Research on Deep Learning Algorithm Application and Resource Allocation Optimization in Educational Resources Big Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The equalization and rationalization of educational resource allocation is of great significance to the coordinated development of education.The study takes the educational resources of 13 districts and counties in Y city in 2023 as an example, and proposes to use the BP neural network-based educational resource allocation evaluation system to analyze it.The results show that only three districts and counties have "very good" and "good" levels of educational resource allocation.Accordingly, this paper constructs a multi-objective optimization model to improve the level of educational resource allocation, reduce the differences between counties, and improve the utilization rate of educational resources.The weights corresponding to the eight indicators of the educational resource allocation evaluation index system are solved by the entropy weight method, after which the preset values of the three objective functions and the weights accounted for by the eight indicators are brought into the model and the artificial raindrop algorithm is used to find the optimal solution.After finding the optimal solution of educational resource allocation, the BP neural network-based educational resource allocation evaluation system is used again to evaluate it, and at this time, the educational resource allocation of a total of 12 districts and counties belongs to the "very good" and "good" grades.The study shows that the optimization method of educational resource allocation designed in this paper can reasonably plan educational resources and realize the coordinated development of education.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».