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J-GLOBAL ID：202202215248446794   整理番号：22A0651334

GA-BPNNアルゴリズムに基づく英語教育品質の評価システムに関する最適化研究に基づく【JST・京大機械翻訳】

Based on Optimization Research on the Evaluation System of English Teaching Quality Based on GA-BPNN Algorithm

著者 (3件)： Chen Yafei (Qingdao Huanghai University, Qingdao, Shandong 266555, China) ,  Yu Zhenbang (Qingdao Huanghai University, Qingdao, Shandong 266555, China) ,  Zhao Weihong (Qingdao Huanghai University, Qingdao, Shandong 266555, China)
資料名： Computational Intelligence and Neuroscience (Web)  (Computational Intelligence and Neuroscience (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7694A  ISSN： 1687-5265  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 英語教育は,著者らの国における基本的教育の重要な部分であり,それは,すべての側面によって深く関係した。その教育品質は,英語教育の目的に関係するだけでなく,学生の英語学習に対して,遠い影響を持っている。したがって,英語教育品質評価システムの構築は研究の焦点になった。しかし,従来の英語教育品質評価方法は,いくつかの問題を持った。例えば,教育評価の主観性は強く,評価指標は包括的ではなく,評価結果は歪んでいる。したがって,本論文は,最適化GA-BPニューラルネットワークアルゴリズムに基づく英語教育品質評価システムを研究する。BPニューラルネットワークアルゴリズム評価シミュレーションに基づいて,GAアルゴリズムを最適化のために導入して,GA-BPニューラルネットワークアルゴリズムモデルをGA適応度変動とエントロピー法によってさらに最適化した。実験結果は,最適化GA-BPニューラルネットワークアルゴリズムがより速い収束速度とより小さい誤差を有することを示した。同時に,最適化GA-BPニューラルネットワークアルゴリズム評価モデルは,より良い適応性と安定性を持ち,そして,その期待される結果は,理想値と一致した。英語教育品質評価の結果はより科学的であり,英語教育品質評価の適用においてより高い価値を示した。Copyright 2022 Yafei Chen et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *教育 ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  システム ,  *学校教育 ,  適応性 ,  モデル
準シソーラス用語： 品質評価 ,  教育評価 ,  *英語教育 ,  収束速度 ,  評価システム ,  評価モデル ,  適応度 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  評価指標 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： CAI  (JE09000G) ,  計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (24件)：

• S. Natek, M. Zwilling, "Student data mining solution-knowledge management system related to higher education institutions," Expert Systems with Applications, vol. 41, no. 14, pp. 6400-6407, 2014.
• O. K. Oyedotun, A. Khashman, "Deep learning in vision-based static hand gesture recognition," Neural Computing & Applications, vol. 28, no. 12, pp. 1-11, 2017.
• K. Simonyan, A. Zisserman, "Very deep convolutional networks for large-scale image recognition," Proceedings of the 3rd International Conference on Learning Representations, ICLR 2015, San Diego, CA, USA, May 2015.
• H. Zhang, "A neural network based method for student achievement prediction," Journal of Liaoning Normal College (Natural Science Edition), vol. 21, no. 3, pp. 94-96, 2019.
• B. Zhou, H. Zhao, X. Puig, T. Xiao, S. Fidler, A. Baniuso, A. Torralba, "Semantic understanding of scenes through the ade20k dataset," International Journal of Computer Vision, vol. 127, pp. 302-321, 2016.

タイトルに関連する用語 (7件)： Ga ,  アルゴリズム ,  英語 ,  教育 ,  評価システム ,  最適化 ,  研究