Resumen

La enseñanza contemporánea en el aula requiere la combinación del comportamiento de los alumnos en el aula y sus actividades psicológicas, y cambia adecuadamente el modo de enseñanza en función de las características psicológicas de los alumnos. En este artículo se analiza el algoritmo tradicional de reconocimiento de características y, tras mejorar sus deficiencias, se propone un algoritmo mejorado de extracción de características, basado en la situación real del aprendizaje en el aula. Este nuevo algoritmo puede mejorar eficazmente la predicción de las características psicológicas de los alumnos; con el apoyo de este algoritmo, se construye un modelo de análisis integral con reconocimiento del comportamiento en el aula y de las características psicológicas; además, se construye la estructura funcional del sistema. A través de la investigación experimental, se analiza el modelo propuesto en este artículo, y los datos experimentales han aprobado que el modelo sistémico podría desempeñar un papel importante en la enseñanza en el aula.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:alumnos, algoritmo tradicional de reconocimiento de características, enseñanza contemporánea en el aula, algoritmo de extracción de características, reconocimiento del comportamiento en el aula, modelo de análisis exhaustivo, predicción de características psicológicas, reconocimiento de características psicológicas, artículo, situación real
• Keywords:students, traditional characteristic recognition algorithm, contemporary classroom teaching, characteristic extraction algorithm, classroom behavior recognition, comprehensive analysis model, psychological feature prediction, psychological feature recognition, paper, actual situation