Design of a multi-objective optimization model of blended teaching for the improvement of music teachers’ teaching ability
Notice bibliographique
Résumé
Teaching optimization algorithm is a new type of group intelligence algorithm, which simulates the teaching process of teachers, and this paper improves the algorithm to realize the improvement of music teachers' teaching ability.Aiming at the shortcomings of the teaching optimization algorithm which is easy to mature prematurely, has low solution accuracy and converges to the local optimum, this paper proposes a teaching optimization algorithm which integrates the improved Tennessee whisker search.The algorithm combines Tent mapping and inverse learning strategy to initialize the population and improve the quality of the initial population.Tennessee whisker search is performed on teachers to improve their teaching ability.Incorporating the hybrid variation operator into the individual student variation formula allows the algorithm to quickly jump out of the local optimum dilemma.The experimental results show that the hybrid teaching optimization algorithm based on BASTLBO proposed in this paper has good solution accuracy and robustness in finding the optimum on different types of optimization problems.The algorithm in this paper can achieve better teaching ability results than the unimproved TLBO algorithm and the teaching optimization algorithm incorporating the hippocampus strategy, and the objective function on two different indexes is reduced by 8.75% and 7% compared with that of the TLBO algorithm, respectively, and the hybrid teaching multi-objective optimization model designed in this paper has stronger practicality.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».