A Study on Decision Tree Analysis Method of Teaching Quality Improvement for Teachers of Marketing in Higher Education Institutions
Notice bibliographique
Résumé
In order to explore the deficiencies in the teaching process of marketing majors in higher vocational colleges and further improve the teaching quality of marketing majors in higher vocational colleges.This paper utilizes the improved ID3 algorithm to construct the SLIQ data mining algorithm to improve the teaching quality of teachers of marketing majors in higher vocational colleges and universities.Using ID3 algorithm to build a decision tree to get the portraits of teachers and students, at the same time, in order to reduce the computational complexity of ID3 algorithm and the problem of multi-value bias, the concept of sample structure vector similarity is introduced, and the degree of information gain is optimized to get a more reasonable decision tree.On this basis, based on the improved ID3 data mining algorithm, a teaching quality assessment system for senior marketing majors based on SLIQ algorithm is designed, which identifies important factors affecting teachers' teaching quality by mining a large amount of data in the teaching process.The AUC value of the SLIQ data mining algorithm is 0.98, which can effectively improve the algorithm's generalization ability, and it has an excellent performance in the teaching quality assessment task.The performance is excellent.In this paper, we systematically identify "the principles of marketing" and "the degree of seriousness of teachers' homework correction" as the key factors to improve the teaching quality of marketing teachers.It provides a scientific basis for improving the quality of teachers' teaching.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».