A fuzzy logic modeling study on quantitative evaluation of students’ skill level in piano teaching
Notice bibliographique
Résumé
For a long time, the cultivation and assessment of the practical application ability of piano in music education has been an important issue that people are constantly concerned about and trying to solve.The research uses the evaluation method based on fuzzy neural network to conduct the study, first of all, from the basic skills, performance skills as well as creative skills in three aspects of the construction of the students' piano skills level index system, through the objective weight entropy weighting method to determine the weight of the index system on the students' piano skills were assessed and analyzed, and got the indexes of the importance of the order of the subjective weighting order of the creation of skills (C, 0.471) > performance skills (B, 0.384) > basic skills (A, 0.145).0.384) > basic skills (A, 0.145).After the selection of sample data, standardization of sample data and simulation training of the network model, the experimental results show that the application of the fuzzy neural network model for the evaluation of piano skill level is effective and feasible.The temporal accuracy and cognitive accuracy of piano playing were fused to quantitatively assess the brain function.The experimental results show that the brain function scores obtained with this method can effectively indicate that the students' brain function increases with the increase of practice time and decreases with the increase of difficulty.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».