Correlation between Digital Badge Certification and Teachers' Behavior in the Era of Artificial Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
Digital badge certification is a display of personal ability, and teacher behavior is a two-way behavior including teaching and learning. This paper has aimed to investigate specific research algorithms in the age of artificial intelligence (AI). The selected artificial neural network (ANN) related algorithms are used to research and analyze the related performance of digital badge certification and teachers' behavior, so that the two can be better combined and serve the education industry. This paper has analyzed the ANN-related algorithms, and conducted in-depth research on digital badge authentication and teacher behavior, so as to apply the algorithm to the questionnaire analysis of the two. Based on the experiments in this paper, it is known that a questionnaire survey was conducted on 194 primary and secondary school teachers in City H. Combined with the analysis of teachers' attitudes towards digital badge certification; it is known that teachers believe that the inadequacy of digital badges is mainly reflected in three dimensions. Among them, there are 65 teachers who agree that the utilitarianism is too strong and the description of personal values is lacking, and 64 teachers think that the evaluation system is difficult to unify. The experimental results of this paper have shown that using ANN as the basic method to study the correlation between digital badge authentication and teachers' behavior can obtain more scientific experimental data, and has developmental significance for the development of education and the growth of students and teachers.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».