高等教育システムにおける人工知能を用いたインストラクターパフォーマンス予測モデル

最近の人工知能技術の進展、特に機械学習モデルにより、さまざまな分野の実用的予測シミュレーションが拡大しました。教員のパフォーマンスの質が、大学における教育サービスの質に主に影響を与えます。高等教育機関の主要な課題の一つは、データの増加と、それを学術プログラムの質や管理の意思決定を向上させるために活用する方法です。したがって、本論文では、高等教育システムにおけるインストラクターのパフォーマンスを予測するために、人工知能支援の多目的意思決定モデル（AI-MODM）を提案します。この提案されたAI支援の予測モデルは、教師のクラスターに割り当てられたさまざまな要素の数値を分析し、個々のインストラクターのパフォーマンスレベルを表す全体的な質評価を評価します。AI技術は教師を置き換えるのではなく、彼らを増加させ、動機づけます。これらの技術は、教員が教育と分析に集中できるように、ルーチン作業に必要な時間を削減します。人工知能と関連するデジタルツールの管理意思決定の使用について。実験結果は、提案されたAI-MODM法が他の既存の方法と比較して、精度（93.4%）、インストラクターのパフォーマンス分析（96.7%）、特異度分析（92.5%）、RMSE（28.1%）、および精度比（97.9%）を向上させることを示しています。