43、人工智能在教育与音乐领域的应用探索

人工智能在教育与音乐领域的应用探索

人工智能预测学生学业成绩

在伊拉克大学，近期学生不及格率已成为一个亟待解决的重大问题。为应对这一挑战，有人提出运用人工智能技术，具体采用人工神经网络和模糊逻辑两种方法，构建预测学生期末考试成绩的模型，并比较二者的效率。

• 人工神经网络模型
  • 数据获取与处理 ：从Moodle系统收集学生数据，并随机分为训练数据和测试数据。
  • 模型结构 ：创建的模式人工神经网络具有七个输入和一个输出。
  • 训练与测试 ：使用Levenberg - Marquardt训练算法，模型显示出较小的均方误差（MSE）值（0.083284）。在测试过程中，预测结果的准确率达到73%，展现出良好的效率和预测能力。
• 模糊逻辑模型
  • 模型结构 ：同样具有七个输入和一个输出。
  • 推理系统与函数 ：采用Sugeno型模糊推理系统，依赖减法分组；使用高斯函数测量隶属度，加权平均用于去模糊化过程。
  • 测试结果 ：该模型在正确预测结果方面表现更优，准确率达到88%。

通过这两种人工智能方法，可以根据学生的过往数据预测其学业成功情