Resumen

La mejora de la capacidad tecnológica educativa de los profesores es uno de los principales métodos para mejorar la eficacia de la gestión de los colegios y universidades en China, y la evaluación científica de la capacidad de los profesores es de gran importancia. En vista de ello, este estudio propone un modelo de evaluación de la capacidad tecnológica educativa de los profesores basado en la red neuronal de regresión generalizada con agrupación difusa. En primer lugar, se construye el sistema de estructura de evaluación integral de la capacidad tecnológica educativa de los profesores y, a continuación, se analiza el método de predicción de la capacidad de los profesores basado en el algoritmo de clustering difuso. Sobre esta base, se propone el método de predicción de optimización de la red neuronal de regresión generalizada con agrupación difusa. Por último, se analiza el efecto de la aplicación de la red neuronal de regresión generalizada con agrupación difusa en la evaluación de la capacidad tecnológica educativa de los profesores. Los resultados muestran que el sistema de evaluación de la capacidad tecnológica educativa de los profesores propuesto en este estudio es científico y razonable; el modelo de red neuronal de regresión generalizada con agrupación difusa puede predecir con mayor precisión la capacidad tecnológica educativa de los profesores y puede realizar rápidamente una optimización global. Según los resultados del análisis de aptitud del modelo de red neuronal de regresión generalizada con agrupación difusa, el modelo converge después de la 20ª iteración y el valor de aptitud se mantiene en torno a 1,45. Por lo tanto, la red neuronal de regresión generalizada con agrupación difusa tiene una mayor capacidad de adaptación y ha sido optimizada hasta cierto punto. La precisión media de la evaluación del modelo de red neuronal de regresión generalizada con agrupación difusa es del 98,44%, y los resultados de la evaluación del modelo son mejores que los de otros algoritmos. Se espera que este estudio pueda proporcionar algún valor de referencia para la evaluación de la capacidad tecnológica educativa de los profesores en las universidades de China.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:capacidad tecnológica educativa, regresión generalizada, modelo de red neuronal, evaluación de profesores, red neuronal, sistema de profesores, modelo de profesores, métodos de predicción de optimización, mejora de profesores, precisión media de la evaluación
• Keywords:educational technology ability, generalized regression, neural network model, evaluation of teachers, neural network, system of teachers, model of teachers, optimization prediction methods, improvement of teachers, average evaluation accuracy