Constructing a big data modular evaluation system for college students’ innovation and entrepreneurship education in universities: enhancing evaluation efficiency and accuracy
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the evaluation system of college students' innovation and entrepreneurship education is constructed and the indexes are assigned by combining the hierarchical analysis method.After that, PSO algorithm is introduced in the optimization of weights and thresholds of BP neural network, the neural network model using particle swarm optimization (PSO-BP) is constructed, and the process of PSO algorithm optimization of BP neural network is described.It was found that the combined weight of five indicators, namely, "examination results of innovation and entrepreneurship courses, entrepreneurial experience, participation in centralized entrepreneurship training camps, obtaining financial support from entrepreneurship funds, and participation in innovation or entrepreneurship clubs", accounted for more than 10%, while the combined weight coefficients of the rest of the indicators were all below 0.1.Compared to the BP model, the PSO-BP model has better network performance and its training samples have higher correlation with the test samples.In addition, the PSO-BP model can be used for predicting data prediction after 9 iterations of training, and the maximum relative error between the actual value and the expected value of the model network test output is very small (<1.4272%), which makes the model ideal.After PSO optimization PSO-BP model has almost no prediction error (<0.34%), which can improve the evaluation efficiency and accuracy.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».