Research on Blended Learning of Higher Vocational English Based on Cloud Platform
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid development of international science and technology, higher requirements are put forward for the professional quality of professional and technical personnel. At the same time, more and more skilled talents with high quality are attracted to enter the high-tech industry. These complex skilled workers have also become the talent targets for all walks of life, and the talent gap is increasing every year, so the demand for skilled talents in the industry is far from being met. Therefore, as the first position to cultivate high-quality skilled talents for today's society, vocational colleges must carry out a profound education reform to meet the current social needs, realize the function of vocational education to promote social development, and fully guarantee the development of science and technology. Under the impact of the network, traditional education has been unable to provide sufficient power for social development. The realization of information technology and network campus has a profound impact on vocational education, making vocational education rapidly transformg. MOOC platform of high-quality education resources, micro class teaching and blended teaching and so on, some new teaching methods combined with the Internet, more and more have been applied to vocational education. For these aspects of research, scholars have also been widely concerned. As a teacher who has been struggling for a long time in the front line of college English teaching in higher vocational school, the author urgently reshapes the teaching mode of hgher vocational English classroom with the help of the power of network. After browsing a large number of relevant literature, this paper summarizes the current development degree, problems and reasons of blended teaching in higher vocational colleges, and puts forward solutions according to their own teaching experience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».