A Comparative Study on Optimizing Intelligent Tutoring System Based on Genetic Algorithm to Enhance the Effectiveness of Ideological and Political Education
Notice bibliographique
Résumé
As people’s demand for high-quality development of education becomes stronger and stronger, the field of education is paying more and more attention to the fundamental task of education by establishing moral values. In this paper, the improved genetic algorithm based on predation strategy is applied to the learning path recommendation system to realize the auxiliary teaching of Civics education. The study first proposes a Bayesian knowledge tracking model based on multiple interactions for knowledge tracking of students’ Civics and Political Science competence, and carries out model comparison and knowledge tracking visualization and analysis on three datasets and the real dataset of practice questions. Then according to the constructed learner model and knowledge connectivity state model, the personalized learning path construction model is designed by using learner features, knowledge point features, and generic learning paths as inputs, combined with the improved genetic algorithm based on predation strategy. The intelligent assisted teaching system designed in this paper is put into practice for Civics teaching and scored by questionnaire and paired t-test method. The results of the study said that the knowledge tracking model proposed in this paper compared with other models, the model in this paper improves the accuracy rate by 1%~2%. Using the non-elite individual set to enrich the population diversity to participate in genetic operation and iteration, the experiment shows that PSGA performs well in multiple comparisons with PSO and SGA methods, and can construct personalized learning paths more accurately, stably and effectively. The results of teaching practice show that the teaching system proposed in this paper can effectively improve students’ learning ability in Civics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».