Research on the Exploration of the Future Trends of Online Teaching Evaluation based on the Perspective of the Metaverse
Notice bibliographique
Résumé
Since the outbreak of the COVID-19 pandemic in early 2020, the education sector has been operating under a special teaching context. Online teaching has become a common practice for dealing with cross-regional, clustered learning, and communication scenarios. Various aspects of online teaching have gradually been improved as online teaching activities continue to unfold. However, the online teaching evaluation process, which assesses the behavior and performance of different participants and aspects in online teaching activities, still has many shortcomings. It is difficult to conduct a comprehensive and objective evaluation of online teaching activities. Metaverse technology, which integrates artificial intelligence, big data, and other technologies, is expected to have a long-term impact on online teaching. Utilizing metaverse technology for online teaching evaluation can overcome the obstacles faced in current online teaching evaluation and promote the achievement of teaching objectives and the development of teaching participants. This article analyzes the problems and causes existing in online teaching evaluation from a metaverse perspective, highlights the advantages of applying metaverse technology to online teaching evaluation, and indicates the intelligent, diverse, and open development trend of future online teaching evaluation. This trend will truly impact every individual involved in the era of high-quality education.
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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 | 0,057 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,017 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».