Resumen

El amplio desarrollo del software del sistema, el proceso de aprendizaje y la excelencia en la profesión de la enseñanza son los formidables desafíos que enfrenta el sistema de predicción del comportamiento de aprendizaje. Los estilos de aprendizaje de los profesores tienen diferentes tipos de diseños de contenido para mejorar su aprendizaje. En este entorno de aprendizaje, los profesores pueden trabajar junto con los estudiantes, pero los materiales de aprendizaje son diseñados por los profesores. El estilo cognitivo se ocupa de actividades mentales como el aprendizaje, la memoria, el pensamiento y el uso del lenguaje. Por lo tanto, motivado por los problemas mencionados anteriormente, este documento propone el concepto de red neuronal basada en optimización adaptativa (AONN). Las características del comportamiento de aprendizaje y de navegación se extraen e incorporan en la entrada de la red neuronal artificial (ANN). Por lo tanto, en este documento, los pesos de la red neuronal se optimizan con el uso del algoritmo de optimización de lobo gris (GWO). La operación de salida del

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Desarrollo generalizado; Sistema de predicción del comportamiento de aprendizaje; Estilo cognitivo; Red neuronal artificial; Optimizador de lobo gris; Aprendizaje electrónico
• Keywords:Widespread development; Learning behavior prediction system; Cognitive style; Artificial neural network; Grey wolf optimizer; E-learning