Design Artificial Intelligence Convergence Teaching and Learning Model CP3 and Evaluations
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, CP3 model (Converged model of Problem recognition, Plan and Play) is developed to perform the artificial intelligence convergence education as a teaching and learning model for elementary school students. The convergence education was applied to actual classes with five subjects: data collection and analysis, understanding sorting algorithms, understanding sequential structures, understanding repetitive structures, and procedural thinking. When the class was conducted using the CP3 model, the overall score is improved by 41.6% compared to the general classes. There were improvements of 53% of male students and 33% of female students, and male students in the lower grades participates more actively in Artificial Intelligence convergence classes. When the satisfaction of the class with CP3 model is analyzed, the interest level is improved by 83%, the problem-solving ability is improved by 70%, the satisfaction level is improved by 68.5%, the understanding level is improved by 64%, and the expectation level is improved by 68%. The overall satisfaction to the class is very high when the subjects and objects closely familiar in daily life are used due to the characteristics of the lower grade students, and the result is more effective when playable elements are applied. However, for low-grade students, they are still experiencing a little difficulties in classes with complex classes like CP3. Considering the characteristics of low-grade students, simple algorithms with a topic closely related to daily life would make a better result.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,008 | 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 ».