Resumen

La evaluación de la enseñanza de la música es una tarea altamente subjetiva que a menudo depende de expertos para evaluar tanto las características técnicas como artísticas del desempeño a partir de la señal de audio. Este artículo explora la tarea de construir modelos computacionales para evaluar la enseñanza de la música utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Como uno de los métodos ampliamente utilizados para construir clasificadores, el algoritmo de Naïve Bayes se ha convertido en uno de los métodos de evaluación de enseñanza de música más populares debido a su fuerte conocimiento previo, características de aprendizaje y alto rendimiento de clasificación. En este artículo, proponemos un modelo de evaluación de enseñanza de música basado en el algoritmo de Naïve Bayes ponderado. Además, se emplea un enfoque de aprendizaje incremental de clasificación bayesiana ponderada para mejorar la eficiencia del sistema de evaluación de enseñanza de música. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo propuesto en este artículo es superior a otros algorit

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Evaluación; Enseñanza de música; Modelos computacionales; Algoritmos de aprendizaje automático; Algoritmo de Naive Bayes; Clasificación bayesiana
• Keywords:Evaluation; Music teaching; Computational models; Machine learning algorithms; Nave Bayes algorithm; Bayesian classification