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Forschungsartikel

Datengetriebene Identifizierung des Studenteninteresses für intelligente Lehrverwaltungssysteme an technischen Hochschulen

48 Aufrufe

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DOI:

10.3791/71574

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1. September 2026

1School of Foreign Languages, Bengbu University

In diesem Artikel

Zusammenfassung

Das Meta-Learning-Hybrid-Quanten-Klassisches-Neuronales-Klassifikator-Protokoll (ML-HQNC) integriert quanteninspirierte kognitive Modellierung, Datenpräprozessierung, Merkmalsauswahl und hybrides neuronales Lernen, um die Interessen von Studierenden der Ingenieurwissenschaften zu identifizieren. Dieses Protokoll stellt einen reproduzierbaren, hybriden, quanteninspirierten Maschinenlern-Workflow für die Bildungsanalytik vor, der anhand der Identifizierung von Interessen ingenieurwissenschaftlicher Studierender mithilfe mehrdimensionaler Bildungsdaten demonstriert wird.

Zusammenfassung

Dieses Protokoll stellt einen quanteninspirierten Rechenrahmen zur Identifizierung der Interessen von Ingenieurstudenten anhand mehrdimensionaler Bildungs- und Verhaltensdaten vor. Ziel ist es, einen systematischen und reproduzierbaren Arbeitsablauf bereitzustellen, der Datenpräprozessierung, Analyse von Verhaltensmustern, Merkmalsauswahl und hybrides neuronales Lernen integriert, um die Entscheidungsfindung im Bildungsbereich und personalisiertes Lernen zu unterstützen. Der Arbeitsablauf beginnt mit der Box-Cox-Robust-IQR-Skalierung (BCRIS), um Bildungsdaten durch Verringerung semantischer Störungen und Verbesserung der Datenqualität zu bereinigen und zu normalisieren. Das Lernverhalten der Studierenden wird anschließend mithilfe des Quanten-kognitiven Zustandsmodells (QCSM) analysiert, das Verhaltensübergänge und sich verändernde Lernpräferenzen unter unsicheren Bedingungen abbildet. Anschließend werden relevante Merkmale mit dem quantenverstärkten Schwarm-Wal-Optimierungs-Algorithmus zur Merkmalsauswahl (QES-WOFS) ausgewählt, um Merkmalsredundanz zu verringern und informative Verhaltensmerkmale zu identifizieren. Schließlich integriert der Meta-Lern-hybride Quanten-klassische Neuronale Klassifikator (ML-HQNC) quanteninspiriertes Lernen mit tiefen neuronalen Netzen, um Studierendeninteressen zu klassifizieren. Das Protokoll wurde anhand eines öffentlich zugänglichen Bildungsdatensatzes validiert. Die Modellleistung wurde anhand herkömmlicher Metriken bewertet, darunter Genauigkeit, F1-Score und die Fläche unter der ROC-Kurve (AUC), sowie Interessen-Erkennungsgenauigkeit (IDP), Quanten-Muster-Stabilitätsindex (QPSI) und Querdomänen-Anpassungsgewinn (CDAG). Der Rahmen erreichte eine Gesamtklassifikationsgenauigkeit von 96,17 % auf dem evaluierten Datensatz. Dieses Protokoll bietet einen reproduzierbaren Rechenarbeitsablauf zur Analyse mehrdimensionaler Bildungsdaten, um intelligente Bildungsverwaltung und Anwendungen des personalisierten Lernens zu unterstützen.

Einleitung

Bildungsmanagementsysteme werden aufgrund rascher Fortschritte in der Informationstechnologie und den Computernetzwerken zunehmend im gesamten Bildungssektor eingesetzt. Das anhaltende Wachstum der Hochschulbildung ist mit einer steigenden Studierendenzahl verbunden, insbesondere unter Ingenieurstudierenden, was zu einem erheblichen Anstieg der Daten im Bildungsmanagement führt. Dieses Wachstum unterstützt die nachhaltige Entwicklung der Bildung, beschleunigt die Informatisierung der Bildung und erleichtert die Einführung standardisierter Bildungsmanagementsysteme, die Konsistenz und Effizienz der Lehrverwaltung verbessern. Maschinelles Lernen (ML) stellt rechnergestützte Verfahren bereit, die es Systemen ermöglichen, Daten zu analysieren, aus Mustern zu lernen und die Vorhersagegenauigkeit kontinuierlich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden1,2.

Die Bildungsqualität ist ein grundlegender Bestandteil der Hochschulbildung. In den letzten Jahren wurden Prüfungen häufig eingesetzt, um das Verständnis von Ingenieurstudenten für die Kursinhalte sowie ihre Fähigkeit, neues Wissen zu erwerben, zu bewerten und dadurch kontinuierliche Verbesserungen der Bildungsqualität zu fördern. Lernende-zentrierte Umgebungen können geschaffen werden, indem vielfältige Lernressourcen genutzt werden, die über Online-Bildungsplattformen verfügbar sind, und mehrere Lerntheorien angewandt werden, um die Bedürfnisse unterschiedlicher Lernender zu berücksichtigen. Effektives Lehren spielt eine zentrale Rolle bei der Verbesserung der Lernergebnisse von Ingenieurstudenten an Hochschulen und Universitäten3,4. Darüber hinaus fördert effektives Lehren eine positive Lernumgebung, unterstützt das Verständnis der Studierenden für die Kursinhalte und verbessert die akademische Leistung. Die Bildungsqualität wird mithilfe mehrerer Indikatoren während des gesamten Lernprozesses bewertet, darunter die Struktur des Lehrplans, das Klassenraumklima und die Unterrichtsinhalte.

Die Hochschulbildung fördert die intellektuelle, persönliche und soziale Entwicklung von Studierenden. Gleichzeitig sind das Engagement der Studierenden – einschließlich der Verhaltens-, Emotions- und Kognitionsebene – sowie die akademische Ausdauer zu wichtigen Determinanten von Lernergebnissen geworden. Ein hohes Maß an Studierendenengagement trägt wesentlich zum langfristigen akademischen Erfolg bei5,6. Fortschritte in der Bildungstechnologie haben neue Möglichkeiten für datengestützte Bildungsanalytik eröffnet, indem komplexe, nichtlineare Beziehungen zwischen den kognitiven, verhaltensbezogenen und akademischen Merkmalen von Studierenden mithilfe von Machine-Learning-(ML)- und Deep-Learning-(DL)-Verfahren modelliert werden.

Eine große Herausforderung bleibt die effektive Beobachtung und Bewertung von Klassenzimmerdynamiken unter Berücksichtigung sich verändernder Schülerverhaltensweisen. Traditionelle Ansätze zur Bewertung der Unterrichtsqualität und zur Analyse des Verhaltens von Ingenieurstudenten sind oft zeitaufwändig und anfällig für subjektive menschliche Urteile. Unaufmerksamkeit der Studierenden während des Unterrichts beeinträchtigt negativ die Lernergebnisse und die akademische Leistung7,8. Die Aufrechterhaltung einer anhaltenden Aufmerksamkeit bei Ingenieurstudenten bleibt jedoch aufgrund interner und externer Ablenkungen sowie Motivationsschwankungen eine Herausforderung.

Die Bewertung und Verbesserung der Studierendenbeteiligung ist mit der weiten Verbreitung des Online-Lernens, intelligenter Klassenzimmer und anderer interaktiver Bildungstechnologien zunehmend wichtig geworden. Die Sicherstellung der Inklusion über verschiedene Gruppen von Ingenieurstudierenden hinweg unterstreicht weiterhin die Notwendigkeit umfassender Rahmenbedingungen, die technologiegestützte Ansätze mit der pädagogischen Praxis verbinden, während sie Datenschutz und ethische Standards wahren. Zudem behindern begrenzte Modelltransparenz und Herausforderungen im Zusammenhang mit der Technologieintegration9,10, einschließlich methodischer Verzerrungen und Bildungsgerechtigkeit, weiterhin die Entwicklung prognostischer Systeme, die Lernende durch kontinuierliche Überwachung unterstützen können.

Maschinelle Lernverfahren wurden häufig eingesetzt, um bildungsbezogene Herausforderungen wie die Vorhersage von Studierendenrisiken und Abbruchquoten zu bewältigen. Diese Verfahren haben die Fähigkeit gezeigt, Studierende mit hohem Risiko zu identifizieren, wodurch gezielte Maßnahmen unterstützt werden, die die akademische Leistung verbessern11. Zudem wurden auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende Bildungsmanagementsysteme entwickelt, um sowohl administrative als auch akademische Prozesse an Hochschuleinrichtungen zu optimieren. Bildungsdatensätze umfassen üblicherweise akademische Aufzeichnungen wie Kursnoten, Anwesenheitsdaten und Einschreibungsverläufe12.

Frühere Studien haben das Verhalten von Studierenden aus drei Perspektiven analysiert: Evaluationsdaten, Methoden und Ergebnisse13,14. Vorhersagemodelle, die auf Informationskompetenz basieren, wurden entwickelt, um die Verhaltensmerkmale von Hochschulstudierenden zu analysieren. Diese Studien konzentrieren sich hauptsächlich auf die Bewertung des Lernerverhaltens mithilfe von Deep-Learning-(DL-)Methoden. Forschungsarbeiten zur intelligenten Bewertung des Lehrerverhaltens stecken jedoch noch in den Anfängen, was den Fortschritt in diesem Bereich begrenzt. Schnelle regionsbasierte Faltungsneuronale Netze (Fast R-CNNs) wurden bereits auf Bildungsdatensätze angewandt, um die Erkennung von Unterrichtsaktivitäten zu verbessern, und zeigten dabei signifikante Leistungssteigerungen gegenüber traditionellen Methoden15.

Bi-direktionale Long Short-Term Memory (Bi-LSTM)-Modelle, die Selbstüberwachungsmechanismen integrieren, haben ebenfalls die Genauigkeit der Leistungsprognose für Studierende verbessert. In ähnlicher Weise haben Vorhersagemodelle, die anhand von Datensätzen zum Online-Lernverhalten entwickelt wurden, eine verbesserte Vorhersageleistung gezeigt16,17,18. Außerdem wurde das k-Means-Clustering (KMC) verwendet, um die Merkmale verschiedener Studierendengruppen durch Clusteranalyse zu identifizieren, wodurch Erkenntnisse über das Lernverhalten gewonnen werden, die zur Verbesserung von Lehre, Management und Lernen beitragen. Es wurden ebenfalls auf Deep Learning basierende Strategien vorgeschlagen, um die Erkennung und Bewertung von Unterrichtsverhalten im Klassenzimmer zu verbessern. Bei diesen Ansätzen werden Verhaltensmerkmale aus dem Unterricht genutzt, um mithilfe linear separabler Startwerte für die Support Vector Machine (SVM) Beziehungen zwischen Merkmalsrepräsentationen und Hyperebenen zu etablieren19,20. Herausforderungen wie Verdeckungen, feingliedrige Verhaltensdetails und Umwelteinflüsse beschränken jedoch weiterhin die Genauigkeit der Erkennung des Verhaltens von Ingenieurstudierenden in Klassenzimmerumgebungen.

Tiefes Lernen wurde auch auf die ergebnisbasierte Bewertung von Universitätskursen angewandt, einschließlich der pädagogischen Leistungsbeurteilung im Bereich politischer und ideologischer Erziehung21,22. Die Wirksamkeit dieser Vorhersagemodelle wurde anhand öffentlich zugänglicher Bildungsdatensätze nachgewiesen. Vorwärts gerichtete Spiking-Neuronale-Netzwerke (FSNNs) wurden verwendet, um die akademischen Leistungen von Studierenden mithilfe von Daten vorherzusagen, die aus Online-Lernplattformen und Lernmanagementsystemen gesammelt wurden. Wie in Abbildung 1 dargestellt, integriert der vorgeschlagene rechnergestützte Arbeitsablauf einen Datensatz zur Bildungsbewertung, um das Interesse von Ingenieurstudierenden durch sequenzielle Phasen der Datenvorverarbeitung, Verhaltensmusteranalyse, Merkmalsauswahl und Klassifizierung zu identifizieren. Tabelle 123,24,25,26,27,28,29,30,31,32 fasst repräsentative Methoden zusammen, die in früheren Studien beschrieben wurden, zusammen mit den verwendeten Techniken und deren jeweiligen Einschränkungen bei der Identifizierung des Studierendeninteresses innerhalb von Lernmanagementsystemen.

Daten-Vorverarbeitungsdiagramm: TQED über Kaggle, Musteranalyse, Klassifizierung, Merkmalsauswahl.
Abbildung 1: Rahmenwerk zur Identifizierung des Studieninteresses. Gesamter Arbeitsablauf des vorgeschlagenen Rahmenwerks zur Identifizierung des Interesses von Ingenieurstudierenden, einschließlich Datenerfassung, Vorverarbeitung, Analyse von Verhaltensmustern, Merkmalsauswahl und Klassifizierung. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.

Tabelle 1: Analyse des Schülerverhaltens im Unterrichtsmanagement. Zusammenfassung repräsentativer Methoden, Techniken, Datensätze, Evaluierungsmetriken und berichteter Einschränkungen für die Analyse des Schülerverhaltens im Unterrichtsmanagement. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.

Der Swin-Transformer und das Lightweight Feature Pyramid Network (FPN) wurden auf die Erkennung des Verhaltens von Studierenden im Klassenzimmer angewandt, indem sie effizient mehrskalige Merkmalskarten verarbeiten33. Darüber hinaus wurde das durch die Fruchtfliege optimierte, anpassbare rekurrente neuronale Netzwerk (PFFO-ARNN) verwendet, um das Online-Lernverhalten von Studierenden zu analysieren und den Kursfortschritt vorherzusagen34. Studien, die auf Verhaltensdaten von Studierenden basieren, die aus universitären Lernmanagementsystemen gesammelt wurden, haben außerdem die Ineffizienz und zeitaufwändige Natur der Überwachung des Klassenraumverhaltens mit herkömmlichen Deep-Learning-Methoden hervorgehoben35. Tabelle 236,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47 fasst repräsentative Klassifizierungsmethoden, Datensätze, Evaluierungsmetriken und berichtete Einschränkungen für intelligente Lehrmanagementsysteme in der ingenieurwissenschaftlichen Bildung zusammen.

Tabelle 2: Deep-Learning-basierte intelligente Lehrmanagementsysteme für die Ingenieurausbildung. Vergleich repräsentativer Deep-Learning-basierter Lehrmanagementsysteme, Datensätze, Evaluierungsmetriken und berichteter Einschränkungen. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.

Eine frühere Studie48 entwickelte ein kombiniertes Modell zur Bewertung der Lehrqualität auf der Grundlage von Deep-Belief-Networks (DBNs) und schlug eine gemischte Evaluationsstrategie zur Beurteilung der Lehre an Hochschulen vor. Der vorgeschlagene Ansatz übertraf den herkömmlichen genetischen Algorithmus (GA) sowohl hinsichtlich der Klassifikationsgenauigkeit als auch der Ausführungszeit und erreichte eine Genauigkeit von über 95 % in weniger als 5,4 ms. Das Modell wurde mithilfe von gekennzeichneten Bildungsdatensätzen trainiert und anhand einer unabhängigen Teststrategie evaluiert49,50. Die berichteten Ergebnisse zeigten eine hohe Vorhersagegenauigkeit mit einem mittleren absoluten Fehler (MAE) von 0,593 % und einem quadratischen Mittelwert des Fehlers (RMSE) von 0,785 %.

Kürzlich entwickelte leistungsstarke Architekturen, wie KANFormer51, integrieren Multi-Head-Self-Attention mit Kolmogorow-Arnold-Netzwerken, um die Vorhersage der Schülerleistung zu verbessern, indem komplexe Wechselwirkungen zwischen Merkmalen erfasst werden. Auf Transformatoren basierende Wissensverfolgungsmodelle haben ebenfalls eine verbesserte Vorhersagegenauigkeit und Interpretierbarkeit gezeigt, indem sie Aufmerksamkeitsmechanismen nutzen, um Lernverläufe von Schülern abzubilden52. Obwohl auf Transformatoren und Aufmerksamkeitsmechanismen basierende Architekturen die Leistung bei Bildungsvorhersagetasks verbessert haben, indem sie kontextuelle Abhängigkeiten und langreichweitige Merkmalsinteraktionen modellieren, konzentrieren sich diese Ansätze hauptsächlich auf die Vorhersage der Schülerleistung oder die Wissensverfolgung, anstatt auf die Identifizierung von Schülerinteressen unter Berücksichtigung von Unsicherheiten durch quanteninspirierte kognitive Modellierung, optimierte Merkmalsauswahl und hybrides Meta-Lernen.

Trotz jüngster Fortschritte im maschinellen Lernen und im Deep Learning für Bildungsanalytik weisen bestehende Methoden zur Identifizierung der Interessen von Ingenieurstudenten mehrere Einschränkungen auf. Viele herkömmliche Ansätze konzentrieren sich hauptsächlich auf die Vorhersagegenauigkeit und vernachlässigen dabei die vielschichtige Natur des Schülerverhaltens, einschließlich sich wandelnder Lernpräferenzen, Verhaltensunsicherheiten, kontextueller Beziehungen und semantischer Interaktionen. Darüber hinaus stützen sich diese Methoden häufig auf konventionelles Feature-Engineering und deterministische Lernstrategien, die nicht ausreichend nichtlineare Verhaltensmuster erfassen oder sich an dynamische Lernumgebungen anpassen können. Folglich ist ein umfassenderes Framework erforderlich, das eine robuste Datenpräprozessierung, ein intelligentes Verhaltensmodell, eine adaptive Merkmalsauswahl und hybride Lernverfahren integriert, um die Analyse komplexer Bildungsdaten zu verbessern.

Um diese Einschränkungen zu beheben, integriert das vorgeschlagene Framework eine robuste Datenvorverarbeitung, ein quanteninspirierte Verhaltensmodellierung, eine optimierte Merkmalsauswahl und ein hybrides quanten-klassisches neuronales Lernen in einen einheitlichen rechnergestützten Arbeitsablauf zur Identifizierung der Interessen von Studierenden der Ingenieurwissenschaften. Durch die Kombination dieser komplementären Komponenten bietet das vorgeschlagene Protokoll einen systematischen und reproduzierbaren Ansatz zur Analyse komplexer Bildungsdaten, um individualisiertes Lernen und bildungspolitische Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Das Ziel dieser Studie ist die Entwicklung und Validierung des CQEI-Frameworks unter Verwendung mehrdimensionaler bildungs- und verhaltensbezogener Daten zur Identifizierung des Interesses von Studierenden im Ingenieurwesen. Das Framework kombiniert eine robuste Datenpräprozessierung, ein quanteninspiriertes Modell kognitiver Zustände, eine optimierte Merkmalsauswahl und den Meta-Learning-Hybrid-Quanten-Klassischen-Neuronalen-Klassifikator (ML-HQNC), um das Lernverhalten von Studierenden zu analysieren und eine präzise Interessenidentifikation zu ermöglichen. Die Leistung wird anhand etablierter Metriken bewertet, darunter Genauigkeit, F1-Score und die Fläche unter der ROC-Kurve (AUC), sowie Interessenidentifikationspräzision (IDP), Quantenmuster-Stabilitätsindex (QPSI) und gewinnbringende Anpassungsfähigkeit über Domänen hinweg (CDAG). Durch die Integration dieser komplementären Komponenten in einen einzigen rechnergestützten Workflow bietet das vorgeschlagene Framework einen systematischen Ansatz für Bildungsanalytik und intelligente Entscheidungsfindung im Bildungsbereich.

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Protokoll

Diese Studie verwendete einen öffentlich zugänglichen, anonymisierten Datensatz aus dem Kaggle-Repository. Es wurden keine menschlichen Teilnehmer direkt rekrutiert oder einbezogen, und es wurden keine personenbezogenen Daten erhoben. Daher waren eine institutionelle ethische Genehmigung und eine informierte Einwilligung nicht erforderlich. Die in dieser Studie verwendeten Forschungswerkzeuge sind in der Tabelle der Materialien aufgeführt.

1. Übersicht über den CQEI-Rahmen
Der vorgeschlagene quanteninspirierte konzeptionelle Bildungsintelligenz-Rahmen (CQEI) integrierte Datenpräprozessierung, Verhaltensmusteranalyse, Merkmalsauswahl und Klassifizierung, um mithilfe des aus dem Kaggle-Repository stammenden Datensatzes zur Lehrevaluationsqualität die Interessen von Ingenieurstudenten zu identifizieren. Der Datensatz wurde zunächst mit der Box-Cox-Robust-IQR-Scaling-Methode (BCRIS) präprozessiert, um semantische Störungen zu reduzieren und die Eingabemerkmale zu normalisieren. Anschließend wurden die Verhaltensmuster der Studierenden mithilfe des Quantenkognitiven Zustandsmodells (QCSM) analysiert. Danach wurde der Quanten-verbesserte Schwarm-Wal-Optimierungs-Algorithmus zur Merkmalsauswahl (QES-WOFS) angewandt, um informative Merkmale zu identifizieren und Merkmalsredundanz zu verringern, indem quantenoptimale Selektion, Feedback-Bedeutsamkeit und transiente Verhaltensvariationen modelliert wurden. Schließlich integrierte der Meta-Lern-hybride Quanten-klassische Neuronale Klassifizierer (ML-HQNC) quanteninspiriertes Lernen mit tiefen residualen semantischen Schichten, um die Interessen der Studierenden zu ermitteln.

Der gesamte Arbeitsablauf des vorgeschlagenen ML-HQNC-Frameworks ist in Abbildung 2 dargestellt. Das Protokoll umfasste sechs aufeinanderfolgende Schritte: zunächst die Beschaffung des Bildungsdatensatzes aus dem Kaggle-Repository, gefolgt von der Datenvorverarbeitung mithilfe der Box–Cox-Robust-IQR-Skalierung (BCRIS), der Merkmalsumwandlung und Verhaltensrepräsentation unter Verwendung des Quantenkognitiven Zustandsmodells (QCSM) sowie der Merkmalsauswahl mittels des quantenverstärkten Schwarm-Wal-Optimierungsalgorithmus zur Merkmalsauswahl (QES-WOFS). Die ausgewählten Merkmale wurden anschließend zur Modelltrainierung und -validierung mit dem Meta-Learning-Hybrid-Quanten-Klassischen-Neuronalen-Klassifikator (ML-HQNC) verwendet, und das Framework wurde abschließend anhand von Genauigkeit, F1-Score, der Fläche unter der ROC-Kurve (AUC), der Präzision bei der Interessenkennung (IDP), des Quantenmuster-Stabilitätsindex (QPSI) und des Querdomänen-Anpassungsgewinns (CDAG) bewertet.

TQED-Datenflussdiagramm: Vorverarbeitung, Merkmalsauswahl, Musteranalyse, Klassifizierung, Auswertung.
Abbildung 2: Meta-Learning-Hybrid-Quanten-Klassisch-Neuronales Klassifizierungsverfahren (ML-HQNC). Gesamtarchitektur des vorgeschlagenen ML-HQNC-Frameworks, das Box–Cox-Robust-IQR-Scaling (BCRIS) zur Datenvorverarbeitung, das Quanten-kognitive Zustandsmodell (QCSM) zur Verhaltensmusteranalyse, den quantenverstärkten Schwarm–Wal-Optimierungs-Algorithmus zur Merkmalsauswahl (QES-WOFS) sowie hybrides quanten-klassisches neuronales Lernen zur Klassifizierung des Schülerinteresses integriert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.

2. Datensatz zur Bewertung der Unterrichtsqualität
Der vorgeschlagene Ansatz wurde unter Verwendung des öffentlich verfügbaren Datensatzes zur Bewertung der Unterrichtsqualität entwickelt, der aus dem Kaggle-Repository bezogen wurde. Der Datensatz enthielt 1.014 Bildungsdatensätze mit 14 mehrdimensionalen Merkmalen, die akademische Leistungen, Bewertungsergebnisse, Anwesenheit, unterrichtliche Eigenschaften sowie Indikatoren des Schülerverhaltens umfassten, die über die umfassende Bildungsmanagementplattform (CEMP) erhoben wurden. Diese Attribute lieferten die mehrdimensionalen Bildungsinformationen, die erforderlich waren, um nichtlineare Zusammenhänge abzubilden, die mit der Identifizierung der Interessen von Studierenden der Ingenieurwissenschaften verbunden sind.

Wie in Abbildung 3 gezeigt, wurde der Datensatz in Trainings- (80 %) und Testanteile (20 %) unterteilt. Insgesamt 800 Datensätze wurden zur Schulung des vorgeschlagenen Modells verwendet, wobei 200 für die Leistungsbewertung reserviert blieben. Der Datensatz ist öffentlich verfügbar unter: https://www.kaggle.com/datasets/ziya07/teaching-quality-evaluation-dataset. Die Trainings- und Testdatensätze wurden anschließend mithilfe des vorgeschlagenen Frameworks verarbeitet, um das Lernmodell aufzubauen und seine Vorhersagefähigkeit zu verbessern.

Obwohl der zugrunde liegende Datensatz als „Teaching Quality Evaluation Dataset“ bezeichnet ist, zielte diese Studie darauf ab, die Interessen von Studierenden der Ingenieurwissenschaften zu identifizieren. Die im Datensatz enthaltenen pädagogischen, verhaltensbezogenen und instruktionalen Merkmale dienten als Eingabevariablen zur Schulung und Bewertung des vorgeschlagenen Frameworks. Folglich beschreiben alle berichteten Vorhersageergebnisse und Leistungsmetriken die Effektivität des Frameworks bei der Identifizierung der Interessen von Studierenden der Ingenieurwissenschaften und nicht die Bewertung der Unterrichtsqualität. Vor der Datenvorverarbeitung wurde der importierte Datensatz überprüft, um sicherzustellen, dass alle 1.014 Datensätze erfolgreich geladen wurden, das Datensatzschema dem erwarteten Format entsprach und fehlende oder doppelte Einträge identifiziert und behoben worden waren.

3. Daten-Vorverarbeitung mittels robuster IQR-Skalierung nach Box–Cox (BCRIS)
Die Methode der robusten IQR-Skalierung nach Box–Cox (BCRIS) wurde zur Vorverarbeitung und Normalisierung des Bildungsdatensatzes verwendet, indem die Box–Cox-Transformation mit einer auf dem Interquartilsabstand (IQR) basierenden robusten Skalierung kombiniert wurde, um den Einfluss extremer Werte zu verringern. Durch die Symmetriekorrektur zusammen mit einer medianzentrierten Normalisierung entstanden statistisch stabile und skalierbare Merkmalsdarstellungen, die für die anschließende Analyse geeignet waren. Im Rahmen des vorgeschlagenen Bildungsintelligenz-Frameworks transformierte BCRIS mehrdimensionale bildungsbezogene, instruktionale und verhaltensbezogene Indikatoren in varianzkontrollierte Merkmalsrepräsentationen. Merkmale wie attendance_rate, interactive_sessions_percentage und verwandte bildungsbezogene Variablen wurden normalisiert, um die Konsistenz der Trainings- und Testdatensätze zu verbessern. Detaillierte mathematische Erläuterungen finden sich in Supplementary File 1 (Abschnitt S1). Die BCRIS-Methode lieferte eine quantenkompatible Vorverarbeitungsstrategie, die heterogene Bildungsdaten vor der anschließenden statistischen Analyse normalisierte, wobei die zugrundeliegenden verhaltensbezogenen Charakteristika für die nachfolgende Modellierung erhalten blieben. Vor der verhaltensbezogenen Analyse wurde die Vorverarbeitungspipeline überprüft, um sicherzustellen, dass der normalisierte Datensatz keine ungültigen oder fehlenden Werte enthielt, semantische Störungen reduziert waren und die verarbeiteten Merkmale für die nachfolgende Verhaltensmodellierung geeignet waren.

4. Merkmalsumwandlung und Verhaltensrepräsentation mithilfe des quantenkognitiven Zustandsmodells (QCSM)
Das Quantenkognitive Zustandsmodell (QCSM) wurde implementiert, um die Dynamik der Interessen von Studierenden der Ingenieurwissenschaften unter Verwendung quanteninspirierter probabilistischer Repräsentationen abzubilden. Das Interesse der Studierenden wurde als Überlappung mehrerer konzeptueller Zustände dargestellt, die die Hierarchie kognitiver Konzepte, Unsicherheit, konzeptuelle Überlappung, gleichzeitige Beschäftigung mit mehreren Themen, zögerliche oder unentschlossene Lernverhalten sowie die Wahrscheinlichkeit von Veränderungen in den Lernpräferenzen widerspiegeln. Die mehrdimensionalen Indikatoren aus dem Datensatz zur Bewertung der Qualität ingenieurwissenschaftlichen Lehrens, einschließlich Student_Avg_Score, Attendance_rate und Student_Feedback_Rating, wurden als amplitudengewichtete kognitive Übergänge innerhalb eines normalisierten quantenmechanischen Zustandsraums dargestellt. Das QCSM kombinierte quantenmechanische Zustandsübergänge mit interferenzbasierten konzeptuellen Ausrichtungen, um quanteninspirierte kognitive Repräsentationen zu erzeugen, die Stabilität und Entwicklung des Studierendeninteresses im Zeitverlauf widerspiegeln. Detaillierte mathematische Formulierungen finden sich in Supplementary File 1 (Abschnitt S2). Das QCSM modellierte probabilistische kognitive Zustände, um Wissenserwerb, konzeptuelle Veränderungen, Lernengagement und Fachinteresse durch normalisierte Quantenzustandsdarstellungen abzubilden. Die Verhaltensrepräsentationen wurden anhand aller Studierendendatensätze überprüft, um sicherzustellen, dass die extrahierten Merkmale kognitiver Zustände das Lernverhalten und die Themenübergänge korrekt erfassen.

5. Merkmalsauswahl mithilfe des quantenverstärkten Schwarm-Wal-Optimierungs-Algorithmus (QES-WOFS)
Der Algorithmus zur quantenverstärkten Schwarm-Wal-Optimierung (Quantum-Enhanced Swarm–Whale Optimization Feature Selection, QES-WOFS) wurde verwendet, um die optimale Teilmenge von Merkmalen zu identifizieren und verhaltensrelevante Merkmale mit hohem Informationsgehalt aus mehrdimensionalen Bildungsdaten zu extrahieren. Quanteninspirierte Suchmechanismen verbesserten die Kombination globaler und lokaler Suchstrategien zur Optimierung der Merkmale. Bildungsvariablen wie interactive_sessions_percentage, assignments_time_percentage und course_completion_rate wurden hinsichtlich ihres Zusammenhangs mit dem Zielkriterium bewertet. Kandidaten-Teilmengen von Merkmalen wurden mittels quantenbasierter Wahrscheinlichkeitsdarstellungen modelliert, während ein Quantentunnelmechanismus probabilistische Übergänge jenseits lokaler Optima ermöglichte. Die Wichtigkeit der Merkmale wurde anhand der marginalen Likelihood geschätzt, um den Beitrag jedes Merkmals zur Klassifikationsleistung und zu adaptiven Schwarmzuständen zu quantifizieren. Der QES-WOFS-Algorithmus wählte stabile und verhaltensmäßig aussagekräftige Merkmale aus und verbesserte dadurch die Robustheit gegenüber Rauschen, semestergleichen Schwankungen und periodischen Verhaltensänderungen.

Um die mit der alleinigen Verwendung des Whale Optimization Algorithm (WOA) oder des Particle Swarm Optimization (PSO) verbundenen Einschränkungen zu überwinden, kombiniert der QES-WOFS-Algorithmus die auf PSO basierende globale Erkundung mit der auf WOA basierenden lokalen Ausnutzung. Ein Quantentunnelmechanismus ermöglichte darüber hinaus probabilistische Übergänge jenseits lokaler Optima, wodurch die Populationsvielfalt erhöht, die Merkmalsredundanz verringert und die Konvergenz in Richtung einer optimalen Merkmalsuntermenge zur Identifizierung des Interesses von Ingenieurstudenten verbessert wurde.

Detaillierte mathematische Formulierungen sind in Zusatzdatei 1 (Abschnitt S3) enthalten. Der QES-WOFS-Algorithmus kombinierte quantenprobabilistische Merkmalskodierung, eine an PSO angepasste Geschwindigkeitsstrategie und einen vom Schwertwal inspirierten Spiral-Suchmechanismus, um die informativsten Bildungsmerkmale zu identifizieren. Die Hyperparameter wurden empirisch mithilfe des Trainingsdatensatzes optimiert. Kandidatenwerte wurden durch systematische Experimente evaluiert, und die Kombination mit der höchsten Validierungsleistung wurde ausgewählt. Insbesondere wurden der Box-Cox-Transformationsparameter (λ = 0,25), der Margin für den kontrastiven Verlust (m = 1,0) sowie die Quantentunnel-Koeffizienten (α = 0,7 und β = 0,3) basierend auf Validierungsgenauigkeit, F1-Score und Konvergenzverhalten ausgewählt. Vor dem Training des Klassifikators wurden die Ergebnisse der Merkmalsauswahl überprüft, um sicherzustellen, dass der QES-WOFS-Algorithmus die optimale Teilmenge an Merkmalen ausgewählt und redundante oder wenig aussagekräftige Merkmale entfernt hatte.

6. Modelltraining und -validierung mithilfe des meta-lernenden hybriden Quanten-Klassischen Neuronalen Klassifizierers (ML-HQNC)
Der meta-lernende hybride Quanten-Klassische Neuronale Klassifizierer (ML-HQNC) wurde durch die Kombination tiefer neuronaler Netze mit quanteninspirierten Berechnungen implementiert, um die Interessen von Studierenden der Ingenieurwissenschaften zu identifizieren. Mehrkanalige Quanten-Attention-Mechanismen und tiefe residuelle semantische Schichten erfassten komplexe nichtlineare Beziehungen innerhalb multidimensionaler Bildungsdaten, die mittels variationsquantenbasierter Schaltkreise (VQCs) dargestellt wurden. Aus Verhaltensdaten abgeleitete Merkmale wie student_average_grade, attendance_rate und student_feedback_rating wurden in einen Quantenzustandsraum projiziert, wobei normalisierte Eingaben in amplitudenbasierte Quantendarstellungen umgewandelt wurden, um überlappende und probabilistische Engagement-Muster abzubilden. Normalisierte Vektoren verhaltensbasierter Merkmale der Studierenden wurden gemäß den in Ergänzende Datei 1 (Abschnitt S4) bereitgestellten Gleichungen berechnet. Anschließend klassifizierte und identifizierte der ML-HQNC die Interessen von Studierenden der Ingenieurwissenschaften.

Der ML-HQNC-Klassifikator verwendete während des Trainings eine episodische Meta-Lern-Strategie. Jeder Episode wurde eine zufällig ausgewählte Meta-Lernaufgabe aus dem Trainingsdatensatz zugewiesen. Unter Beibehaltung der Klassenverteilung wurden die Trainingsdaten in eine Support-Menge (80 %) und eine Abfrage-Menge (20 %) aufgeteilt. Die Support-Menge diente der anwendungsspezifischen Anpassung der Parameter über die innere Optimierungsschleife, während die Abfrage-Menge zur Bewertung des angepassten Modells und zur Berechnung des Meta-Verlusts genutzt wurde, der für die Aktualisierung der gemeinsamen Parameter verwendet wurde. In jedem Trainingszyklus wurden insgesamt 100 Meta-Lernaufgaben generiert. Für die Anpassung in der inneren Schleife wurden fünf Gradienten-Update-Schritte mit einer inneren Lernrate von 0,001 verwendet, während der Adam-Optimierer mit einer äußeren Lernrate von 0,0005 die Meta-Parameter optimierte. Die zufällige Aufgabenauswahl wurde in jeder Trainingsäpoche wiederholt, um das Modell unterschiedlichen Verhaltensmustern auszusetzen und die Generalisierungsfähigkeit gegenüber zuvor nicht gesehenen Schülerprofilen zu verbessern. Die Verlustschätzung für die quantenmechanische kontrastive Ausrichtung ist in Supplementary File 1 (Gleichungen 41–45) beschrieben. Das Modelltraining wurde überprüft, um eine erfolgreiche Konvergenz ohne rechnerische Fehler sicherzustellen und um zu bestätigen, dass die Verlustkurven für Training und Validierung über aufeinanderfolgende Epochen hinweg stabilisiert waren.

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Ergebnisse

Der vorgeschlagene ML-HQNC-Ansatz wurde anhand herkömmlicher Klassifizierungsmetriken wie Genauigkeit, Präzision, Sensitivität, F1-Score und der Fläche unter der ROC-Kurve (AUC) sowie anhand der vorgeschlagenen Bewertungsmetriken Interest Detection Precision (IDP), Quantum Pattern Stability Index (QPSI) und Cross-Domain Adaptability Gain (CDAG) mit Fast R-CNN, Bi-LSTM, CNN und XGBoost verglichen. Die mathematischen Definitionen dieser Metriken sind in Supplementary File 1 (Section S5) enthalten.

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Diskussion

Der vorgeschlagene ML-HQNC-Rahmen zeigte eine verbesserte Leistung bei der Identifizierung des Interesses von Ingenieurstudenten, indem quanteninspirierte Verhaltensmodellierung, adaptive Merkmalsauswahl und Meta-Lernen in einen einheitlichen rechnerischen Workflow integriert wurden. Im Vergleich zu Fast R-CNN, Bi-LSTM, CNN und XGBoost erzielte der Rahmen konsistent höhere Leistungswerte bei herkömmlichen Klassifizierungsmetriken sowie bei den vorgeschlagenen verhaltensbasierten Evaluierungsmetriken. Diese Ergebnisse deu...

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Offenlegungen

Der Autor erklärt keine Wettbewerbsinteressen.

Danksagungen

Der Autor dankt der Bengbu University, Bengbu, China, für die Bereitstellung der akademischen Unterstützung und des Forschungsumfelds, die diese Studie ermöglicht haben. Diese Arbeit wurde unterstützt durch das jährliche qualitätsorientierte Projekt auf Ebene der Hochschule der Bengbu University 2025 (Nr. 2025zhkc1).

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Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
Baseline-Modelle (Fast R-CNN, Bi-LSTM, CNN, XGBoost)Open-Source-ImplementierungenFast R-CNN (2015); TensorFlow/Keras-Implementierung v2.16; XGBoost v2.1.1Benchmark-Modelle zur vergleichenden Leistungsbewertung.
BCRIS-PräprozessierungsmodulIn dieser Studie entwickeltVersion 1.0Individuelles Präprozessierungsmodul zur Durchführung der Box-Cox-Transformation und robusten IQR-Normalisierung.
Jupyter NotebookProject JupyterVersion 7.2.2Interaktive Entwicklungsumgebung zur Implementierung, zum Training und zur Testung.
ML-HQNC-KlassifikatorIn dieser Studie entwickeltVersion 1.0Vorgeschlagener hybrider quanten-klassischer neuronaler Netzwerkklassifikator mit Meta-Learning-Struktur.
PythonPython Software FoundationVersion 3.11.9Programmiersprache für die Modellentwicklung und -experimente.
PyTorchPyTorch FoundationVersion 2.5.1Tiefenlern-Framework für Implementierung und Training der Modelle.
QCSM-ModellIn dieser Studie entwickeltVersion 1.0Vorgeschlagenes Quanten-kognitives-Zustands-Modell zur Repräsentation von Verhaltensmustern.
QES-WOFS-AlgorithmusIn dieser Studie entwickeltVersion 1.0Vorgeschlagener Quantum-Enhanced Swarm–Whale-Optimization-Algorithmus zur Merkmalsauswahl.
Scikit-learnScikit-learn-EntwicklerVersion 1.6.1Machine-Learning-Bibliothek für Präprozessierung, Merkmalsauswahl und Evaluierung.

Referenzen

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