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Die Entscheidungsunterstützung auf Basis tiefer neuronaler Netzwerke ist in vielen interdisziplinären Anwendungen häufiger geworden, da ihre starke Rechenleistung die Wissensentdeckung und die Regelanalyse erleichtern kann. In diesem Zusammenhang untersucht diese Arbeit die Nutzung im Bereich der Evaluierung der Bildungsqualität, um mehr automatisierte Elemente für diesen Zweck zu integrieren. Daher wird in diesem Papier ein BP-neuronales Netzwerk-unterstütztes intelligentes Entscheidungsverfahren zur Bildungsqualität vorgeschlagen. Konkret wird die Methode der Umfragen genutzt, um Indikatoren zu filtern, die Expertenbewertungsmethode wird verwendet, um das Gewicht der Bewertungsindikatoren zu bestimmen, und ein umfassendes Bewertungssystem für die Bildungsqualität wird entsprechend aufgebaut. Nach dem Aufbau eines vollständigen Bewertungssystems wird ein Bewertungsmodell für ideologische und politische Bildung unter Verwendung des BP-neuronalen Netzwerkalgorithmus erstellt und zur Vergleichsanalysen der Leistungen von Studierenden der W-Universität vor und nach Anwendung des Modells herangezogen. Dieses Modell wurde angewendet und demonstriert, und die Bewertungsmethode der Lehrqualität an Hochschulen wurde neu gestaltet. Schließlich werden einige Simulationsexperimente zur weiteren Bewertung durchgeführt, und die Ergebnisse zeigen, dass der Vorschlag gut für die automatische Evaluierung der Bildungsqualität funktioniert.
Zhang et al. (Sun,) haben diese Frage untersucht.
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