Resumen

La competitividad de la educación es una característica clave de la competitividad nacional. Es crucial que las naciones desarrollen y mejoren el potencial de los estudiantes y los profesores para aumentar la competitividad nacional. La disminución de la población infantil ha provocado una serie de problemas sociales en muchos países desarrollados, que afectan directamente a la educación y a la competitividad en un entorno internacional. En Taiwán, la baja tasa de natalidad ha tenido un gran impacto en las escuelas de todos los niveles, debido a la importante disminución de las matriculaciones y al exceso de profesores. Por lo tanto, hay que prestar mucha atención a estas tendencias. En este estudio, se propuso la combinación de un algoritmo de optimización de ballenas (WOA) y una regresión de vectores de apoyo (WOASVR) para determinar las tendencias del número de estudiantes y profesores en Taiwán, con el fin de obtener una mayor precisión en el análisis de previsión de series temporales. Para seleccionar los parámetros del kernel del vector de apoyo más adecuados, se aplicó el WOA. Para examinar el método propuesto, se utilizaron datos recopilados de los conjuntos de datos del Ministerio de Educación sobre el número de estudiantes y profesores entre 1991 y 2018. El análisis reveló que el número de estudiantes y profesores disminuyó anualmente, excepto en las escuelas primarias privadas. Una comparación de los resultados de previsión obtenidos con WOASVR y otros modelos comunes indicó que WOASVR proporcionó el error porcentual medio absoluto (MAPE) y el error cuadrático medio (RMSE) más bajos para todos los conjuntos de datos analizados. Las previsiones realizadas con el método WOASVR pueden proporcionar datos precisos para su uso en el desarrollo de políticas y respuestas educativas.

• Materias:Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:competitividad nacional, número de profesores, ministerio de educación, conjuntos de datos de estudiantes, análisis de previsión de series, error cuadrático medio, muchos países desarrollados, número de estudiantes, población infantil, vector de apoyo adecuado
• Keywords:national competitiveness, teachers number, ministry of education, datasets of students, series forecasting analysis, means square error, many developed country, number of students, population of children, suitable support vector