人工智能驱动的ICT教育转型:通过先进的机器学习提高适应能力,情绪和学术表现

科学领域:

• 教育技术的教育技术
• 教育中的人工智能
• 教育中的数据科学教育中的数据科学

背景情况:

• 集成先进的计算方法对于应对现代教育中的复杂挑战至关重要.
• 了解学生的适应能力和情绪是个性化学习体验和改善学习结果的关键.

研究的目的:

• 部署最先进的机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 策略,以改善教育.
• 用一个强大的数据集分析学生的适应能力,情绪和学业表现.
• 探索人工智能对提高教师效率,教育领导力和学生福祉的影响.

主要方法:

• 一种混合堆叠方法,将决策树,随机森林和XGBoost作为基础学习者与渐变增强作为meta-learner结合起来.
• 卷积神经网络 (CNN) 用于情绪分析.
• 循环卷积神经网络 (RCNN),随机森林和决策树用于分析教育数据的复杂性.
• 包装XGBoost算法用于模型聚合.

主要成果:

• 混合堆叠模型在预测中实现了90%的准确性.
• 美国有线电视新闻网 (CNN) 模型在情绪分析中显示出89%的准确性.
• 包装XGBoost算法达到88%的准确性,突出其在提高学术表现的实用性.
• 分析揭示了机器学习模型和教育背景中的复杂相互关系.

结论:

• 该研究表明,ML和DL在改善教育技术和实践方面的巨大潜力.
• 人工智能驱动的洞察力可以为教学策略提供信息,从而提高教学效率和学生参与度.
• 这些发现支持教育领导的数据驱动决策,促进学术成功和积极的学习环境.
• 这项研究与教育目标中的可持续ICT保持一致,为未来的AI创新铺平了道路.