Advanced Feedback Experiment Methods With Hiher Education Theory
Notice bibliographique
Résumé
Advanced reserved experiment method focused cognitive law, constructivism and assimilation theory in a way that science teaching method has a profound theoretical foundation and many years of teaching practice. It is a product of deepening the reform of higher education, it is a method of quality education, innovative ability indispensable. The advanced feedback experimental method, that is, to arrange the experimental activity ahead of teaching the theory, so that students can find problems in the course of experiment and solve them in the follow-up theory teaching, it is able to fully mobilize the enthusiasm of students and let them be full of “suspense” before the class. The biggest advantage of the advanced feedback experimental method is to provide more supports to the heuristic and interactive teaching. It enables students to get the maximum amount of information of physics, chemistry, biology and other natural phenomena within limited time and space and in turn to co-operate the classroom teaching strongly. The “hide” of experimental class and the “show” of theory teaching echo each other to make the experiment and theory class linked organically. That can stir up students’ interests and passion in learning. So that they have “Suspense” before class, after-class sense of accomplishment. After more than ten years of practice, it proves that the advanced feedback experimental method is indeed a good way to reform the professional of natural science for higher education sectionand. It is worthy for recommendation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,053 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».