在BPNN模式下,大学美学课程教学辅助教学系统中创新创业教育

科学领域:

• 教育技术的教育技术
• 教育中的人工智能
• 高等教育教学的教学.

背景情况:

• 中国的音乐学院在创新和创业教育 (IEE) 方面面临挑战,特别是在审美教育中评估创业能力方面.
• 现有的教学系统缺乏足够的支持和个性化指导,阻碍了有效的IEE.
• 需要科学评估工具来评估和发展学生的创业能力.

研究的目的:

• 提出和验证基于后传神经网络 (BPNN) 的辅助教学系统,以改善美学教育中的IEE.
• 调查BPNN模型在准确评估学生的创业能力以实现教学优化方面的有效性.
• 为音乐学院学生解决IEE中欠发达的科学评估和个性化指导问题.

主要方法:

• 使用反向传播神经网络 (BPNN) 模型开发和验证一个辅助指令系统.
• 为音乐学院毕业生建立一个能力评估框架,其中包括四个初级指标和十二个二级指标.
• 通过西安地区音乐学院毕业生444个有效的问卷答复收集数据.
• 培训BPNN模型,以预测和提供关于学生创新和创业能力的反.

主要成果:

• BPNN模型在评估企业家能力方面表现出高准确度,预测和实际产出的最大相对误差为1.64%.
• 该模型的强性能表明,在实际上,提高IEE的精度和有效性是可行的.
• 该研究证实了深度学习在评估艺术教育中的创业能力方面的理论和应用价值.

结论:

• 基于BPNN的教学系统提供了一个科学严格的方法来评估音乐学院学生的创业能力.
• 利用像BPNN这样的深度学习模型可以显著提高IEE在美学教育中的整合.
• 评估框架的进一步完善是必要的,以与专业化和工业化趋势保持一致.