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Yan Chaoke
Este artículo construye un MOEIS (sistema de índice de evaluación multiobjeto) científico y razonable para la educación y la enseñanza del deporte, y analiza el nivel de construcción de la base práctica en combinación con investigación empírica. En este estudio, se utiliza el método de análisis Ridit para filtrar los índices de evaluación, lo que garantiza objetivamente la cientificidad y la racionalidad de los problemas existentes y las estrategias de promoción del sistema de índices para la construcción de la base práctica. La comunicación entre sitios se realiza mediante serialización, se construye un árbol de FP global y se extrae de él para formar reglas. Los resultados muestran que la precisión del algoritmo aumenta y tiende a estabilizarse después de que el número de iteraciones aumente a 450, con una precisión promedio final del 96,52%. El algoritmo diseñado se utiliza para integrar y analizar los datos, con el fin de alcanzar el objetivo de evaluación de la calidad docente. Un índice de evaluación bien definido puede ayudar a los educadores a identificar las áreas en las que los estudiantes sobresalen o necesitan mejorar. Este enfoque específico puede conducir a estrategias de enseñanza más efectivas, mejorando en última instancia los resultados generales de aprendizaje de los estudiantes y su participación en actividades físicas.
This paper constructs a scientific and reasonable MOEIS (Multi-object evaluation index system) for sport education and teaching, and analyzes the construction level of practice base in combination with empirical research. In this study, Ridit analysis method is used to screen the evaluation indexes, which objectively ensures the scientificity and rationality of the existing problems and promotion strategies of the index system for the practice base construction. Communication between sites is realized through serialization, global FP-tree is constructed, and global FP-tree is mined to form rules. The results show that the accuracy of the algorithm is increasing, and it tends to be stable after the number of iterations increases to 450, and the final average accuracy reaches 96.52%. The designed algorithm is used to integrate and analyze the data, so as to achieve the evaluation goal of teaching quality. A well-defined evaluation index can help educators identify areas where students excel or need improvement.This targeted approach can lead to more effective teaching strategies, ultimately enhancing students' overall learning outcomes and engagement in physical activities
