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Enregistrement W4388983642 · doi:10.23977/aetp.2023.071604

Research on the Hybrid Teaching Model of College English in the Post-epidemic Era

2023· article· en· W4388983642 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAdvances in Educational Technology and Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueForeign Language Teaching Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationVocabularyComputer scienceTest (biology)PersonalityLearning stylesAptitudePsychologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hybrid teaching model is an innovative educational concept whose core is student-centered, teacher-oriented, and combining theory with practice. Compared with traditional knowledge-instilling English classes, hybrid teaching can effectively solve the problems caused by a single, closed and boring learning method. This article discusses the tasks of foreign language bilingual courses in colleges and universities in the post-epidemic era, and focuses on the two aspects of mixed Chinese vocabulary and syntactic structure. This article also proposes an efficient compound talent training model based on the actual situation: teachers choose different language teaching strategies based on students' personality characteristics to achieve the goal of teaching students in accordance with their aptitude. Afterwards, this article tested the operating effect of this model. The test results showed that the stability test performance in the three tests of learning achievement, learning style and learning motivation were all above 90%, and the compatibility was above 0.83.

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.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,848

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,424 · 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