Resumen

En la era actual, la enseanza en lnea desempea un papel importante en la enseanza universitaria del ingls. El aprendizaje profundo, famoso por su capacidad de imitar el proceso de aprendizaje del cerebro humano y obtener las caractersticas o reglas internas esenciales de la voz, los vdeos, las imgenes y otros datos, puede aplicarse para ayudar y mejorar la enseanza de ingls en lnea en la universidad, que implica un amplio uso de esos datos. Basndose en la combinacin del modelo de red neuronal multicapa y el algoritmo de agrupacin de medias, este artculo disea un tipo de mtodo de aprendizaje profundo que se puede utilizar para ayudar y mejorar la enseanza de ingls en lnea en la universidad. Se disearon experimentos para probar la fiabilidad de este mtodo de aprendizaje profundo. Los resultados muestran que el algoritmo de optimizacin diseado en este trabajo, que puede ajustar la tasa de aprendizaje, mejorar el algoritmo de descenso de gradiente de probabilidad comn. Adems, se demuestra que la eficiencia del aprendizaje profundo del modelo CNN es significativamente superior a la del modelo MLP. Con la ayuda de este mtodo de aprendizaje profundo, resulta factible aplicar las tecnologas relacionadas con la inteligencia artificial para ayudar a los profesores a analizar en profundidad y diagnosticar el comportamiento de aprendizaje de ingls de los estudiantes, sustituir en parte a los profesores para responder a tiempo a las preguntas de los estudiantes y calificar automticamente las tareas en el proceso de enseanza de ingls en lnea en la universidad. A continuacin, se realizaron encuestas y exmenes para evaluar el efecto de la aplicacin del modelo de enseanza en lnea de ingls universitario basado en el aprendizaje profundo sobre la cognicin del aprendizaje de los estudiantes y su rendimiento acadmico. Los resultados muestran que el modelo de enseanza en lnea de ingls universitario basado en el aprendizaje profundo puede estimular la motivacin de los estudiantes para aprender y mejorar su rendimiento acadmico.

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Enseñanza en línea; Aprendizaje profundo; Inglés universitario; Red neuronal; Algoritmo de agrupamiento; Inteligencia artificial.
• Keywords:Online teaching; Deep learning; College English; Neural network; Clustering algorithm; Artificial intelligence