論文の概要: Evaluating the Performance of Nigerian Lecturers using Multilayer Perceptron

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17143v1
• Date: Thu, 22 May 2025 07:23:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:33.60685
• Title: Evaluating the Performance of Nigerian Lecturers using Multilayer Perceptron
• Title（参考訳）: 多層パーセプトロンを用いたナイジェリアの講師の性能評価
• Authors: I. E. Ezeibe, S. O. Okide, D. C. Asogwa,
• Abstract要約: このシステムは、Webベースのプラットフォームを使用して設計され、セキュアなデータベースを作成し、カスタムデータセットを使用していた。 モデルの性能は平均二乗誤差(MSE)と平均絶対誤差(MAE)を用いて評価した。 また,約96%の精度を推定し,講師のパフォーマンス予測の有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Evaluating the performance of a lecturer has been essential for enhancing teaching quality, improving student learning outcomes, and strengthening the institution's reputation. The absence of such a system brings about lecturer performance evaluation which was neither comprehensive nor holistic. This system was designed using a web-based platform, created a secure database, and by using a custom dataset, captured some performance metrics which included student evaluation scores, Research Publications, Years of Experience, and Administrative Duties. Multilayer Perceptron (MLP) algorithm was utilized due to its ability to process complex data patterns and generates accurate predictions in a lecturer's performance based on historical data. This research focused on designing multiple performance metrics beyond the standard ones, incorporating student participation, and integrating analytical tools to deliver a comprehensive and holistic evaluation of lecturers' performance and was developed using Object-Oriented Analysis and Design (OOAD) methodology. Lecturers' performance is evaluated by the model, and the evaluation accuracy is about 91% compared with actual performance. Finally, by evaluating the performance of the MLP model, it is concluded that MLP enhanced lecturer performance evaluation by providing accurate predictions, reducing bias, and supporting data-driven decisions, ultimately improving the fairness and efficiency of the evaluation process. The MLP model's performance was evaluated using Mean Squared Error (MSE) and Mean Absolute Error (MAE), achieved a test loss (MSE) of 256.99 and a MAE of 13.76, and reflected a high level of prediction accuracy. The model also demonstrated an estimated accuracy rate of approximately 96%, validated its effectiveness in predicting lecturer performance.
• Abstract（参考訳）: 講師のパフォーマンス評価は,教育の質の向上,学生の学習成果の向上,教育機関の評判の向上に不可欠である。 このようなシステムがないと、総合的でも全体的でもない講師のパフォーマンス評価がもたらされる。 このシステムは、Webベースのプラットフォームを使用して設計され、セキュアなデータベースを作成し、カスタムデータセットを使用して、学生評価スコア、リサーチパブリケーション、経験年数、管理デューティを含むパフォーマンスメトリクスをキャプチャした。 多層パーセプトロン(MLP)アルゴリズムは、複雑なデータパターンを処理し、過去のデータに基づいて講師のパフォーマンスを正確に予測する能力によって利用された。 本研究は,学生参加を取り入れ,分析ツールを統合することで,講師のパフォーマンスを包括的かつ包括的に評価することに焦点を当て,オブジェクト指向分析設計法(OOAD)を用いて開発された。 モデルにより講師のパフォーマンスを評価し,実際の性能と比較して約91%の精度で評価する。 最後に, MLPモデルの性能評価により, 正確な予測を行い, バイアスを低減し, データ駆動による意思決定を支援することにより, 講師のパフォーマンス評価を向上し, 最終的に評価プロセスの公平性と効率を向上させることが結論された。 MLPモデルの性能はMean Squared Error (MSE) とMean Absolute Error (MAE) を用いて評価され、256.99のMSEと13.76のMAEを達成し、高いレベルの予測精度を反映した。 また,約96%の精度を推定し,講師のパフォーマンス予測の有効性を検証した。

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