Resumen

El sistema de evaluación docente existente refleja parcialmente el efecto de la enseñanza y otras condiciones relacionadas a través de informes estadísticos, pero es difícil encontrar el conocimiento útil oculto en la base de datos, y no puede asistir de manera efectiva en la toma de decisiones. Con el fin de mejorar el efecto de evaluación del modo de enseñanza en el aula universitaria, este documento utiliza principalmente el algoritmo de árbol de decisiones y la tecnología de minería de datos de reglas de asociación para construir el sistema de evaluación de efectividad del modo de enseñanza en el aula universitaria basado en el análisis de árbol de decisiones. Además, este documento analiza la información docente y los datos de evaluación para extraer el conocimiento potencialmente útil contenido en ellos, lo cual puede ayudar a los tomadores de decisiones a encontrar las reglas y explorar diversos factores que afectan el efecto de enseñanza de los profesores, mejorando así la gestión educativa y optimizando la asignación de recursos. Además, este documento utiliza métodos de enseñanza experimental para verificar el rendimiento del modelo de sistema construido en este documento. Los resultados de la investigación muestran que el sistema construido en este documento tiene cierta fiabilidad y practicidad.

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Sistema de evaluación de la enseñanza; Informes estadísticos; Algoritmo de árbol de decisión; Tecnología de minería de datos; Modo de enseñanza en el aula universitaria; Apoyo a la toma de decisiones
• Keywords:Teaching evaluation system; Statistical reports; Decision tree algorithm; Data mining technology; College classroom teaching mode; Decision-making support