El sistema de evaluación de calidad de la enseñanza en el aula puede permitir a los departamentos funcionales de las escuelas evaluar con precisión el desempeño del personal docente y las operaciones de enseñanza actuales. Según los requisitos para cultivar talentos de alta calidad, es necesario llevar a cabo la planificación de la construcción del personal docente y reformas en la enseñanza para promover los nombramientos de profesores. Mejorar el sistema hace que el proceso de nombramiento sea más científico al prestar la debida atención a las características individuales de todos los tipos de profesores al contratarlos para trabajos relacionados. El sistema motiva el amor por la enseñanza, el alto nivel académico, el alto nivel de enseñanza y la enseñanza competitiva. En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo ha llevado a que muchas universidades y colegios planteen el objetivo de la digitalización del campus y la informatización de la educación. El estado del aula es un factor crítico de referencia durante todo el proceso de enseñanza y aprendizaje para evaluar la aceptación de los estudiantes del curso y la calidad de la enseñanza. Sin embargo, en la actualidad, el análisis del estado del aula se realiza principalmente de forma manual, lo que distrae a los profesores y tampoco es muy preciso. Por lo tanto, encontrar un método que pueda mejorar la eficiencia del análisis del estado del aula tiene una gran importancia en la investigación. Este estudio utiliza el método de red neuronal profunda para leer la grabación de video de cada clase y analizarla desde los aspectos del comportamiento y la asistencia de los estudiantes. El sistema puede realizar el seguimiento del comportamiento en clase y, finalmente, evaluar la calidad del curso empleado para motivar a los profesores a mejorar la enseñanza y la calidad general de la educación.
Citación recomendada (normas APA)
Hindawi, "Evaluation Model of Educational Curriculum in Higher Schools Based on Deep Neural Networks", -:Revista VirtualPRO,, 2021. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3927221/), el día 2025-06-10.
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