Education is a right of all, however, every individual is different than others. Teachers in post-communism era discover inherent individualism to equally train all towards job market of fourth industrial revolution. We can consider scenario of ethnic minority education in academic practices. Ethnic minority group has grown in their own culture and would prefer to be taught in their native way. We have formulated such linguistic anthropology(how people learn)based engagement as semi-supervised problem. Then, we have developed an conditional deep generative adversarial network algorithm namely LA-GAN to classify linguistic ethnographic features in student engagement. Theoretical justification proves the objective, regularization and loss function of our semi-supervised adversarial model. Survey questions are prepared to reach some form of assumptions about z-generation and ethnic minority group, whose learning style, learning approach and preference are our main area of interest.


翻译:后共产主义时代的教师发现固有的个人主义,平等培训所有人进入第四次工业革命的就业市场。我们可以在学术实践中考虑少数民族教育的情景。少数民族群体在自己的文化中成长,倾向于以本民族的方式进行教学。我们已经将这种基于语言的人类学(人们如何学习)参与作为半监督的问题。然后,我们开发了一种有条件的深层次基因对抗网络算法,即LA-GAN,将学生参与的语言和人种特征分类。理论理由证明了我们半监督的对抗性模式的目标、正规化和丧失功能。调查问题准备触及到关于Z一代和少数民族群体的某种形式的假设,他们的学习风格、学习方式和偏好是我们主要感兴趣的领域。

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