陈述 | 第34页 |
| ·心智操作的过程表征 | 第34-38页 |
| ·心智操作链的阶段划分 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 编程作业 MO 熟练度评价的神经网络模型假设 | 第41-51页 |
| ·神经网络概述 | 第41-42页 |
| ·神经网络设计过程的任务 | 第42页 |
| ·输入数据的预处理 | 第42页 |
| ·神经网络的基本原理 | 第42-45页 |
| ·神经元 | 第42-44页 |
| ·网络结构 | 第44页 |
| ·工作原理 | 第44-45页 |
| ·神经网络应用于编程作业中 MO 熟练度评价的可行性分析 | 第45-46页 |
| ·编程作业 MO 熟练度评价的神经网络模型结构 | 第46-47页 |
| ·网络结构的选择 | 第46页 |
| ·网络结构的确定 | 第46-47页 |
| ·神经网络的 BP 学习算法 | 第47-49页 |
| ·神经网络与其他综合评价方法的比较 | 第49-51页 |
| 第五章 编程作业过程的心智操作应用分析 | 第51-64页 |
| ·问卷编制与修改 | 第51-52页 |
| ·数据采集与整理 | 第52-53页 |
| ·问卷结果分析 | 第53-56页 |
| ·输入层和输出层节点的选取 | 第53-54页 |
| ·隐含层节点的选取 | 第54页 |
| ·BP 神经网络的学习算法 | 第54-56页 |
| ·神经网络模型训练和测试 | 第56-63页 |
| ·BP 模型的训练 | 第56-61页 |
| ·BP 模型的测试 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-68页 |
| ·全文总结 | 第64-65页 |
| ·主要创新点 | 第65-66页 |
| ·研究不足与展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 个人简历及攻硕期间取得的研究成果 | 第74-75页 |
| 附录 | 第75-84页 |
| 附录一: “农夫过河”问题分析程序 | 第75-78页 |
| 附录二: 预试问卷(一) | 第78-80页 |
| 附录三: 预试问卷(二) | 第80-82页 |
| 附录四: 正式问卷 | 第82-84页 |