Resumen

La minería de datos se refiere a extraer la información implícita de predicción de un conjunto de datos masivo. Tiene perspectivas de aplicación muy amplias. Algunas herramientas de minería de datos pueden desarrollar cosas. El propósito de este artículo principalmente discute la educación deportiva de bienestar público en la era de la inteligencia artificial. El artículo analiza el trasfondo e importancia de la investigación, el desarrollo de la minería de datos educativos, y la tecnología de árbol de decisiones, y enumera la aplicación de la minería de datos educativos en la vida real. Se presenta el concepto de minería de datos educativos, y se describen varios algoritmos comunes típicos de árbol de decisiones y sus conexiones y diferencias; luego, se discuten en detalle los conceptos de tablas de decisiones multivalor y árboles de decisiones. Este artículo tiene como objetivo construir un sistema de educación física sin fines de lucro para gestionar y analizar los datos de asistencia de la evaluación de la salud física de los estudiantes, con el fin de mejorar el entusiasmo de los estudiantes por el ejercicio, como la red neuronal BP, el algoritmo de clasificación de árbol de decisiones y el análisis de agrupamiento, se discute el proceso de cálculo y análisis de los datos corporales relevantes de la plataforma de enseñanza deportiva, y se discute y analiza enfáticamente el efecto de la tecnología de minería de datos en la enseñanza deportiva de bienestar público. Además, este artículo ha construido un sistema de educación física de bienestar público, lo que nos permite comprender claramente diversos factores que afectan el ejercicio de los estudiantes y la relación entre varios indicadores del proyecto. Basándose en estos datos, los educadores pueden ajustar los medios técnicos. Los resultados experimentales pueden entender eficiente y convenientemente la tasa de aprobación de los estudiantes en varios deportes. Las tasas de aprobación de los estudiantes en las seis pruebas, fuerza de agarre y flexión hacia adelante sentado fueron del 58%, 65%, 78%, 78%, 85% y 65%, respectivamente. Utilizando métodos matemáticos y tecnología informática, podemos extraer información valiosa de gestión educativa de un gran volumen de datos educativos, con el fin de proporcionar una referencia para mejorar la matrícula escolar.

• 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:Minería de datos; Educación; árbol de decisión; Inteligencia artificial; Bienestar público; Deportes
• Keywords:Data mining; Education; Decision tree; Artificial intelligence; Public welfare; Sports