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Enregistrement W2188370255

Analysis on the Interaction and Integration of Piano Education and Moral Education in Colleges and Universities

2015· article· en· W2188370255 sur OpenAlexvenueno aff
Lang Li

Notice bibliographique

RevueHigher education of social science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Technology and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologyChinaQuality (philosophy)PianoMoral educationHigher educationPolitical sciencePedagogyPsychologySociologyPublic relationsMathematics educationEngineering ethicsMedical educationEngineeringManagementPoliticsMedicineLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the reform of China’s educational system going deeper, quality-oriented education has been fully implemented and enforced. Simultaneously, education principles and personnel training objectives in colleges and universities have changed a lot. Under the background of current knowledge economy, the cultivation of colleges and universities for talents is not only focused on the improvement of knowledge and skills, but to begin to pay more attention to the deep development of students, and take the comprehensive development of students as the training targets. Piano education is an important part of the education system in colleges and universities. Under the new situation, ideological and moral education focuses on the improvement of the internal quality of students. It has inevitability with the development of the times as they fuse organically, and that can greatly improve the quality of teaching, makes the students’ physical and mental health development toward a more positive direction. Accordingly, the article started with the current situation of the cultivation of talents in colleges and universities, analyzes and discusses the interaction and fusion of piano education and moral education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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