Challenges and Countermeasures of Fragmented Learning to College Mathematics Teaching in the Era of Mobile Internet
Notice bibliographique
Résumé
The integration of modern information technology and communication technology workers based on the Internet platform into their daily production and life has completely changed the development mode of different industries. At the same time, the field of education is facing an earth shaking change. In the context of the integration of the Internet platform into the education industry, it has also further broken through the limitations of teaching work in terms of time and space, and can realize the expansion and extension of after-school teaching, allowing students to use fragmented time to make learning more efficient. At present, the fragmented teaching mode is also becoming a mainstream form of self-learning. This self-learning mode has greatly mobilized the enthusiasm of students' participation, and has many advantages, such as unlimited time and place, short teaching content, and easy to focus in a short time. It has become a new way for Contemporary College Students to improve their learning efficiency in the context of mobile Internet. However, this fragmented learning mode not only brings convenience to students' learning, but also brings a series of challenges to mathematics teaching in Colleges and universities. Therefore, under the background of opportunities and challenges, how to grasp the fragmented learning form to meet the difficulties and continuously improve the teaching effect of college mathematics has become an important topic that educators should consider. This article mainly analyzes the challenges of fragmented learning for College Mathematics Teaching under the background of mobile Internet, and discusses the coping strategies of College Mathematics for fragmented learning, hoping to provide reference for continuously improving the teaching quality of college mathematics.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».