A Machine Learning Algorithm-Based Quality Improvement Strategy for Inclusive Preschool Public Services
Notice bibliographique
Résumé
Based on the relevant theoretical basis and research experience, this paper constructs a three-in-one, subjective and objective evaluation index system of inclusive preschool public service quality of "flexible", "green" and "soft" quality.Subsequently, the GA-BP neural network quality assessment model based on machine learning algorithm was constructed by utilizing BP neural network analysis and hierarchical analysis to assign weights to the indicators.It was applied in a scientific operation process to synthesize subjective and objective data to understand the quality of public services of inclusive preschool education, and to propose an improvement path in combination with the IPA analysis model.The results show that the weights of the three first-level indicators are 0.428, 0.4231 and 0.1489, respectively, and the weights of the four second-level indicators, including special child care and migrant child care, are more than 0.1, while the weights of the other second-level indicators are all less than 0.1.Among the third-level indicators, the weights of the reasonable sharing of the cost of pre-school education among the government, families, kindergartens and the society, and the synergy of education and rehabilitation are more than 0.05, while the weights of the other third-level indicators are all less than 0.5, and the weights of the other third-level indicators are more than 0.1.In addition, the difference between the actual evaluation results and the simulation evaluation results of the teaching quality of universal preschool education public services is relatively small.And the error between the real values of GA-BP model is extremely small, and its average error is only 0.483.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».