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Enregistrement W4389641455 · doi:10.23977/aetp.2023.071710

A novel instructional design for the course of engineering drawing under the emerging network teaching

2023· article· en· W4389641455 sur OpenAlexvenueno aff
Shengluo Yang, Shuoxin Yin, Wenbo Zhu

Notice bibliographique

RevueAdvances in Educational Technology and Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIdeological and Political Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Shanghai for Science and Technology
Mots-clésIdeologyCurriculumQuality (philosophy)Process (computing)PoliticsSociologyWork (physics)PedagogyEngineering ethicsMathematics educationComputer sciencePolitical scienceEngineeringPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Moral cultivation is an important goal of higher education, and the curriculum of ideological and political education is an important way to carry out ideological and political education. The course of engineering drawing, which has a wide audience, is a professional basic course of engineering and is the precursor to educating students. Affected by COVID-19, college teaching has been switched to online teaching. How to carry out high-quality professional courses and ideological and political education in online teaching is an important problem faced by college teachers. This paper is based on the network teaching platform. It constructs rich teaching resources to realize diversified and efficient teaching. It deeply excavates the new elements of ideological and political education in the epidemic situation. These elements are integrated into the teaching process to realize the collaborative education of knowledge and ideological education. Furthermore, it extracts new cases of ideological and political education outside the classroom. This is in combination with major social needs to guide students to establish lofty aspirations. The goals here include solving major national needs, and realizing all-round ideological and political education throughout the entire process. Finally, the work can improve the teaching quality of professional courses, improve students' ideological and political quality, and achieve the trinity of knowledge transfer, ability training, and value guidance.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,004

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,375 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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