Resumen

Con la popularización y aplicación de la educación en línea en el mundo, la forma de evaluar y analizar el efecto de la enseñanza en el aula a través de métodos científicos se ha convertido en una de las tareas de enseñanza importantes en las universidades. Basándose en esto, este artículo estudia la aplicación del algoritmo de red neuronal GA-BP. En primer lugar, se ofrece una breve descripción de la situación actual de la enseñanza en línea y del algoritmo de red neuronal GA-BP. En segundo lugar, a través de la investigación del sistema de educación en línea en muchos aspectos, evalúa la calidad de la enseñanza en el aula de educación en línea de los estudiantes a partir de cinco aspectos, y este trabajo propone un modelo de optimización de la evaluación de la calidad de la enseñanza en el aula de educación en línea más científico y, finalmente, verifica la fiabilidad del modelo de evaluación de la enseñanza en línea a través de la práctica en una universidad. Los resultados muestran que el modelo de optimización de la evaluación basado en la red neuronal GA-BP puede evaluar eficazmente la educación en línea en el proceso de análisis de la calidad de la enseñanza en el aula de educación en línea de la mayoría de los estudiantes profesionales.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:aula de educación en línea, algoritmo de red neuronal, modelo de optimización de la evaluación, educación en línea, tarea docente importante, ga, sistema de educación en línea, bp, papel, calidad
• Keywords:online education classroom, neural network algorithm, evaluation optimization model, online education, important teaching task, ga, online education system, bp, paper, quality