Resumen

La escasa exhaustividad de los índices de evaluación de métodos de evaluación de calidad para la reforma del modelo tradicional de enseñanza de matemáticas en la universidad resulta en una baja precisión de los resultados de la evaluación. En este artículo, con el objetivo de abordar este problema, se propone un método de evaluación de calidad para la reforma del modelo de enseñanza de matemáticas universitarias, basado en el algoritmo genético. El algoritmo de recocido simulado utiliza el efecto de optimización multiobjetivo de evaluación objetiva ponderada integral que puede mejorar efectivamente la precisión de los resultados de la evaluación. En el proceso de entrenamiento, se utiliza el método de entrenamiento de retropropagación por descenso de gradiente para obtener nuevos pesos para la evaluación de calidad de las reformas del modelo de enseñanza de matemáticas universitarias y para puntuar varios indicadores y evaluar los indicadores. El valor medio de los resultados es el resultado de la evaluación de calidad de la enseñanza de matemáticas. Los resultados experimentales muestran que el error de entren

• 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:índices de evaluación; Métodos de evaluación de calidad; Reforma del modelo de enseñanza de matemáticas universitarias; Algoritmo genético; Algoritmo de recocido simulado; Red convolucional
• Keywords:Evaluation indexes; Quality evaluation methods; College mathematics teaching model reform; Genetic algorithm; Simulated annealing algorithm; Convolutional network