Resumen

La evaluación de la calidad de la enseñanza es un proceso no lineal muy complejo y difuso, en el que intervienen muchos factores y variables, por lo que el establecimiento del modelo matemático es complicado, y el método tradicional de evaluación de la calidad de la enseñanza ya no es plenamente competente. Para evaluar la calidad de la enseñanza de forma eficaz y precisa, se propone un algoritmo GA-BPNN optimizado basado en un algoritmo genético (GA) y una red neuronal de retropropagación (BPNN). En primer lugar, se establece un sistema de índice de evaluación de la calidad de la enseñanza y se diseña un cuestionario de acuerdo con el sistema de índice para recoger datos. A continuación, se establece un sistema de evaluación de la calidad de la enseñanza del inglés mediante la optimización de los parámetros del modelo. La simulación muestra que la precisión media de la evaluación del algoritmo GA-BPNN es del 98,56%, lo que supone un 13,23 y un 5,85% más alta que la del modelo BPNN y la del modelo BPNN optimizado, respectivamente. Los resultados de la comparación muestran que el algoritmo GA-BPNN en la evaluación de la calidad de la enseñanza puede obtener resultados razonables y científicos.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:algoritmo bpnn, sistema de índices, métodos tradicionales de evaluación, modelo bpnn optimizado, ga, precisión media de la evaluación, calidad, sistema de evaluación de la calidad, proceso difuso no lineal, calidad de la enseñanza del inglés
• Keywords:bpnn algorithm, index system, traditional evaluation methods, optimized bpnn model, ga, average evaluation accuracy, quality, quality evaluation system, fuzzy nonlinear process, english teaching quality