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Enregistrement W2902824254 · doi:10.5539/ass.v14n12p232

The Importance of Sailing Teaching in the Sailing Simulation Training Classroom-Taking the Sailing Course in Qingdao University of Science and Technology as an Example

2018· article· en· W2902824254 sur OpenAlexvenueno aff
Yong-quan Jin

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Systems and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaSyllabusCourse (navigation)Training (meteorology)AeronauticsEngineeringMathematics educationMedical educationPsychologyPolitical scienceMeteorologyGeographyAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the successful hosting of the 2008 Qingdao Olympic sailing regatta and the settlement of large and well-known events such as the Clipper Global Sailing Race in China, the Chinese sailing has been developing rapidly. At the same time, Chinese college students sailing has developed rapidly in recent years. The China University Student Sailing Championship in 2017 attracted participation from more than 20 universities, including Xiamen University and Tsinghua University. Qingdao University of Science and Technology, as the first university participating in sailing in China, has the only sailing simulation training classroom in China. Their sailing course is carried out smoothly and regularly and the course has been incorporated into the school’s teaching system, with professional syllabus design. For the past few years, the Qingdao University of Science and Technology Sailing Team has actively participated in domestic and international sailing events and achieved excellent results. The role of sailing simulation training classroom in teaching is particularly prominent, and after completing the basic knowledge of sailing and the simulated operation, students can go for the water exercise with half the effort. This paper researches on the importance of sailing simulation training classroom to the primary sailing teaching.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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