Emotional Linkage among Teacher-Student in English Multimedia Smart Classroom Teaching in the Internet of Things Big Data Era
Notice bibliographique
Résumé
At this stage, multimedia has been increasingly widely used in college English education with the advantages of rich content, convenient updating and various forms, providing rich and novel resources for college English teaching. However, compared with the traditional classroom, the multimedia smart classroom relatively reduces the linkage between teachers and students, making it difficult to form emotional linkage between teachers and students in the classroom teaching situation, which seriously affects the teaching effect. In view of this situation, this paper studied the English multimedia smart classroom in the era of Internet of Things big data and the emotional linkage between teachers and students in classroom teaching. This paper conducted experiments and analysed on the emotional linkage between teachers and students from five aspects: students' learning enthusiasm, learning efficiency, academic level, teachers and students' extra-classroom linkage, and teachers' satisfaction. The experimental results showed that under the condition of active emotional linkage between teachers and students, students' English learning enthusiasm has increased by 6.76%, students' English academic level has increased by 4.08%, and students' satisfaction with teachers has increased by 4.92%. Positive emotional linkage between teachers and students can effectively improve students' English learning enthusiasm and English learning performance, and can increase students' recognition of teachers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».