MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4384915304 · doi:10.23977/aetp.2023.070711

Computer Information Teaching Reform Based on Internet of Things

2023· article· en· W4384915304 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueAdvances in Educational Technology and Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Technology and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVocational educationSpecialtyCurriculumProcess (computing)The InternetQuality (philosophy)Computer technologyEngineering managementSocial needsInformation technologyTeaching methodComputer sciencePublic relationsEngineeringSociologyMultimediaPedagogyPolitical sciencePsychologyEconomic growthWorld Wide WebEconomicsHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the rapid development of modern communication technology, the major of computer application has attracted much attention, and now it has become a popular major in secondary vocational schools. Under the background of the new era, the computer application specialty is facing a broader development space, and the demand of society for computer application professionals is getting higher and higher. Secondary vocational schools must strengthen the investigation of the industry and the market, compare the social needs with the current situation of talent cultivation, education and teaching methods, constantly optimize computer teaching, improve teaching objectives and teaching plans, and improve the quality of talent cultivation. This paper analyzes the influence of Internet of Things technology on computer application specialty, analyzes the reform strategy of computer application specialty's practice curriculum from the aspects of practice curriculum system reform, practice teaching environment reform and assessment method reform, and puts forward the specific process of integrated teaching.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,345 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in Educational Technology and PsychologyMême sujetEducational Technology and PedagogyTravaux en français237 207