【摘要】：針對傳統(tǒng)的英語教學(xué)能力評估算法存在大數(shù)據(jù)信息分類不準(zhǔn)的問題,提出基于大數(shù)據(jù)模糊K均值聚類和信息融合的英語教學(xué)能力估計算法。首先,建立約束參量指標(biāo)分析模型;其次,使用定量遞歸分析方法對大數(shù)據(jù)信息模型的能力進(jìn)行評估,實現(xiàn)能力約束特征信息的熵特征提取;最后,融合大數(shù)據(jù)信息融合及K均值聚類算法,實現(xiàn)英語教學(xué)能力的指標(biāo)參數(shù)聚類和整合,編制相應(yīng)的教學(xué)資源分配計劃,實現(xiàn)英語教學(xué)能力評估。試驗結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行英語教學(xué)能力評估,具有較好的信息融合分析能力,提高了教學(xué)能力評估的準(zhǔn)確性和教學(xué)資源應(yīng)用效率。
[Abstract]:Aiming at the problem of inaccurate classification of big data information in the traditional English teaching ability assessment algorithm, an English teaching ability estimation algorithm based on big data fuzzy K-means clustering and information fusion is proposed. Firstly, a constraint parameter index analysis model is established; secondly, the ability of big data information model is evaluated by using quantitative recursive analysis method. Finally, the entropy feature extraction of capability constraint feature information is realized. By combining big data's information fusion and K-means clustering algorithm, the index parameters of English teaching ability can be clustered and integrated, the corresponding teaching resource allocation plan can be worked out, and the evaluation of English teaching ability can be realized. The experimental results show that this method has a good ability of information fusion and analysis, and improves the accuracy of teaching ability assessment and the efficiency of teaching resources application.
【作者單位】： 泰州學(xué)院;
【基金】：江蘇省現(xiàn)代教育技術(shù)研究2015年度課題(2015-R-41638)
【分類號】：H319.3;TP311.13

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本文編號：2246975