Exploration and Prospect of Future Science Teaching Mode in the Field of Metaverse
Notice bibliographique
Résumé
In the context of the recent new crown pneumonia epidemic, long-duration online teaching has become a new trend in teaching development. With the continuous emergence of new information technologies, such as AR, MR, VR technologies, virtual reality resources, and network environments, the metaverse field has become an important environment for future teaching development. Based on the current demand towards virtual teaching and the recent development and improvement of the metaverse field, this paper explores the impact of the metaverse technology on science teaching, and accordingly puts forward the prospect of the science teaching model in the metaverse field, and discusses the impact of the metaverse technology on science teaching, including the teaching goals of strengthening scientific concepts, cultivating scientific thinking, encouraging inquiry practice, and clarifying attitude and responsibility; it involves the technical, environmental, and ethical conditions that need to be realized for science teaching to enter the metaverse field; the actual operation procedures that can be divided into three levels and and seven modules; the efficient, continuous, and diverse evaluation of the entire teaching activity, which provides new perspectives for solving the common problems in the current online science teaching and realizing the innovation of science teaching mode, enabling teachers and learners to accept the influence of the progress of science and technology itself in science teaching activities, and to better develop their own scientific literacy through independent inquiry and practice.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».