Optimization Algorithm of College Table Tennis Teaching Quality Based on Big Data
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, big data has quietly risen. Big data has been widely used in social practice. It has gradually formed a new trend and new trend of thinking that massive data catalyzes innovation and development, and regards data as big and respects objective data indicators. At present, with the continuous development of my country's sports industry, there is an increasing shortage of professional table tennis talents in society. Under this, many college students choose table tennis majors, making the college table tennis majors more and more popular. However, despite many college students participating in this industry, the teaching effect is not so ideal. The most important means of cultivating excellent table tennis talents is to reform teaching methods and innovate teaching methods. Selecting and cultivating the reserve forces of college student table tennis players, the two core links of the work of cultivating talents, has become an important scientific research topic. This article mainly discusses the deficiencies of the current education model based on the current status of the teaching quality of table tennis in colleges and universities in our country and the research situation of young athletes, combined with the optimization model of table tennis teaching in colleges and universities based on big data, and strives to break through the single dimension of traditional teaching mode,limitations such as method lag. This article conducts research on it through literature method and questionnaire method. Research shows that compared with the quality of the traditional teaching mode, the college table tennis teaching after optimizing the algorithm on the basis of big data has been improved overall.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».