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Enregistrement W2894785059 · doi:10.3968/10488

Research on the Transformation of University English Education Driven by Supply-Side Reform

2018· article· en· W2894785059 sur OpenAlexvenueno aff
Lin Zhu-mei

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Technology and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaceChinaCompetence (human resources)Supply and demandSupply sideSociologyPolitical scienceEconomic growthBusinessManagementEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The supply-side reform of education in China aims to innovate talents training mode and effectively improve the quality of English talents cultivation. This essay takes university English education of Liaoning Province in China as an example to address the urgent demand of English talents. In order to facilitate the supply-side reform and improve the competence of university education in Liaoning Province, the old industrial base in Northeast China, which is on the way of the overall revitalization, the paper analyzes not only the present situation of university English education in Liaoning Province, but also the key issues to be solved. As a discipline in universities, English is re-positioned and the transformation strategy of university English education is proposed as well. University English education in Liaoning Province needs to transform to foster students’ comprehensive ability in applying English and enhance the cultivated English talents to keep pace with the regional economic and social progress so as to meet the needs of language service, accelerate the future economic growth in Liaoning Province.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,329
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2018
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