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Enregistrement W2992310632 · doi:10.23977/aetp.2019.31013

Research on Improving College Students' Practical Ability based on Virtual Business Society Environment

2019· article· en· W2992310632 sur OpenAlexvenueno aff
Cheng Wei, Shuguo Yang

Notice bibliographique

RevueAdvances in Educational Technology and Psychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipGraduation (instrument)EmployabilityChinaEntrepreneurship educationPopularityCurriculumVocational educationPublic relationsSociologyBusinessPedagogyPolitical scienceEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the increasing popularity of higher education in recent years, the employment situation is increasingly severe, and the employment channels are diversified. Under the influence of today's severe employment situation, entrepreneurship has become a major theme for college students to choose their future after graduation. Starting a business after graduation has become a new employment trend. However, the road to entrepreneurship is extremely difficult. Entrepreneurship education has become an important part of university education. However, the existing education system in China lacks the cultivation of students' Entrepreneurship and innovation spirit and skills. According to the current situation of employment education of college students in China, the research on virtual simulation project of enterprises is helpful to promote the development of entrepreneurship education in China. First of all, we should organize and train excellent entrepreneurship education teachers and strengthen the construction of entrepreneurship education teachers. Secondly, we should establish a suitable education curriculum system to systematically improve the training of students' employability. Finally, we choose to apply the advanced auxiliary system of entrepreneurship education to improve the practical teaching effect of entrepreneurship 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,362 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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