用人工智能在高校和大学体育教育教学方法的模糊评估模型

科学领域:

• 教育教育教育教育教育教育.
• 人工智能的人工智能
• 模糊的逻辑 模糊的逻辑

背景情况:

• 在高等教育中评估体育教育教学方法存在挑战,原因是大量的评估因素和缺乏结构化的框架.
• 现有的方法往往难以对各种教学方面的全面和客观评估.

研究的目的:

• 开发和验证基于人工智能的多功能模糊评估模型,用于评估学院和大学的体育教育教学方法.
• 建立一个高效和结构化的框架,解决传统评估方法的局限性.

主要方法:

• 开发了一种综合自然语言处理和模糊逻辑的多功能模糊评估模型.
• 增强的Cuckoo搜索优化算法用于参数优化和评估计算.
• 该模型纳入了管理层,教师和学生的评估观点,包括学生流动机制.

主要成果:

• 拟议的人工智能模型在关键领域取得了高分:97.01%的平均技能表现,87.36%的学习进步,93.49%的体能,95.04%的参与,95.49%的学生满意度,96.8%的教学效率.
• 与传统的评估方法相比,该系统表现出了更高的性能.

结论:

• 开发的AI驱动的模糊评估模型为评估高等教育体育教育教学质量提供了有效和高效的框架.
• 这项研究通过提供数据驱动的方法来提高教学方法和学生成果,为教学实践的进步做出了贡献.